機器學習 GitHub的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦張福,程度,胡俊寫的 戰術+技術+程序 - ATT&CK框架無差別學習 和車萬翔,郭江,崔一鳴的 全中文自然語言處理:Pre-Trained Model方法最新實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台也說明:飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践 ...
這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
國立高雄師範大學 軟體工程與管理學系 李文廷所指導 黃傳鈞的 電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型 (2021),提出機器學習 GitHub關鍵因素是什麼,來自於人工智慧、卷積神經網路、可變結構神經網路、表格提取、結構識別。
而第二篇論文國立陽明交通大學 電機資訊國際學程 林盈達所指導 管禾書的 EAT:防禦網絡迴避入侵的集成對抗訓練機器學習 (2021),提出因為有 對抗性攻擊、機器學習、入侵檢測、集成學習的重點而找出了 機器學習 GitHub的解答。
最後網站LeeMeng則補充:透過分享自己的學習心得以及業界經驗,我希望能讓更多人接觸到資料科學的奧秘。此部落格主要會提及資料科學、資料工程、機器學習及資料視覺化技巧。
戰術+技術+程序 - ATT&CK框架無差別學習
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為了解決機器學習 GitHub 的問題,作者張福,程度,胡俊 這樣論述:
☆★☆★【ATT&CK框架第一本繁體中文書!】★☆★☆ 完整了解ATT&CK框架,建立屬於自己的最強之盾! 在這個混亂的數位世界中,會不會常常擔心自己的網站、平台、雲端主機,甚至是公司內網被駭客攻擊?需不需要常常去看資安匯報,看看在Windows、Linux上又有哪些服務的新漏洞又被發現?生活越方便,應用越複雜,產生的漏洞就更多,甚至連GitHub都不再安全!有沒有高手或專家,能把整個攻擊的工具、技術、測試、應用、防護、流程都整合到一個框架中?有的!MITRE ATT&CK就是你要的答案。這個整合了所有資安應用的框架,早已成為全球各大公司用來防護檢測系統的必用
工具。現在這個只存在於高手大腦中的超棒產品,終於有中文書了。本書是全球第一本繁體中文的ATT&CK書籍,將整個框架的整體架構、應用、實作,流程用最清楚的語言完整介紹一遍,並且有真正紅藍隊員必讀的攻防戰略及技術。防範漏洞及駭客不再依賴你攻我防的小戰場,將整個資安戰略拉抬到新的高度,建立永續安全的服務就靠ATT&CK。 本書看點 ✪精解ATT&CK框架的全貌 ✪容器及K8s時代的ATT&CK戰略 ✪各式銀行木馬、蠕蟲的防範實戰 ✪10大最常見攻擊的ATT&CK防範技術 ✪WMI、Rootkit、SMB、瀏覽器、資料庫植入的攻防技術
✪ATT&CK Navigator、Caret、TRAM專案實作 ✪威脅情報、檢測分析、模擬攻擊、評估改進的應用實例 ✪ATT&CK的威脅狩獵完整攻防介紹 ✪MITRE Sheild三階段的模擬實作 ✪完整ATT&CK評測流程
機器學習 GitHub進入發燒排行的影片
這個土除切割的方法,我在幾年前騎二代勁戰就這樣做了,基本上穩定度我認為算不錯的
這次嘗試在三代勁戰上面做修改,做了兩台車的,目前很喜歡,有些觀眾在問這個細節,剛好被蔡姓工程師指定要代工做一份,就順便拍了影片和大家分享囉
這邊要注意一下,很多人會去買鈦片、或裝飾的東西貼在反光片上面,其實這是可以被無聊人士檢舉,然後叫去驗車的,身邊確實有朋友全原廠因為反光片去驗車的案例,所以車友一定要注意。
但市面上賣鈦片的不會跟你說這麼多,不過 Nic 會,所以記得按訂閱
我們可以看一下,道路交通安全規則中的附件七「車輛燈光與標誌檢驗規定」
之中的第六點「後方反光標誌」:
1、機器腳踏車後方反光標誌反光顏色應為紅色,且不得為三角形。
