Hebel是一个用在Python中的神经网络深度学习库。使用 GPU 加速利用CUDA通过 PyCUD实现。它实现了几类最重要的神经网络模型,提供各种激活函数和训练模型,包括momentum、Nesterov
scikit-learn 是一个用Python语言编写机器学习库的开源站点.通常解决机器学习问题最难的部分就是找到合适的估计器.下面的流程图清晰地给出了解决问题的路径,单击任何估计器就能看到它的文档。
科研人员(由其Numrical)。 动手能力强的。 只是好奇,对于Linux只是浅尝辄止的就不建议继续往下看了。 端正学习态度 Linux不等于骇客(or Cracker)。 当然众所周知很多“黑客工具”都是Linu
MLTK是各种监督的机器学习算法集合,专为直接训练模型和深度开发设计。 当前MLTK支持: Generalized Linear Models Ridge Lasso Elastic Net Group
最近比较忙,加上希望停下来整理些东西,所以blog的更新可能会比较慢,持续奋斗中。今天给大家整理下android墙外的学习资源,大家有什么推荐的直接留言。 1、国外教程网站 Android Developers Blog
5,很优雅的一些组件 https://github.com/sobri909/MGBox2 6,ios控件学习: https://github.com/iimgal/StudyiOS?source=c 7,reader
1. Keras简介 Keras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU。使用文档在这: http://keras
com/plzzhy/p/plzzhy.html 导言: 最近在学习sails.js(http://sailsjs.org/),因为用的人不多,资料较少,故写些自己的学习过程。因自己也是初学node.js,有问题大家指出
Spark的39个机器学习库
Theano 是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1. Keras 是一个简洁、高度模块化的神经网
说明 自从学习使用markdown以来,收集的学习资料、软件工具、使用指南等,如果你没有听说过或者还没有体验过markdown进行写作文章,强烈建议 have a try ! markdown 介绍
提出了深度学习。受益于大数据的出现和大规模计算能力的提升,深度学习已然成为最活跃的计算机研究领域之一。深度学习的多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务的建模能力。最近几年,深度学习的发展也
1.1 func funcNmae()->(){} 这样就定义了一个函数,它的参数为空,返回值为空,如果有参数和返回值直接写在两个括号里就可以了 1.2 参数需要指明类型,而如果没有返回值可以不写->(),返回值只需要写返回类型,如果写了返回名称,可以在函数调用后的值用点语法访问
Python上手虽然容易,但与其它任何语言一样要学好Python并非一日之功。 我的Python学习还处在基础阶段,偶尔用Python脚本实现一些简单的功能,平时喜欢收集关于Python的各种技术文
大数据/数据挖掘/推荐系统/机器学习相关资源 Share my personal resources 书籍 各种书~各种ppt~更新中~ http://pan.baidu.com/s/1EaLnZ 机器学习经典书籍小结
所有关于Swift的学习指南
机器学习指南资源集合
在学习iOS以来一直想要研究即时聊天方面的技术,无奈工作或时间原因一直搁浅此计划,近日偷得时闲开始着手与XMPP的学习。在学习之前我一直认为XMPP对我来说是一个很有技术的挑战,在了解了协议的具体形式
而是列族。列族是hbase最小的存储单位,换句话说hbase底层数据都是以列族来进行组织的。 学习hbase我最大的收获我个人觉得是对数据库的一种新的认识,数据库作用还是快速的检索出我们想要数据,
dubbo+zookeeper+spring 的整合应用, zookeeper 为注册中心,接下来我们的学习主要结合基于 zookeeper 的 Dubbo 注册中心来学习 Dubbo 这个分布式系统框架。 注: Dubbo 的注册中心有一下几种,用户指南中说明