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  • TensorFlow 官方文档中文版

    机器学习作为人工智能的一种类型,可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今,领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软,甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今,Google 正在将此系统成为开源系统,并将此系统的参数公布给业界工程师、...
  • 机器学习实战(Machine Learning in Action)

    很多程序员说机器学习 TM 太难学了,是的,真 TM 难学,我想最难的是:没有一本像《机器学习实战》那样的作者愿意以程序员 Coding 角度去给大家讲解!!
  • ML Kit 中文文档

    在 Google I/O 2018 上,Google 发布了 ML Kit。通过 ML Kit,即使没有机器学习背景的开发者也可以快速开发出一些基于机器学习的项目。调用 ML Kit 的 API 就像调用其他移动原生 SDK 一样简单。
  • 机器学习实战(Machine Learning in Action)

    机器学习(Machine Learning,ML) 是使用计算机来彰显数据背后的真实含义,它为了把无序的数据转换成有用的信息。是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心,是使计算机具有智...
  • 小米云深度学习

    小米云深度学习服务,简称Xiaomi Cloud-ML,是小米生态云针对机器学习优化的高性能、分布式云服务。
  • 编程之法:面试和算法心得

    《编程之法:面试和算法心得》涉及面试、算法、机器学习三个主题。书中的每道编程题目都给出了多种思路、多种解法,不断优化、逐层递进。本书第1章至第6章分别阐述字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等相关的编程面试题和算法,第7章介绍机器学习的两个算法—K近邻和SVM。   此外,《编程之法:面试和算法心得》每一章都有“举一反三”和“习题”,以便读者及时运...
  • Edward中文文档

    Edward 是一个用于概率建模、推理和评估的 Python 库。它是一个用于快速实验和研究概率模型的测试平台,其涵盖的模型范围从在小数据集上的经典层次模型到在大数据集上的复杂深度概率模型。Edward 融合了以下三个领域:贝叶斯统计学和机器学习、深度学习、概率编程。
  • TensorFlow 正式版中文文档

    TensorFlow 正式版本 V1.0 已经发布,api 较之前 V0.xx 版本发生了较大变化,Tutorial、HowTo 等文档也发生了很大变化。新的文档更加合理,对TensorFlow甚至机器学习的新手更加友好,更适合循序渐进的学习。
  • Docker Swarm 深入浅出

    当我学会如何使用Doker来发布一个容器,以及学会如何使用docker-compose来发布和管理服务时,我很惊讶Docker容器真的是一个好东西!在研究分布式系统、微服务框架时,Docker确实是一个很好的帮手。我们通过Docker能够在单主机上模拟分布式集群环境,当然你的主机在CPU/内存/硬盘等系统资源的性能如果能够尽可能高的话,你会感到你的学习和研究...
  • Angel 中文文档手册

    Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习平台,它基于腾讯内部的海量数据进行了反复的调优,并具有广泛的适用性和稳定性,模型维度越高,优势越明显。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾了工业界的高可用性和学术界的创新性。