2、反光面距地高在空車狀態時,上緣應在○.九公尺以下;下緣應在○.二五公尺以上。
這裡要記得
附件七的規定要全部符合,不然是可以檢舉告發,然後下場就是全車驗車哦
喜歡影片的話!可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷!😘
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#勁戰 #機車改裝 #後土除
電子圖檔表格辨識之可變式卷積神經網路模型
為了解決機器學習 GitHub 的問題,作者黃傳鈞 這樣論述:
隨著數位時代的演進,許多的傳統報章雜誌與文件等資料正逐步走向數位化的儲存與呈現,如何從電子文件中快速取得重點是一大新課題。在電子文件中,表格通常是彙整文件中整體資訊,並以結構性的輸出展現,方便讀者快速理解文中的內容。在深度學習等知識問世以前,較為傳統的表格檢測方法依據預先設定的規則或一些位於PDF中的基礎資料(列印方式、邊界定義、線段長),這類以資料驅動的「啟發式」學習法可能存在以下幾個主要的缺失:1. 辨識不穩定性,包含表格定義的準確度、表格結構的完整度、文件內容的複雜度等資料都大大影響著辨識出來的結果;2. 輸入格式限制,為了盡可能減少辨識的失誤率,在輸入模型的資料上也有諸多限制,包括輸
入的格式是否滿足演算法,使得模型的泛用度不足問題。與前人設計的表格辨識模型相比,本研究發展可變式卷積神經網路模型(Deformable Convolutional Neural Network Model for Table Detection, DCNN-TD)從電子文件中提取表格,經可變卷積具備可變動的閥值,可以更有效的搜尋表格位置,達到節省運算週期與時間,同時優化提取結果的精度,並以Marmot Extended資料集作為驗證;基於計算精度(precision)、召回率(recall)、F1得分(F1-score)所獲得之資料佐證研究提出的系統有效性。就研究結果得出以下貢獻:1.相較其他
研究有較高之表格辨識度;2. 識別所需的運算週期減少,所花的時間縮短,提升了整體的效率;3. 統一化輸入資料的格式,提升了模型對輸入資料的泛用度;4.整理出完整的辨識流程、說明,並引入實例進行運算以確認實務應用。後續也將持續深入更複雜的表格內容進行研究,包含內容的資料輸出、特殊符號的加強辨識等項目,以持續提供更便利的表格辨識技術為目標,令後續專家與學界能運用此系統,提供支持與服務。
全中文自然語言處理:Pre-Trained Model方法最新實戰
![](/images/books/89130782b8ae8861b12f36ba77a096b2.webp)
為了解決機器學習 GitHub 的問題,作者車萬翔,郭江,崔一鳴 這樣論述:
★★★★★【全中文自然語言處理】★★★★★ 還在對huggingface上的預訓練模型(bert-base)等都是針對歐美語系感到困擾嗎? 本書就是為中文世界讀者專屬打造的,讓你一窺中文模型的自然語言處理! 自然語言處理(NLP)號稱「人工智慧皇冠上的珍珠」,是AI世界中最先進也是應用最廣的領域。從早期的知識模型,到中間的統計模型,一直到最新的神經網路模型,早已服務於你所看到的任何大型系統,包括Google的關鍵字排名、Google翻譯、購物網站推薦系統、Siri/OK Google等,都是NLP產出的精華。如果你還以為CNN、GAN等圖型處理的AI架構很有趣,換到NLP領域中,你
會發現更多驚奇! 本書從預訓練模型的角度對理性主義和經驗主義這兩次重要的發展進行了系統性的論述,能夠幫助讀者深入了解這些技術背後的原理、相互之間的聯繫以及潛在的局限性,對於當前學術界和工業界的相關研究與應用都具有重要的價值。本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成,其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型,由這些專家親著的內容,絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。 本書技術重點 ✪詞的獨熱表示、詞的分散式表示、文字的詞袋表示 ✪文字分類問題、結構預測問題、序列到序列問題 ✪NLTK 工具集、LTP 工具集、大規模預
