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    调包侠的炼丹福利:使用 Keras Tuner 自动进行超参数调整

    这篇文章将解释如何使用Keras Tuner和Tensorflow 2.0执行自动超参数调整,以提高计算机视觉问题的准确性。

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    可视化数据科学中的概率分布以帮你更好地理解各种分布

    在某些分布假设下,某些机器学习模型被设计为最佳工作。因此,了解我们正在使用哪个发行版可以帮助我们确定最适合使用哪些模型。

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    手把手教你理解决策树:从概念到应用

    尽管决策树在机器学习中的使用已经存在了一段时间,但该技术仍然强大且受欢迎。本指南首先提供对该方法的介绍性知识,然后向您展示如何构建决策树,计算重要的分析参数以及绘制结果树。

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    一份超级完整实用的 PyCharm 图解教程,8K 字赶紧收藏起来

    PyCharm 是一种 Python IDE,可以帮助程序员节约时间,提高生产效率。那么具体如何使用呢?本文从 PyCharm 安装到插件、外部工具、专业版功能等进行了一一介绍,希望能够帮助到大家。

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    用 Python 加载数据的 5 种不同方式

    数据是数据科学家的基础,因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里,我们将介绍五种Python数据输入技术,并提供代码示例供您参考。

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    你听过 CatBoost 吗?本文教你如何使用 CatBoost 进行快速梯度提升

    在梯度提升中,预测是由一群弱学习者做出的。与为每个样本创建决策树的随机森林不同,在梯度增强中,树是一个接一个地创建的。模型中的先前树不会更改。前一棵树的结果用于改进下一棵树。在本文中,我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。

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    用Python绘制地理图

    当您的数据包含地理信息时,丰富的地图可视化可以为您理解数据和解释分析结果的最终用户提供重要价值。PlotlyPlotly是一个著名的库,用于在Python中创建交互式绘图和仪表板。安装Plotly在命令提示符中运行这两个命令,以在我们的本地计算机上安装 plotly 和 cufflinks 及其所有软件包。Choropleth地图Choropleth地图是流...

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    numexpr:你以为 numpy 已经够快了,其实它还可以更快

    python语言被广泛用于数据分析和机器学习。但是,由于python的底层特性,python的运行速率低一直被广泛诟病。其中,numpy和pandas的广泛使用已经将数据处理和机器学习的速率提升了几个档次。

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    最通俗易懂的——如何将机器学习模型的准确性从80%提高到90%以上

    数据科学工作通常需要大幅度提高工作量才能提高所开发模型的准确性。这五个建议将有助于改善您的机器学习模型,并帮助您的项目达到其目标。如果您已经完成了一些自己的数据科学项目,那么您现在可能已经意识到,达到80%的准确性还不错!但是在现实世界中,有80%不会削减它。实际上,我工作过的大多数公司都期望至少90...

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    17寸全面屏轻薄本拆解:Precision 5750移动工作站(上)

    目录- 外观初体验:4个Type-C雷电接口、支持130W供电- 4K 16:10全面屏:得益于2.25mm超窄摄像头模组- 铝合金底盖、SSD和内存的散热/隔热设计- 均热板加强Quadro独显散热方案、双Delta定制风扇- 10代Intel 45W CPU + Quadro RTX 3000专业显卡紧凑布局- Type-C接口、无线网卡、显示屏排线加固保障- Intel智音技术+Realtek ...

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    政策速递 | 最高补贴4万元!南京江北新区发布集成电路人才补贴政策

    集成电路人才“生活补贴”:对经认定的高校微电子等专业毕业,在新区从事集成电路相关工作的人才,年龄满足一定条件,可不受毕业高校、学科的限制,按本科生每人2万元、硕士生每人3万元、博士生每人4万元标准给予一次性生活补贴。

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    设计稿生成代码与 Serverless 的前世今生与未来!

    云栖大会云上 Hello World 活动火热进行中!每位参与者都可收获一份阿里云出品的全球唯一序列号纪念证书!

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    《基于RK3399微服务器点亮一颗灯》 初体验

    云芯一号是极术社区推出的arm微服务器开发平台,基于RK3399 SoC(双A72+四A53+Mali-T864),预装了Ubuntu server 18.04,kernel版本4.4.194 是一款兼顾高性能和低功耗的开发板。感谢云芯一号的开发板。

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    ECCV 2020,如何构建鲁棒且泛化性强的全局点云匹配算法?

    “15分钟看顶会”是旷视研究院全新推出的论文快速解读专栏,聚焦旷视在全球各大顶会、期刊等平台所发表的工作,覆盖深度学习、计算机视觉、视觉导航与控制、计算摄影学、大规模机器学习系统、机器人学等方向。

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