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搜索资源列表

  1. Shell脚本专家指南

  2. 内容简介 《Shell脚本专家指南》旨在为Linux、Unix以及OSx系统管理员提供短小精悍且功能强大的shell实现解决方案，教会读者如何使用现有调试器调试shell脚本。全书分为3个部分：脚本技术基础、系统交互和高级技术、有用的脚本实例。主要内容包括如何使小到中型的系统管理任务自动化，分析系统数据并编辑配置文件，使用bash和ksh等编写IAnux、Unix和OSX应用程序的脚本文件等。 《Shell脚本专家指南》面向中高级的shell程序员，以及需要解决日常问题的系统管理员，但假定读者

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-04-29
    • 文件大小：16777216
    • 提供者：houlaizhe221

  1. 训练你的头脑到达顶尖效率的20种方法 和程序员的修炼之道来源： 杨志平的日志

  2. 训练你的头脑到达顶尖效率的20种方法 来源： 杨志平的日志 你是否感到越来越难集中注意力，或者难以进行心算？我希望你不要接受这么一种主张：随着年龄增长头脑的敏锐性必然会减弱。 许多事情能够导致头脑的工作效率下降，而且我喜欢称其中一个主要的因素为“使用它或者失去它”综合症。 这篇文章是《我的生活巨变》的杰夫 尼克尔斯写的报告。他的使命和他的博客的关注点是帮助人们找到生命中的成功和意义。杰夫是一位有深度的作家，我鼓励你读完后去拜访他。 杰夫用这份伟大的列表来帮助我们避免可怕的“使用它或者失去它”综

  3. 所属分类：其它

  1. Outrageously Large Neural Networks: The Sparsely-Gated Mixture-of-Experts Layer

  2. 神经网络吸收信息的能力受限于其参数的数量。在这篇论文中，我们提出一种新类型的层——稀疏门控专家混合层（Sparsely-Gated Mixture-of-Experts(MoE)），它能够在仅需增加一点计算的基础上被用于有效提升模型的能力。这种层包含了多达数万个前向的子网络（feed-forward sub-networks，被称为专家（expert）），总共包含了多达数百亿个参数。一个可训练的门网络（gating network）可以确定这些专家的稀疏组合以用于每一个样本。我们将这种 MoE

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-06-23
    • 文件大小：544768
    • 提供者：yewei11

  1. Top2Vec主题建模语义搜索算法.zip

  2. Topic2Vector是用于主题建模和语义搜索的算法。它自动检测文本中存在的主题，并生成联合嵌入的主题，文档和单词向量。op2Vec - Generate topic, document and word embeddings.' by Dimo Angelov 安装Top2Vec的简单方法是：pip install top2vec 用法 从 top2vec 导入 Top2Vec 型号= Top2Vec（文档） 参数： documents：输入语料库，应为字符串列表。 speed

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2020-03-31
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_38747087

  1. Experion PKSTM 混合控制器结构描述.pdf

  2. Experion PKSTM 混合控制器结构描述pdf,Experion PKSTM 混合控制器结构描述系统的可用性提升到最高水平。 最高的可用性一I/O链接接口模件(IOLM)、通讦、IO处理器卡件均可实现冗余,以提供给系统最 高的可用性 控制策略组态完全一体化一为了简化工程设计和组态,PMIO提供了相关的 Controlbuilder算法,与 共他的IO包括现场总线算法无缝地集成在一起 可冗余的配置一PMIO配置的可冗余性使之适用于一切要求高可用性的工业应用 现场供电一所有的Io均支持对砚场

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-12
    • 文件大小：281600
    • 提供者：weixin_38743506

  1. Keras中文文档.pdf

  2. Keras官方文档PDF版，带书签，一共307页，完整版，目前最好的版本！欢迎下载！model train on batch(x batch, y batch) 只需一行代码就能评估模型性能: loss and metrics modelevaluate(x test, y test, batch size=128) 或者对新的数据生成预测: classes =model predictx test, batch size=128) 构建一个问答系统,一个图像分类模型,一个神经图灵机,或者其他的

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-09-03
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：dzgybd

  1. 深度学习最佳深度的确定

  2. 确定最佳深度可以降低运算成本，同时可以进一步提高精度。针对深度置信网络深度选择的问题，文章分析了通过设定阈值方法选择最佳深度的不足之处。从信息论的角度，验证了信息熵在每层玻尔兹曼机（RBM）训练达到稳态之后会达到收敛，以收敛之后的信息熵作为判断最佳层数的标准。通过手写数字识别的实验发现该方法可以作为最佳层数的判断标准。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：167936
    • 提供者：weixin_38648968