訓練資料 ✪多層感知器模型、卷積神經網路、循環神經網路、注意力模型 ✪情感分類實戰、詞性標注實戰 ✪Word2vec 詞向量、GloVe 詞向量 ✪靜態詞向量預訓練模型、動態詞向量預訓練模型 ✪預訓練語言模型、GPT、BERT ✪模型蒸餾與壓縮、DistilBERT、TinyBERT、MobileBERT、TextBrewer ✪生成模型、BART、UniLM、T5、GPT-3、可控文字生成 ✪多語言融合、多媒體融合、異質知識融合 ✪VideoBERT、VL-BERT、DALL·E、ALIGN 本書特色 ◎不只英文,還有中文模型的自然語言處理 以
往的自然語言處理專書多以處理歐美語系為主,令使用中文為母語的我們甚感遺憾,如今,本書就是你第一本可深入了解「中文模型的自然語言處理」最棒的書籍! ◎中文自然語言處理的首席單位專家親著 本書由中文自然語言處理的首席單位「哈爾濱工業大學」完成,其在Huggningface的Transformer模型上有貢獻多個純中文模型,由這些專家親著的內容,絕對是你想了解中文NLP專業的第一選擇。 ◎精美圖表、專業講解 本書內含作者精心製作的圖表,有助於讀者理順思緒、更好地學習自然語言處理的奧妙。
EAT:防禦網絡迴避入侵的集成對抗訓練機器學習
為了解決機器學習 GitHub 的問題,作者管禾書 這樣論述:
網絡入侵檢測系統 (NIDS) 現在採用機器學習 (ML) 來更好地檢測廣泛的攻擊行為。 然而,ML 也容易受到對抗性攻擊,其中輸入數據的某些值可能會被更改以降低 ML 準確性。已經提出了一些防禦措施,但主要是在圖像識別領域。在這項工作中,我 們提出 Ensemble Adversarial Trained (EAT) 使用對抗性攻擊數據集訓練多個模型,然後 將它們集成到一個團隊中。我們比較了四種方法:基本、集成、對抗和 EAT。EAT 可 在 GitHub [1] 獲得。從實驗結果來看,對於基本模型,我們的 F1 分數平均為 93%, 範圍很廣(82.699.8%),但在面臨對抗性攻擊時
下降到 29%,尤其是投影梯度下降(PGD)使他下降到 7%。使用集成、對抗訓練和 EAT,平均分數分別恢復到 80%、88% 和 91%。此外,餘弦相似度以 99% 的準確度預測系統背後並實現模型和方法。
想知道機器學習 GitHub更多一定要看下面主題
機器學習 GitHub的網路口碑排行榜
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#1.以機器學習實現GitHub倉庫之推薦 - 博碩士論文網
詳目顯示 ; Ting-Hsiang Huang · 以機器學習實現GitHub倉庫之推薦 · Enabling Repository Recommendation on GitHub by Machine Learning · 吳宜鴻 · Yi-Hung Wu. 於 ndltd.ncl.edu.tw -
#2.Git / GitHub / GitLab 完全教程| HISKIO 線上學習平台
全面掌握Git、Github、Git Lab,不光教你怎麼使用,更重要的是讓你理解其中原理。 於 hiskio.com -
#3.飞桨PaddlePaddle-源于产业实践的开源深度学习平台
飞桨致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。具有以下特点:同时支持动态图和静态图,兼顾灵活性和效率;精选应用效果最佳算法模型并提供官方支持;真正源于产业实践 ... 於 www.paddlepaddle.org.cn -
#4.LeeMeng
透過分享自己的學習心得以及業界經驗,我希望能讓更多人接觸到資料科學的奧秘。此部落格主要會提及資料科學、資料工程、機器學習及資料視覺化技巧。 於 leemeng.tw -
#5.如何利用機器學習自動化GitHub上的任務以獲得樂趣和利潤?
