框架 机器google jax
声纹识别之GMM-UBM系统框架
声纹识别简介 声纹识别，也称做说话人识别，是一种通过声音来判别说话人身份的技术。根据研究表明，声纹虽然不如指纹、人脸这样，个体差异明显，但是由于每个人的声道、口腔和鼻腔(发音要用到的器官)也具有个体差异性。因为反映到声音上，也是具有差异性的。就比如说，当我们在接电话的时候，通过一声"喂"，我们就能准 ......
机器学习——注意力提示
查询、键和值 自主性的与非自主性的注意力提示解释了人类的注意力的方式， 下面来看看如何通过这两种注意力提示， 用神经网络来设计注意力机制的框架， 首先，考虑一个相对简单的状况， 即只使用非自主性提示。 要想将选择偏向于感官输入， 则可以简单地使用参数化的全连接层， 甚至是非参数化的最大汇聚层或平均汇 ......
Aspire 框架预览版发布，使云原生开发和运维更加简单
随着 .NET 8 的发布，.NET Aspire 也随之发布，这是一个全家桶框架旨在加快基于云的应用程序的构建。.NET Aspire 从一开始就集成了关键组件，例如遥测和运行状况检查。它还承诺提供无缝的本地开发人员体验，该体验可以有效扩展以满足云应用程序开发的需求。Microsoft 鼓励对 . ......
16个值得推荐的.NET ORM框架（含使用情况统计的投票，欢迎参与）
什么是ORM? ORM 是 Object Relational Mapping 的缩写，译为“对象关系映射”，是一种程序设计技术，用于实现面向对象编程语言里不同类型系统的数据之间的转换。它解决了对象和关系型数据库之间的数据交互问题，ORM的作用是在关系型数据库和业务实体对象之间作一个映射，这样我们在 ......
Google 向中国开发者开放数百份 TensorFlow 资源
Google 的机器学习框架 TensorFlow 自 2015 年开源后，已然成为 AI 领域最受欢迎的框架。 据统计，在广受欢迎的 Python 编程语言在线软件知识库 PyPi 上，TensorFlow 的下载次数已超过 90 万，其中有 15% 来自中国。谷歌官方博客也表示，清华大学 自然语 ......
零基础机器学习数字识别MNIST（on going）
本人之前并未涉及机器学习，但是在嵌入式中都会涉及视觉，借校内比赛从零学习，进行MNIST数字识别模型的搭建。 随着学习进度更新，每天更新。2023-11-15 21:38:55 星期三 一、环境搭建 进行本模型的搭建，需要以下内容： Python环境：利用Anaconda管理 开源机器学习平台：Py ......
机器码备份_二
[yhzr]有意合作联系扣扣:1176769884$$$AA24C7BD5A0A8FE8E06E1FB53BBE8AD4:00|66|88_CF4DF748256261B751D029853C3DA5BC:00|01|02|03|04|10|11|12|13|14|20|21|22|23|24|30 ......
Selenium 3.0 + Python自动化测试框架
文档说明 Selenium是一个用于Web应用程序自动化测试的工具。Selenium测试直接运行在浏览器中，就像真正的用户在操作一样。 Selenium测试的主要功能包括： 测试与浏览器的兼容性：测试应用程序是否能很好的工作在不同的浏览器和操作系统之上。 测试系统功能：创建回归测试，检验软件功能和用 ......
机器学习——束搜索、贪心搜索、穷举搜索
束搜索（Beam Search）、贪心搜索（Greedy Search）和穷举搜索（Exhaustive Search）是在搜索领域常用的三种搜索算法，它们在不同的场景下有着不同的特点和应用。 束搜索（Beam Search）： 束搜索是一种用于寻找最有可能的输出序列的搜索算法，常用于序列生成任务， ......
机器学习——序列到序列学习（seq2seq）
我们将使用两个循环神经网络的编码器和解码器， 并将其应用于序列到序列（sequence to sequence，seq2seq）类的学习任务。 编码器 由于这里使用的是门控循环单元， 所以在最后一个时间步的多层隐状态的形状是 （隐藏层的数量，批量大小，隐藏单元的数量）。 如果使用长短期记忆网络，st ......
机器学习中的分类和回归
机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务，它们分别处理不同类型的输出变量。 分类（Classification）： 定义： 分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中，模型的输出是一个离散的类别标签。 例子： 例如，垃圾邮件过滤是一个二分类问题，其中模型需要将 ......
统计学强调低维空间问题的统计推导，机器学习强调高维预测问题
统计学和机器学习在处理数据和模型时的侧重点确实有一些区别，其中涉及到低维和高维空间的问题。 统计学强调低维空间问题的统计推导： 统计学通常关注的是从一组有限样本中获得总体特征的推断。在传统统计学中，数据通常被认为是在低维空间中采样的，即特征的数量相对较少。例如，在古典统计中，可能会考虑一些变量对某个 ......
第十七天PHP 开发-个人博客项目&TP 框架&路由访问&安全写法&历史漏洞
PHP框架真正的发展是从php5开始的，在php5中对对象模型的修改对框架的发展起了很大的作用。PHP框架就是通过提供一个开发web程序的基本架构，把基于web开发的PHP程序摆到流水线上。换句话说，php开发框架有助于促进快速软件开发，节约了开发时间，减少了代码的重复编写。 URL访问 · Thi ......
微信机器人开发文档
请求URL： http://域名地址/acceptUser 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 string 登录实例标识 v1 是 stri ......
