Python实现基于GPU的一些深度学习算法实现,包括 Feed-forward Neural Nets Restricted Boltzmann Machines Deep Belief Nets Autoencoders
深拷贝就是生成一个新的对象,内容和原对象完全相同。浅拷贝即是指针的拷贝,生成一个新的指针指向原对象。
Minerva: 一个快速和灵活的工具用于深度学习。它提供了ndarray 编程接口,就像 Numpy。拥有Python和C++绑定可用。其结果代码能够运行在 CPU 或 GPU 上。 Multi-GPU
libdnn 是一个轻量、好读、人性化的深度学习函式库。由 C++ 和 CUDA 撰写而成,目的是让开发人员、研究人员、或任何有兴趣的人都可以轻鬆体验并驾驭深层学习所带来的威力。 特色 轻量、好读、人性化
机器学习代码的很大一个特点是依赖于矩阵和向量操作,这在神经网络和矩阵分解类模型里面尤其明显。从神经网络里面的backprop到矩阵分解模型里面的更新法则都可以以向量和矩阵甚至张量的形式出现。 写机
http://www.jianshu.com/p/3e8b9f2764c8 机器学习已经成为了当前互联网领域不可或缺的技术之一,前辈们对机器学习模型的研究已经给我们留下了一笔非常宝贵的财富,然而在工业界的应用中我们可以看
html 掌握机器学习技能没有最正确的方法,每个人的学习方法都有不同。为了帮助更快地熟练机器学习技能,这个博客着重指出在学习中常见的五个错误: 1. 把机器学习看的基石 机器学习只是众多帮助解决
Web Service学习-CXF与Spring整合为JavaEE应用发布WebService(三)
Boot默认首先支持Tomcat JDBC连接池。 spring .datasource.url=jdbc:mysql: //localhost:3306/demo spring .datasource.username=root
com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结 http://www.cnblogs.com/snake-hand/archive/2013/06/10/3131145.html 机器学习&深度学习经典资料汇总 http://www
介绍在Ubuntu平台搭建Swift开发环境;介绍Swift脚本解析器swift的使用;介绍swift编译器swiftc的使用;
经过前面一段时间的努力,终于把我所知道的关于solr 的内容都总结完了。前面讲到了solr 的安装配置,web管理后台的使用,solr 的查询参数和查询语法,还说到了solr的客户端 solrnet 的使用,基本用法和Query,Facet,高亮等实际开发中的常用方法。可以说solr的相关的基础的内容,都已经讲到了。
文章开头先说下上架的这款 App 吧,赶在春节前收到了 Apple 的审核通过邮件,当时还是挺高兴的,算是对自己4个月学习的肯定。开发这款 App 原因很简单,只是因为自己经常忘记下雨拿伞。期间 UI 设计改了好多次,代
在机器学习中,通常我们感兴趣的是在给定训练数据 D 时,确定假设空间 H 中的最佳假设。 所谓最佳假设,一种办法是把它定义为在给定数据 D 以及 H 中不同假设的先验概率的有关知识条件下的最可能(most
【Python学习】下载faceScrub人脸数据库 (多线程版本)
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} 前段时间在某效果网站看到开源项目【ExplosionField】非常喜欢,于是自己跟着源码学习着去做了做。跟源码效果有一点区别,我都是尽力读懂源码然后用自己的理解写出来,源码有些看不懂的地方,
html?ca=drs- 概述 本教程将介绍使用正则表达式搜索文本文件的基础 Linux 技术。学习如何: 创建简单的正则表达式 使用正则表达式搜索文件和文件系统 结合使用正则表达式和 sed 本教程帮助您对
百度分布式深度学习平台Paddle宣布开源,支持Python、C++和SWIG,支持多机数据并行的深度学习模型训练,并提供了Sequence to Sequence模型的Demo。 还记得百度内部
本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。将主要围绕两个问题来阐述: “知其所以然”:当你选择的一个机器学习模型运行时,你要知道它是如何工作的; “青出于蓝”:更进一步,你得知道如何让此机器学习模型工作的更优。