關於如何使用Tensorflow和公共數據集構建預測和應用問題標籤的GitHub應用程式的教程。 預告片:構建一個標記問題並將其作為產品發布的模型! 於 kknews.cc -
#6.人工智能- 如何使用GitHub Copilot:提示、技巧和用例
这取决于你和谁说话。 在生成式AI 编码工具中,提示可能意味着不同的含义,具体取决于您是询问正在构建和微调这些工具的机器学习 ... 於 segmentfault.com -
#7.Welcome To Colaboratory - Google Research
... import your own data into Colab notebooks from your Google Drive account, including from spreadsheets, as well as from Github and many other sources. 於 research.google.com -
#8.GitHub热门项目:生产级深度学习项目如何构建? - 华为云社区
特征存储:机器学习特征的存储和访问。 FEAST(Google 云,开源). Michelangelo(Uber). 在训练期间:将数据复制到本地或集群文件系统中。 於 bbs.huaweicloud.com -
#9.28款GitHub 最流行的开源机器学习项目:TensorFlow 排榜首
现在机器学习逐渐成为行业热门,经过二十几年的发展,机器学习目前也有了十分广泛的应用,如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、 ... 於 linux.cn -
#10.不讓GitHub 專美於前!Google Colab 導入AI 可自動 ... - INSIDE
在GPU 方面,我們在去年的硬體提升基礎上,進一步從軟體方面優化Arm NN 和Arm Compute Library,從而將超解析度FSRCNN 網路的機器學習性能提升了四倍⁸。 於 www.inside.com.tw -
#11.機器學習動手玩:給新手的教學 - GitHub
這是一個提供給無人工智慧背景知識程式員的機器學習實作教學。使用類神經網絡事實上並不需要什麼博士學位,而且你也不需要成為下一個在人工智慧領域有極大突破的人 ... 於 github.com -
#12.如何用好github 附带自学机器学习高星资料 - 1Point3Acres.com
如何用好github 附带自学机器学习高星资料. fby0656 · 收藏 2019-8-12 10:22:16. 大家对Github都不陌生,最大的开源代码社区,也经常在论坛中看到,比如大家遇到不会 ... 於 www.1point3acres.com -
#13.關於機器學習章節裡的LIBSVM,請問要如何指定Kernel? (欲作 ...
Jl github 頁面說明非常簡短,沒有精細的官方說明文件,可否請專家協助示範一兩個以LIBSVM指定nonlinear kernel的機器學習語法? 杜岳華. ・2020/05/25 05:44. 於 www.cupoy.com -
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2023年GitHub上最受欢迎的开源项目排行榜,按星标排序。 ... 学习与技能提升# 非盈利Web全栈编程学习网,知识 ... 计算机科学# 适合所有人的开源机器学习框架. 於 www.githubs.cn -
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#16.leemengtw/deep-learning-resources: 由淺入深的深度學習資源 ...
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#22.GitHub 热门:机器学习100 天! - 腾讯云
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#43.ONNX | Home
Contribute. ONNX is a community project. We encourage you to join the effort and contribute feedback, ideas and code. Join us on GitHub ... 於 onnx.ai -
#44.几何图神经网络及其科学应用丨图神经网络与组合优化读书会
研究方向包括几何机器学习理论方法,及其在智能药物发现、物理场景理解与 ... Github代码:https://github.com/atomistic-machine-learning/SchNet. 於 swarma.org -
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GPT-Engineer一夜之间火遍全网,GitHub项目已经狂揽19k星。 ... 这是一家创建机器学习推荐系统的初创公司,通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言 ... 於 m.python88.com -
#46.適用於CI/CD 的GitHub Actions - Azure Machine Learning
開始使用GitHub Actions,在Azure Machine Learning 上訓練模型。 本文將說明如何建立GitHub Actions 工作流程,以建置機器學習模型,並將其部署至Azure ... 於 learn.microsoft.com -
#47.Github上的十大深度学习项目 - 蓝桥云课
这是一张机器学习和深度学习教程,文章和资源的名单。 这张列表根据通过主题进行组织,包括了许多与深度学习有关的类别,包括计算机视觉,加强学习以及各 ... 於 www.lanqiao.cn -
#48.GitHub機器學習100天自學專案,內容強大學了保證一生平安!