超音速亚原子 Java 框架来了，0.0015 秒内启动一个应用，太快了。。
来源：juejin.cn/post/7023317351563001886 1、概述 SpringBoot框架不用多介绍，Java程序员想必都知道。相对来说熟悉Quarkus的人可能会少一些。Quarkus首页放出的标语：超音速亚原子的Java（Supersonic Subatomic Java）。 ......
【Python_Django】Django_高级的Python Web框架的基本使用
Django是一个高级的Python Web框架，可以快速开发安全和可维护的网站。 由经验丰富的开发者构建，Django负责处理网站开发中麻烦的部分，可以专注于编写应用程序，而无需重新开发 准备环境 win64系统 python 3.9 Django 4.2.6 pycharm 2021.2.1 创 ......
机器学习——编码器和解码器架构
正如我们在 9.5节中所讨论的， 机器翻译是序列转换模型的一个核心问题， 其输入和输出都是长度可变的序列。 为了处理这种类型的输入和输出， 我们可以设计一个包含两个主要组件的架构： 第一个组件是一个编码器（encoder）： 它接受一个长度可变的序列作为输入， 并将其转换为具有固定形状的编码状态。 ......
机器学习——机器翻译与数据集
语言模型是自然语言处理的关键， 而机器翻译是语言模型最成功的基准测试。 因为机器翻译正是将输入序列转换成输出序列的 序列转换模型（sequence transduction）的核心问题。 序列转换模型在各类现代人工智能应用中发挥着至关重要的作用。机器翻译（machine translation）指的 ......
深度学习项目框架
常见项目架构如下： |--project_name/ | |--data/ # 数据 | |--datasets/ # 生成数据集，加载数据集 | | |--data_loader.py | |--models/ # 模型 | | |--model.py | |--configs/ # 配置文件 | ......
实验八. urllib模块、requests模块+BeautifulSoup模块使用、Feapder框架
一、实验目标： 熟悉模块的的用法，练习编写爬虫 二、实验要求： 编写代码，完成功能 三、实验内容： (1)使用urllib模块或request模块读取网页内容，并利用BeautifulSoup模块进行内容解析，编写爬虫从http://www.cae.cn/cae/html/main/col48/co ......
Google Guice 用户指南 - Ⅱ：愿景
译者：kefate 原文：https://github.com/google/guice/wiki/Motivation 将所有组件连接在一起是应用程序开发中繁琐的一部分。有多种方法可以将数据、服务和表示层类连接在一起。为了对比这些方法，我们将编写一个披萨订购网站的计费代码： public inte ......
基于MFC框架的mySQL数据库访问计算器
该计算器是在上次基础上去掉了许多计算方法，只保留了基本的加减乘除四则运算，实现了用户登录功能，计算过程保留在数据库的功能： 第一步：创建数据库，以创建成功，下面是创建后的表格： 数据库名称为mydata,里面有两张表分别是computer以及user。 原本我想利用Nodejs中间件的方式让MFC应 ......
ANT框架下的级联写法以及添加子集
首先了解级联的创建表，比如一个商品类型表 1.创建个商品类型表，属性如下 /// <summary> /// 商品类型表 /// </summary> [Table("GoodsType")] public class GoodsType: Audit { /// <summary> /// 商品类 ......
Pytest框架使用教程
Pytest框架使用教程 Pytest介绍 Pytest 是一个基于python 的测试框架，用于编写和执行测试代码。 Pytest的优点： pytest 可以并行运行多个测试，从而减少测试套件的执行时间。 如果没有明确提及，Pytest 有自己的方法来自动检测测试文件和测试函数。 Pytest 允 ......
爬虫-Scrapy框架(一)-工具
Scrapy框架 一、前言 1、介绍 前面我们学习了基础的爬虫实现方法和selenium以及数据库，那么接下来会我们学习一个上场率非常高的爬虫框架：scrapy 2、内容 scrapy的基础概念和工作流程 scrapy入门使用 二、scrapy的概念和流程 学习目标： 了解 scrapy的概念 掌握 ......
机器学习——深度循环神经网络
到目前为止，我们只讨论了具有一个单向隐藏层的循环神经网络。 其中，隐变量和观测值与具体的函数形式的交互方式是相当随意的。 只要交互类型建模具有足够的灵活性，这就不是一个大问题。 然而，对一个单层来说，这可能具有相当的挑战性。 之前在线性模型中，我们通过添加更多的层来解决这个问题。 而在循环神经网络中 ......
机器学习——长短期记忆网络（LSTM）
长期以来，隐变量模型存在着长期信息保存和短期输入缺失的问题。 解决这一问题的最早方法之一是长短期存储器（long short-term memory，LSTM）(Hochreiter and Schmidhuber, 1997)。 它有许多与门控循环单元（ 9.1节）一样的属性。 有趣的是，长短期记 ......
pytest测试框架
pytest测试框架 pytest规则 PyTest是一个灵活的测试框架，具有一些约定和规则，以便更容易编写和运行测试。以下是PyTest的一些主要规则和约定： 测试文件的命名规则： 测试文件应以test_开头，并以.py结尾。例如，test_example.py。 测试函数的命名规则： 测试函数应 ......
机器学习——门控循环单元(GRU)
在 8.7节中， 我们讨论了如何在循环神经网络中计算梯度， 以及矩阵连续乘积可以导致梯度消失或梯度爆炸的问题。 下面我们简单思考一下这种梯度异常在实践中的意义： 我们可能会遇到这样的情况：早期观测值对预测所有未来观测值具有非常重要的意义。 考虑一个极端情况，其中第一个观测值包含一个校验和， 目标是在 ......