  1. 代码详解：如何用Python快速制作美观、炫酷且有深度的图表

  2. 全文共12231字，预计学习时长35分钟 生活阶梯（幸福指数）与人均GDP（金钱）正相关的正则图   本文将探讨三种用Python可视化数据的不同方法。以可视化《2019年世界幸福报告》的数据为例，本文用Gapminder和Wikipedia的信息丰富了《世界幸福报告》数据，以探索新的数据关系和可视化方法。   《世界幸福报告》试图回答世界范围内影响幸福的因素。   报告根据对“坎特里尔阶梯问题”的回答来确定幸福指数，被调查者需对自己的生活状况进行打分，10分为最佳状态，0分为最差。   本文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38740397

  1. Adult-Teenager-Classification-using-Deep-Learning-源码

  2. 使用深度学习的青少年分类 问题陈述 通过使用具有不同矢量化器的各种模型，我想通过分析用户在不同子reddit中使用的词来确定模型是否可以准确预测用户的成熟度/年龄。 我将从每个subreddit，r /​​ Teenagers和r / Adulting收集5,000行数据，并使用这些数据来训练我的朴素贝叶斯和KNN模型。 我的目的是确定在两个子Reddit中的任何一个中使用的关键字，创建停用词，并确定模型中的最佳超参数。 使用的内容和数据 笔记本（按顺序） 数据采集 Adulting_Data

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42097450

  1. 基于领导者的多尺度注意力深度架构用于人员重新识别

  2. 人员重新识别（re-id）旨在在公共空间中通过不重叠的摄像机视图对人员进行匹配。 这是一个具有挑战性的问题，因为监视视频中捕获的人员通常穿着类似的服装。 因此，它们外观上的差异通常很小，只能在特定的位置和比例下才能检测到。 在本文中，我们提出了一种深层re-id网络（MuDeep），该网络由两种新型类型的层组成-多尺度深度学习层和基于领导者的注意力学习层。 具体而言，前者学习不同尺度下的深度判别式特征表示，而后者则利用来自多个尺度的信息来领导并确定每个尺度的最佳权重。 通过基于领导者的注意力学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_38631331

  1. SPRDet-源码

  2. 特殊要求 背景 这是一种基于深度学习的表面等离子体共振（SPR）激发角检测软件。 它是为从事纳米光学检测技术的用户开发的，尤其是在二维SPR激发角特征提取方面。 常用的SPR耦合类型主要包括棱镜模式和高数值Kong径显微镜模式。 对于高数值Kong径显微镜类型，最佳激发角的特征由在透镜后面的后焦平面（BFP）上形成的一组对称吸收弧或圆来表示，因此精确地确定透镜的位置非常重要。吸收弧或圆以提取特征。 图1显示了表面等离激元显微镜系统。 图1表面等离子体激元显微镜系统 算法 该软件为检测由2D

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42132359

  1. deep-q-trading-agent-源码

  2. 深Q贸易代理 在这里，我们将演示论文的一种实现方法，即 Jeong等人的。 金融交易代理并不是什么新鲜事物。 先前创建自动交易系统的尝试使用统计指标（例如移动平均线）来确定如何随时采取行动。 但是，这些代理商大多数都专注于采取的行动，选择交易固定数量的股票。 对于现实世界的交易方案而言，这是不现实的。 本文解决了三个问题。 交易员在给定的一天应该执行什么交易动作，以及多少股票。 在“混乱的市场”中，贸易代理商采取什么行动策略。 缺乏用于深度学习的财务数据，这会导致过度拟合。 如果论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：304087040
    • 提供者：weixin_42157188

  1. Malaria-Detection-源码

  2. CNN架构检测疟疾疾病的性能比较 这项研究使用了VGG-16，VGG-19，VGG-16二进制，VGG-19二进制，Alexnet，MobileNet，ResNet34，ResNet50和CNN2D等深度学习算法来从图像中确定感染了疟疾的细胞。 从研究中可以明显看出，名为AlexNet，VGG-16，VGG-19，VGG16二进制，VGG-19二进制，MobileNet，CNN2D，ResNet34和ResNet50的算法的准确度分别为94.84％，92％，92％，97.4％，分别为96.53％

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42098830

  1. 基于深度学习的五指工业机器人手抓握检测方法

  2. 为了提高在不确定环境下机器人抓握的准确性，提出了一种基于深度学习的五手指工业机器人手模型目标检测方法。 作者首先设计了具有21个自由度（DOF）的五指工业机器人手模型。 基于5DT数据手套的传感器数据，可以实时控制工业机器人手。 他们使用对象检测网络的更快区域卷积神经网络和单发多盒检测器来定位抓取对象。 为了优化机械手抓地力检测，直接抓地力预测器和多模式抓地力预测器这两种抓地力预测器方法被应用于获得最佳的可抓握区域。 在本研究设计的仿真中，与六自由度机器人手臂配合使用，五指工业机器人手可以准确地