這個小哥名叫Avik Jain(重名的不少),他的百天計劃,是從機器學習的基礎概念起步,逐層遞進,內容比較適合初學者。 這個100天搞定機器學習編程的項目, ... 於 buzzorange.com -
#49.歡迎使用Colaboratory - Colaboratory
你可從自己的Google 雲端硬碟帳戶(包括試算表)、GitHub 和許多其他來源,將資料匯 ... 如要查看示範機器學習應用程式的範例Colab 筆記本,請參閱下方的機器學習範例。 於 colab.research.google.com -
#50.GitHub以深度學習推薦簡單問題,幫助新手做出第一次貢獻
新手友善問題(Good First Issues)功能獲深度學習技術加持, ... 開發者可瀏覽GitHub的主題頁面,或是直接進入像是機器學習等特定主題頁面,該頁面會 ... 於 www.ithome.com.tw -
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28款GitHub最流行的开源机器学习项目. TensorFlow 是谷歌发布的第二代机器学习系统。据谷歌宣称,在部分基准测试中,TensorFlow的处理速度比第一代的DistBelief加快了2 ... 於 www.ha97.com -
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This repository contains code and slides of 15 homeworks for Machine Learning instructed by 李宏毅(Hung-Yi Lee). All the information about this course can be ... 於 github.com -
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#55.[github高赞教程收集]一些有用的机器学习/深度学习/面试问题 ...
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MLNLP社区是国内外知名的机器学习与自然语言处理社区,受众覆盖国内外NLP ... 来源及版本信息,请访问: https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE 於 redian.news -
#58.Python Taiwan | Facebook
等)與資訊領域(資料科學、機器學習、AI應用)互相交流 學習的社團。歡迎非技術背景的朋友進來參與討論,藉 ... 專案:https://github.com/python/python-docs-zh-tw 於 www.facebook.com -
#59.Github 上评价最高的5 个机器学习项目 - 雷峰网
雷锋网AI 科技评论按,机器学习作为一个领域,正以惊人的速度发展。Github 是全世界开发者都在关注的网站,最高质量的代码被定期发布在这里。 於 www.leiphone.com -
#60.GPT-Engineer一夜爆火!一个提示生成整个代码库 - 华尔街见闻
项目地址:https://github.com/AntonOsika/gpt-engineer. 甚至,它能学习你的代码风格,短短几分钟就能让你搞定编码项目。 於 wallstreetcn.com -
#61.TensorFlow
An end-to-end open source machine learning platform for everyone. Discover TensorFlow's flexible ecosystem of tools, libraries and community resources. 於 www.tensorflow.org -
#62.HelloGitHub
分享GitHub 上有趣、入门级的开源项目. ... 模型性能的方法和训练过程中的经验,适合已掌握机器学习基本知识、对优化深度学习模型性能感兴趣的工程师和研究员阅读。 於 hellogithub.com -
#63.github-machinelearning 彙整- Soft & Share
這是是一個Keras 深度學習模型,它可將手繪的網頁原型影像檔案將其轉換成可工作的HTML 程式碼。 它使用一個image captioning 架構從手繪網站Wireframe 來生成其HTML ... 於 softnshare.com -
#64.Github 最受欢迎的深度学习项目TOP 20 - 简书
TensorFlow 还有一个数据可视化工具包TensorBoard。 TensorFlow 由Google Brain 团队研究人员和工程师开发,用于进行机器学习和深层神经网络研究。不久前 ... 於 www.jianshu.com -
#65.Github 本周最有趣的10 款「机器学习」开源项目 - 开发者头条
Github 本周最有趣的10 款「机器学习」开源项目. 独家号 日课笔记 原文链接. 在碎片化阅读充斥眼球的时代,越来越少的人会去关注每篇论文背后的探索和思考。 於 toutiao.io -
#66.零起点Python机器学习快速入门 - Google 圖書結果
Github :全球最大的程序资源网站,注意选择 Python 语言版本。运行控制面板程序: WinPython Control Panel.exe 后,单击右下角的“ Add packages ”按钮,可以发现系统支持 ... 於 books.google.com.tw -
#67.李宏毅教授2021年機器學習作業與筆記匯總 - GitHub
李宏毅教授-2021年機器學習-作業與筆記匯總 · 課程網站 · HW1 Regression. kaggle · code跟思路 · HW2 Classification. kaggle · code跟思路 · HW3 CNN and Semi-Supervised ... 於 github.com -
#68.ChatGPT中文版Prompt提示工程超详细指南《提示工程简介及 ...
近期,Meta AI前工程师推出的最强辅助——提示工程师指南在Github上引起了极大 ... 的提示工程指南,介绍了大语言模型相关的论文研究、学习指南、模型、 ... 於 aitechtogether.com -
#69.Code scanning finds more vulnerabilities using machine ...
