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  1. HTML5(时代来临,同事们还等什么？上啊不然就out了！)

  2. html5 求助编辑百科名片 HTML5是用于取代1999年所制定的 HTML 4.01 和 XHTML 1.0 标准的 HTML 标准版本，现在仍处于发展阶段，但大部分浏览器已经支持某些 HTML5 技术。HTML 5有两大特点：首先，强化了 Web 网页的表现性能。其次，追加了本地数据库等 Web 应用的功能。广义论及HTML5时，实际指的是包括HTML、CSS和Javascr ipt在内的一套技术组合。它希望能够减少浏览器对于需要插件的丰富性网络应用服务（plug-in-based ri

  3. 所属分类：网管软件

    • 发布日期：2013-03-23
    • 文件大小：199680
    • 提供者：yuanleibin

  1. .NET 分布式组件库 Exceptionless Foundatio.zip

  2. 前言在互联网时代，分布式应用、系统变得越来越多，我们在使用 .Net 技术构建分布式系统的时候，需要使用到一些组件或者是助手库来帮助我们提高生产力以及应用程序解耦，但是纵观.Net圈，能够符合要求的这样的组件并不是 很多，并且没有一个通用的抽象组件能够将这些接口集成起来，今天就为大家介绍一款开源的组件库 Foundatio，他们同样出自于Exceptionless团队之手，下面就来看看吧。目录Foundatio 介绍Getting Started缓存队列锁消息工作任务文件存储度量日志示例程序源

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-19
    • 文件大小：470016
    • 提供者：weixin_39840914

  1. 2019年工业互联网优秀案例PPT.pdf

  2. 2019年度工业互联网优秀应用案例汇编，详细齐全，集合了十几款优秀工业互联网应用案例！相互学习！项目概况 五维项目基于电信工业网络与恒远智能科技的设备联网数采技术与数 字化车间 品,建立由订单开始订单统筹订单执行订单交付完整的数 宇化制造管理协同平台,实现」端到端的数据集成与应用 1.项目背景 企业背景 维航电发展目前面临以下儿个突出问题和潜在需求: 产品定制化需求程度高,但工厂内部整体响应速度满足不了客户交期 计划统筹与组织能力弱化,造成各生产工序脱节,生产协同性差 车间生产加工与计划脱节,生

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-06
    • 文件大小：24117248
    • 提供者：qq_38998808

  1. pico-tflmicro:Pico TensorFlow Lite端口-源码

  2. TensorFlow Lite Micro 适用于所有人的开源机器学习框架。 介绍 这是用于Raspberry Pi Pico微控制器的的版本。它使您可以运行机器学习模型来执行语音识别，检测图像中的人物，识别来自加速度计的手势以及其他传感器分析任务。 入门 首先，您需要按照Pico设置说明来初始化计算机上的开发环境。完成此操作后，请确保将PICO_SDK_PATH环境变量设置为Pico SDK的位置，无论是在您正在构建的外壳中，还是在扩展的CMake configure环境变量设置中（如果您使用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-20
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42106299

  1. 应用机器学习集成方法-源码

  2. 应用机器学习集成方法。 炒作或哈利路亚 欢迎来到我的动手异类集成实践，在这里我将沉浸于Python的应用机器学习中。 我探索异构集成模型（堆叠）。 在scikit learning中使用sklearn.ensemble方法，我们创建了可堆叠的定制图层。 模型堆叠的基础是： 创建各种类型的基线模型，包括使用Scikit-Learn进行线性和逻辑回归，以与整体方法进行比较。 构建图层，然后将它们堆叠起来。 计算和可视化性能指标。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42164702

  1. 流体动力学中的机器学习方法：机器学习和其他方法来求解耦合的热边界层方程-源码

  2. 流体动力学中的机器学习方法 使用经典RK4集成方案对机器学习方法求解部分耦合到完全耦合的热边界层方程。 结果令人鼓舞。 作者希望读者将这些方法应用于更复杂的问题。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：82944
    • 提供者：weixin_42102272