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38719643

  1. natural-language-classifier-nodejs：查看分类器服务如何使用自然语言来确定问题的意图。 询问有关天气的问题，并在服务将意图分类为与“温度”或“条件”相关的情况时进行观察-源码

  2. :rocket: 自然语言分类器样本应用程序 此Node.js应用演示了某些自然语言分类器服务功能。 IBM Watson:trade_mark:自然语言分类器服务应用了深度学习技术，以针对短句子或短语的最佳预定义类做出预测。 这些类可以触发应用程序中的相应动作，例如将请求定向到某个位置或某个人，或者回答一个问题。 经过培训后，该服务将返回以前从未见过的文本信息。 响应包括顶级类别的名称和置信度值。 您可以查看此应用程序的。 先决条件 注册一个。 下载 。 创建自然语言分类器服务的实例并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42099987

  1. DeepSpot：DeepSpot-适用于AWS Spot市场的深度学习服务-源码

  2. 深点 AWS Spot Market允许用户竞标计算资源。 这些资源可以随时撤消。 由于这些资源的可用性不确定，现货市场价格可以比按需价格便宜多达10倍。DeepSpot是一项服务，允许在现货实例资源上执行深度学习任务，从而减少了尝试在与按需实例相似的运行时间内完成作业时的运行成本。 我们根据历史现货市场价格应用机器学习来预测最佳的工作位置。 我们还将检查点作为一种被动的容错机制来限制工作损失。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：152576
    • 提供者：weixin_42099814

  1. DeepTurtles：用于教乌龟如何使用Deep Q-Networks播放“标签”变体的Python代码-源码

  2. 深海龟 该存储库包括可执行程序和教程，用于教乌龟如何使用Deep Q-Networks播放“标签”的变体，用户可以修改网络配置，超参数，以及游戏环境，以分析乌龟代理的性能。即时的。 该存储库还包括一系列可视化工具，使用户可以检查代理的深度Q网络在训练过程中的权重如何变化。 这些可视化工具旨在对神经网络进行更加直观的评估，帮助确定训练效率，最佳学习参数，奖励功能，状态作用空间定义，模型配置等。 该项目的目的是研究MDP，状态作用空间定义，采样技术，多主体以及对抗深度Q网络的对抗方法。 我们的研究

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：351232
    • 提供者：weixin_42097557

  1. python-machine-learning-book-book-1st-edition：解决了机器学习中的名著问题，面向学习者的深度学习-源码

  2. Python机器学习书代码存储库 重要的提示： 该GitHub存储库包含第1版Python机器学习书的代码示例。 如果您正在寻找第二版的代码示例，请改为参考存储库。 您可以期望有400页丰富的有用材料，几乎是入门机器学习所需的一切...从理论到可以直接付诸实践的代码！ 这不仅是另一本“这是scikit-learn的工作原理”一书。 我的目的是解释所有基本概念，告诉您您需要了解的最佳实践和注意事项，我们将主要使用NumPy，scikit-learn和Theano将这些概念付诸实践。 您不确定

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：90177536
    • 提供者：weixin_42117116

  1. Fast-flucos：基于DNS流量的Fast-flux恶意域名检测方法

  2. 现有的Fast-flux域名检测方法在稳定性、针对性和流量普适性方面存在一些不足，为此提出一种基于DNS流量的检测方法Fast-flucos。首先，采用流量异常过滤和关联匹配算法，以提高检测的稳定性；然后，引入量化的地理广度、国家向量表和时间向量表特征，以加强对Fast-flux域名检测的针对性；最后，采用更合理的正负样本和包括深度学习在内的多种机器学习方法确定最佳分类器和最优特征组合，以尽量确保对真实DNS流量的普适性。基于真实DNS流量的实验表明，Fast-flucos的召回率、精确率和RO

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-13
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38513669

  1. 基于领导者的多尺度注意力深度架构用于人员重新识别

  2. 人员重新识别（re-id）旨在在公共空间中通过不重叠的摄像机视图对人员进行匹配。 这是一个具有挑战性的问题，因为监视视频中捕获的人员通常穿着类似的服装。 因此，它们外观上的差异通常很小，只能在特定的位置和比例下才能检测到。 在本文中，我们提出了一种深层re-id网络（MuDeep），该网络由两种新型类型的层组成-多尺度深度学习层和基于领导者的注意力学习层。 具体而言，前者学习不同尺度下的深度判别式特征表示，而后者则利用来自多个尺度的信息来领导并确定每个尺度的最佳权重。 通过基于领导者的注意力学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38618540
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