GitHub code scanning is powered by the CodeQL analysis engine. To identify potential security vulnerabilities, you can enable CodeQL to run ... 於 github.blog -
#70.博客來-玩真的!Git GitHub 實戰手冊- coding 實境、協同開發
在學習Git 的管道上, 市面不乏一些教學書, 網頁文章當然也是隨便搜都有, 不過依小編親身體驗, 大部分教學內容多以一些陽春的文字檔來演練(小編心聲:示範程式版本控制 ... 於 www.books.com.tw -
#71.GPT-Engineer一夜爆火!一个提示生成整个代码库 - 巴比特
GPT-Engineer一夜之间火遍全网,GitHub项目已经狂揽19k星。 ... 这是一家创建机器学习推荐系统的初创公司,通过尖端的机器学习、计算机视觉和自然语言 ... 於 www.8btc.com -
#72.机器学习实战github - 稀土掘金
这个仓库提供了《机器学习实战》一书中所有示例代码的Python实现。这些代码可以帮助你更好地理解和应用机器学习算法,以及解决实际问题。 你可以在GitHub上搜索"Machine- ... 於 juejin.cn -
#73.Github上有趣的项目,用机器学习训练AI下五子棋 - 程序师
今天,我们就给大家介绍一个GitHub上的有趣项目——用机器学习训练AI下五子棋。 这是一个将AlphaZero 算法应用在五子棋的实现,由于五子棋相比围棋或国际象棋简单得多,所以 ... 於 www.techug.com -
#74.爆火的深度学习面试书现可白嫖!GitHub上线2周1.5K Star
面试宝典千千万,但这一份,应当是深度学习领域里不容错过的那一个了。 这不,才在arXiv“上架”12天,GitHub就狂揽了1.5K颗小星星。 於 www.qbitai.com -
#75.GitHub調查:92%程式開發工程師用AI工具寫程式 - LINE TODAY
不過,隨著AI工具井噴式發展,根據全球最大程式碼管理平台GitHub調查,超過九成的美國程式設計師 ... 亞馬遜:藉先進機器學習、AI打擊虛假產品評論. 於 today.line.me -
#76.盤點當下大熱的7大Github機器學習創新項目 - 壹讀
這些項目廣泛覆蓋了機器學習的各個領域,包括自然語言處理(NLP)、計算機視覺、大數據等。 最頂尖的Github機器學習項目. 1. PyTorch-Transformers(NLP). 於 read01.com -
#77.10大最受欢迎的时间序列Github项目--学完发现自己不一样了....
关于项目:使用PyTorch解决机器学习和深度学习的实际问题的Jupyter Notebook教程。例如使用LSTM自动编码器进行时间序列异常检测等等;; Github ... 於 hub.baai.ac.cn -
#78.最新大模型排名!中文大模型评测基准 ... - 北美生活引擎
社区的愿景是促进国内外自然语言处理,机器学习学术界、产业界和广大爱好者之间的交流和进步,特别 ... https://github.com/CLUEbenchmark/SuperCLUE ... 於 posts.careerengine.us -
#79.Github上的10个数据科学和机器学习知识库 - 中文社区
GitHub 不仅是目前最流行的代码管理工具之一,也是普及开源文化的最大贡献者的平台。 在本文中将介绍一些对数据科学和机器学习爱好者最有用的Github ... 於 imgtec.eetrend.com -
#80.Matplotlib — Visualization with Python
You can help by answering questions on discourse, reporting a bug or requesting a feature on GitHub, or improving the documentation and code! 於 matplotlib.org -
#81.Hugging Face:AI模型界的Github,開啟AI強大工具庫和預 ...
Hugging Face的主要功能 · 1.人工智能社區和數據科學平台提供工具,讓使用者可以基於開源代碼和技術構建、訓練和部署機器學習模型。 · 2.社群分享討論讓廣大的數據科學家、 ... 於 fc.bnext.com.tw -
#82.Code - GitHub
由于17版李宏毅机器学习课程笔记《leeml-notes》内容已稍显陈旧,遂基于21版李宏毅机器学习课程重新撰写,更名为《leedl-tutorial》,GitHub仓库地址 ... 於 github.com -
#83.scikit-learn: machine learning in Python — scikit-learn 1.2.2 ...