  1. ML_Model_Serialization：使用pickle模块将机器学习模型序列化为字节流以实现可重用性-源码

  2. 使用泡菜和机器学习 为什么要序列化机器学习模型？ 当您运行python脚本训练机器学习模型时，只有在脚本终止之前，完整的训练模型才会存在。 这意味着您将必须同时编写代码以在一个脚本中进行训练和预测。 这不是个主意，特别是如果您要创建一个集成了机器学习的Web应用程序。 一种很好的方法是在您与咸菜一起运行训练脚本之后，“保存”训练有素的机器学习模型。 Pickle允许您序列化字节流中的任何python对象，而这仅仅是计算机可以读取和理解的字节字符的有序序列。 在这种情况下，python对象可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：8388608
    • 提供者：weixin_42133329

  1. awesome-matlab：精选的Matlab框架，库和软件的精选清单-源码

  2. 真棒matlab 精选的Matlab框架，库和软件的精选列表。 - 用于机器学习算法的Matlab代码 用于深度学习的Matlab / Octave工具箱。 包括深层信任网，堆叠式自动编码器，卷积神经网络，卷积自动编码器和香草神经网络。 每种方法都有一些示例，可以帮助您入门。 该程序将MATLAB:registered:/八度图形转换为TikZ / pgfplots图形，以平滑地集成到LaTeX中。 【国赛】【美赛】数学建模相关算法MATLAB实现（2018年初整理） 用于导出出版

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：48128
    • 提供者：weixin_42139460

  1. 神经符号机器：神经符号机器是一个框架，用于通过强化学习来集成神经网络和符号表示，并将其应用于程序合成和语义解析中-源码

  2. 介绍 神经符号机（NSM） 神经符号机器是使用强化学习来集成神经网络和符号表示的框架。 应用领域 该框架可用于从弱监督（例如，问题-答案对）中学习语义解析和程序综合，比全面监督（例如，问题-程序对）更易于收集并且更灵活。 应用程序包括虚拟助手，数据库的自然语言接口，人机交互等。它已被用来以及。 内存增强策略优化（MAPO） 我们使用来训练NSM。 这是一种新的策略优化方法，它使用有前途的轨迹的内存缓冲区来加速和稳定策略梯度训练。 它非常适合具有离散操作的确定性环境，例如结构化预测，组合优化，

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：31457280
    • 提供者：weixin_42154650

  1. AI4U：AI4U提供了一种将python代码与Unity游戏连接的简便方法。 这样，您可以使用整个可用的Python机器学习文化，通过Unity来实验机器学习算法和人工智能-源码

  2. 什么是AI4U？ AI4U是将Unity应用程序连接到Python代码的一种简洁方便的方法。 因此，可以使用AI4U插件将游戏和虚拟现实应用程序连接到以Python编写的庞大库中。 而且，One提供了与OpenAI实施的最新算法（例如PPO和PPO2）的集成。 因此，对AI4U感兴趣的人可以使用OpenAI研究人员提供的最新进展。 产品特点 一些例子。 支持多种环境配置和培训方案 可以集成到您的游戏或自定义Unity场景中的灵活SDK 与API无关，但其中一种支持由基础实现的所有算法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：27262976
    • 提供者：weixin_42165583

  1. CompreFace：Exadel的免费开源人脸识别系统-源码

  2. CompreFace-Exadel的开源人脸识别系统 CompreFace是一项免费的人脸识别服务，可以轻松集成到没有事先机器学习技能的任何系统。 ··· 面对面 总览 CompreFace是用于人脸识别的基于docker的应用程序，可以集成为独立服务器或部署在云中，并且无需机器学习专家即可进行设置和使用。 我们的方法基于深度神经网络，它是最流行的面部识别方法之一，并提供了便捷的REST API，用于Face Collection训练和面部识别。 我们还提供了一个角色系统，您可以使用它轻松控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：130023424
    • 提供者：weixin_42165490