Getting Started Release Highlights for 1.2 GitHub. Simple and efficient tools for predictive data analysis; Accessible to everybody, and reusable in various ... 於 scikit-learn.org -
#84.Replicate – Run open-source machine learning models with a ...
Machine learning doesn't need to be so hard. Run models in the cloud at scale. Explore Pricing Docs Blog Changelog Sign in Get started · Fork this on GitHub ... 於 replicate.com -
#85.CS自学指南
这一切的转机发生在我大一的寒假,我心血来潮想学习Python。 ... 电路、体系、网络、操统、编译、人工智能、机器学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习、密码学、 ... 於 csdiy.wiki -
#86.Keras: Deep Learning for humans
"Keras is one of the key building blocks in YouTube Discovery's new modeling infrastructure. It brings a clear, consistent API and a common way of ... 於 keras.io -
#87.GitBook - Where technical teams document
Create. Never start from scratch. It's easy to get up and running in GitBook—just sync with an existing Git branch or import from Confluence, Notion, GitHub ... 於 www.gitbook.com -
#88.ai - 别再用「代码量」衡量产出了!GitHub发布调研报告 - 网易
GitHub 发布调研报告:92%开发者都在用AI工具写代码 ... 人员工作流程的一部分,目前已经有诸如基于机器学习的安全检查和CI/CD管道等工具,但这些工具 ... 於 www.163.com -
#89.机器学习系统
机器学习 系统:设计和实现. search. Quick search. code. Show Source. GitHub English. 机器学习系统:设计和实现. Table Of Contents. 於 openmlsys.github.io -
#90.Machine Learning Crash Course - Google for Developers
Google's fast-paced, practical introduction to machine learning, featuring a series of lessons with video lectures, real-world case studies, and hands-on ... 於 developers.google.com -
#91.李宏毅2021 機器學習課程筆記 - GitHub
# Topic Video 01 機器學習基本概念簡介 video 1, video 2 03 CNN(卷積神經網路) video 04 Self‑attention video 1, video 2 於 github.com -
#92.GitHub 中的範例和指導教學 - IBM
在GitHub中尋找Automation Decision Services 的範例和指導教學。 它們包括一組用於入門指導教學的決策模型,以及用於整合機器學習的程式碼。 於 www.ibm.com -
#93.25个GitHub上新手必学的深度学习项目 - BiliBili
深度学习代码终于有救啦!!! GitHub 星标23k的深度学习论文复现项目出中文版啦-人工智能/ 机器学习 /神经网络. 2023年6月份最新GPT-4免费教程. 2.9万 110. 於 www.bilibili.com -
#94.Yann LeCun推荐的Github深度学习入门教程,累计9500+星
... 阅读原文即可访问): https://github.com/rasbt/deeplearning-models 内容:包含了由TensorFlow/PyTorch实现的80个模型,覆盖了从传统机器学习(逻辑回归、感知器 ... 於 picture.iczhiku.com -
#95.2018年Github最受欢迎机器学习语言Python稳坐冠军 - InfoQ
在GitHub 2018 年的Octoverse 报告中,机器学习和数据科学是GitHub 上的热门话题。其中,tensorflow / tensorflow 是项目贡献最多的项目之一,pytorch ... 於 www.infoq.cn -
#96.github上有哪些适合入门的机器学习或者深度学习项目? - 知乎
如果想要适合入门,还是推荐边学边写边练。 @李沐 老师的《动手学深度学习》是十分适合入门的书籍,并且确实做到了“面向中文读者、能运行、可讨论”,你可以 ... 於 www.zhihu.com -
#97.Github基本使用教學– 將你的NVIDIA機器學習專案都記錄起來吧!
Git 簡介. 介紹github之前先來介紹一下git,git是拿來做版本控制的工具,從下面那張圖就可以發現很多人在檔案名稱命名的時候不會做版本控管,這樣其實 ... 於 www.rs-online.com -
#98.GitHub标星6000+!Python带你实践机器学习圣经PRML - 搜狐
来源:Github、知乎. 编辑:白峰. 【新智元导读】PRML是模式识别和机器学习领域的经典著作,出版于2007年。该书作者Christpher M. Bishop 是模式识别 ... 於 www.sohu.com