  1. Dex：Dex：数据浏览器-用JavaGroovyJavaFX编写的数据可视化工具，能够强大的ETL和发布Web可视化-源码

  2. 敏捷 Dex：数据浏览器是用于数据科学的强大工具。 它是在JavaFX之上用Groovy和Java编写的，并且具有以下功能： 从各种来源读取数据，例如文件，程序和各种数据库。 以强大的方式转换数据。 通过SMILE和R集成将强大的机器学习应用于数据。 以50多种不同方式可视化数据。 将数据输出到各种数据库和文件格式。 通过模板和内部脚本从内部扩展Dex。 保存扩展以供以后重用。 其他资源 要求 Java 8 安装 有两种主要的安装Dex的方法。 请按照以下说明通过Git安装。 打包

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：108003328
    • 提供者：weixin_42122881

  1. d2l-zh：交互式深度学习书，其中包含多框架代码，数学和讨论。 被175所大学采用-源码

  2. D2L.ai：具有多框架代码，数学和讨论的交互式深度学习书 | | 最新版本：v0.16.1 理解深度学习的最好方法是边做边学。 这本开放源代码的书代表了我们尝试进行深度学习的尝试，向您教授概念，上下文和代码。 整本书都是在Jupyter笔记本中起草的，将展览图，数学和交互式示例与独立代码无缝集成。 我们的目标是提供一种可以 可供所有人免费使用； 提供足够的技术深度，为实际成为应用机器学习科学家的道路提供起点； 包含可运行的代码，向读者展示如何在实践中解决问题； 允许我们以及整个社

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：87031808
    • 提供者：weixin_42117267

  1. batcomputer：DevOps和可操作化应用于机器学习和AI的工作示例-源码

  2. Batcomputer项目 Batbat项目是DevOps的一个工作示例，应用于机器学习和AI领域。 该项目背后的一些动机： 了解ML模型的可操作性挑战 尝试实现“ DevOps for AI”的现实 “封闭盒”流程（例如Azure ML Services ）与实际DevOps方法的集成 :speech_balloon: 为什么选择“ Project Batcomputer”？ 培训并用作项目基础的主要模型基于犯罪数据和犯罪结果（定罪等）的预测。 似乎是使使用这种预测模型更加有趣的一种有趣

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42129005

  1. Python3初学者的机器学习：为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn，TensorFlow以及自编函数（AnFany）的ML算法程序-源码

  2. Python3初学者机器学习 为机器学习的入门者提供多种基于实例的sklearn，TensorFlow以及自编函数（AnFany）的ML算法程序。只要数据格式和示例的中的一样，程序可灵活调用。 入门篇 线性回归（Linear Regression） 实例： 逻辑回归（Logistic Regression） 实例： Softmax回归（Softmax回归） 实例： Kmeans ++群集（K均值++聚类） 实例： 初级篇 理论推导 实例 北京市Pm2.5预测 成年人收入分类和Mnist手写数字识

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：30408704
    • 提供者：weixin_42138703

  1. captum:PyTorch的模型可解释性和理解-源码

  2. Captum是PyTorch的模型可解释性和理解库。 Captum在拉丁语中意味着理解，并且包含PyTorch模型的集成梯度，显着性图，smoothgrad，vargrad等的通用实现。 它可以快速集成使用特定领域的库（例如torchvision，torchtext等）构建的模型。 Captum目前处于测试阶段，并且正在积极开发中！ 关于Captum 随着模型复杂性的增加以及由此导致的缺乏透明度，模型可解释性方法变得越来越重要。 模型理解既是研究的活跃领域，也是使用机器学习的跨行业实际应用的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42099755

  1. rcnn_api_prod-源码

  2. Flask API入口到微服务图像欺诈检测/分类器。 使用URL并输出JSON分析 功能清单 特征 描述 地位 API端点 集成主图像分析模块 开发中 复制移动检测 使用SIFT和DBSCAN进行被动图像伪造检测 在测试中 接头检测 利用机器学习方法 在研究中 人脸识别 标记包含人物面部的图像 在研究中 GAN检测 用于检测人脸操纵，伪造品或AI渲染的人脸 TBS API安全性 如果没有登录，则使用电子邮件/ gmail等对api资源（线程）或誓言进行速率限制 在测试中 Chrome插件 Ja

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：38797312
    • 提供者：weixin_42157188