框架 机器google jax

相关： 机器学习洞察 | 一文带你“讲透” JAX Jax的主要应用场景： 深度学习 (Deep Learning)：JAX 在深度学习场景下应用很广泛，很多团队基于 JAX 开发了更加高级的 API 支持不同的场景，方便开发者使用。 科学模拟 (Scientific Simulation)：JAX ......

前言 上一节大概讲了一下LeNet的内容，这一章就直接来用，实际上用一下LeNet来进行训练和分类试试。 调用的数据集： https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/19065 说明： 如今近视已经成为困扰人们健康的一项全球性负担，在近视人群中，有超过35%的人 ......

Gin 框架介绍与快速入门 目录Gin 框架介绍与快速入门一、Gin框架介绍1. 快速和轻量级2. 路由和中间件3. JSON解析4. 支持插件5. Gin相关文档二、基本使用1.安装2.导入3.第一个Gin 应用三、应用举例四、Gin 入门核心1.gin.Engine2.gin.Context 一 ......

from sklearn.cluster import KMeans from sklearn.datasets import make_blobs import matplotlib.pyplot as plt # 可视化数据 # 生成数据 n_samples = 200 n_clusters = ......

BLoC（Business Logic Component）是一种在Flutter中用于管理状态和处理业务逻辑的设计模式和架构模式。 BLoC 的核心思想是将应用程序的状态、业务逻辑和UI分离开来，以实现单向数据流。 主要组件组成： Business Logic（业务逻辑）： BLoC 本质上是一个 ......

图像识别的技术前沿在于人工智能（AI）与机器学习（ML）的融合。这种融合使得图像识别系统能够从大量数据中自动学习并识别出各种模式，从而在复杂和动态的环境中实现更高的准确性和鲁棒性。 机器学习在图像识别中发挥着越来越重要的作用。传统的图像识别方法通常依赖于手工制作的特征提取和特征匹配，而机器学习则通过 ......

Laravel 支持原生的 SQL 查询、流畅的查询构造器 和 Eloquent ORM 三种查询方式： 流畅的查询构造器（简称DB），它是为创建和运行数据库查询提供的一个接口，支持大部分数据库操作，和手写SQL 的本质是一样的。 Eloquent ORM（简称ORM），是一个对象关系映射(Obje ......

相关： conda 服务器代理配置 最近在用anaconda安装Jax框架，发现直接使用官方源下载的速度十分的慢，估计要需20个小时才能下载完成，对于这种情况第一个感觉就是使用镜像源来进行下载。 但是十分悲催的发现，清华镜像源、阿里镜像源全部失效，可以说突然发现对于一些python包，国内的常用的c ......

前言 公众号每月定期推广和分享的C#/.NET/.NET Core优秀项目和框架（公众号每周至少推荐两个优秀的项目和框架当然节假日除外），公众号推文有项目和框架的介绍、功能特点以及部分功能截图等（打不开或者打开GitHub很慢的同学可以优先查看公众号推文，文末一定会附带项目和框架源码地址）。注意：排 ......

目录1. 剪枝2. CCP—代价复杂度剪枝（CART） 1. 剪枝 将子树还原成一个叶子节点： 是解决过拟合的一个有效方法。当树训练得过于茂盛的时候会出现在测试集上的效果比训练集上差不少的现象，即过拟合。可以采用如下两种剪枝策略。 前剪枝，设置超参数抑制树的生长， 例如:max_depth max_ ......

相关： 一个简单的例子测试numpy和Jax的性能对比 numpy代码： import numpy as np import time x = np.random.random([10000, 10000]).astype(np.float32) try: st = time.time() y = ......

参考： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1725356123619612187&wfr=spider&for=pc 个人认为如果把Jax作为一款深度学习框架来学习，那么就没有多大的必要性，因为pytorch就够了。可以说，Jax可以做到的，pytorch也可以做到， ......

absinthe elixir 的graphql 框架 包含的特性 graphql 草案的完整实现 插件化设计 异步字段解析以及批量解析，同时支持插件化的解析支持 安全 包含了基于GraphiQL 的playground 项目测试 基于了phoenix 框架 创建phoenix 项目 mix phx ......

1.docker安装 很多系统自带docker，可以跳过 2.拉取镜像 docker pull nvcr.io/nvidia/pytorch:22.12-py3 保证有足够磁盘空间，有些镜像要几十G，不然系统会出问题，看我另一篇博文 3.配置 创建一个名字为xxx的容器，运行镜像yyy docker ......

1. 什么是具身智能？ 具身智能通过在物理世界和数字世界的学习和进化，达到理解世界、互动交互并完成任务的目标。 具身智能是由“本体”和“智能体”耦合而成且能够在复杂环境中执行任务的智能系统。一般认为，具身智能具有如下的几个核心要素： 第一是本体，作为实际的执行者，是在物理或者虚拟世界进行感知和任务执 ......

下拉框选项数据条数与实际不符 参考以下文章 https://www.jianshu.com/p/ab26daf0a5fb 也就是设置好查询参数 我这里有41条数据，就已经能全部显示了 还有一种方法让下拉框显示全部数据项 参考文献：ruoyi表格控件获取数据结果只有十条_若依查询限制10条-CSDN博 ......

在软件开发中，静态库和动态库在各个方面为我们提供了便利。在计算机专业相关课程中，我们学习过静态库和动态库的一些理论，那么这些理论如何映射到 iOS 开发之中呢？iOS 中有很多相关概念和术语，对此，我并不是非常清晰。为了能够向编译优化的最终目标更近一步，我花了些时间进行了学习，并总结此文以供回顾复习 ......

本文首发于“坚持住”网站：https://hanginthere.space/2023/12/29/google-adsense%e6%8e%a2%e7%b4%a2%e7%b3%bb%e5%88%97_%e7%ac%ac%e4%b8%80%e5%bc%b9_adsense-%e7%ac%ac%e4% ......

前言 图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类， ......

前言 这里实际上涉及到了挺多有关有关理论的东西，可以详细看一下paddle的官方文档。不过我这里不过多的谈有关理论的东西。 【低层视觉】低层视觉中常见的卷积核汇总 图像处理中常用的卷积核 在代码中，我们实际上是用不同的卷积核来造成不同的影响，我这里也是paddle中对于卷积核的几个比较简单的应用。 ......

Scrapy的功能强大，爬取效率高，相关扩展组件多，可配置和可拓展程度非常高。基于Twisted的异步处理框架，是纯python实现的爬虫框架，架构清晰，模块之间耦合度低，可扩展型极强，可以灵活完成各种需求。Scrapy架构重要组成：Engine：引擎，处理系统的数据流数据、触发事务，框架核心。It ......

一、云原生进程中的容器安全挑战与应对原则 0x1：云原生时代企业IT架构升级面临的新挑战 云原生的火热带来了企业基础设施和应用架构等技术层面的革新，在云原生的大势所趋下，越来越多的企业选择拥抱云原生，在 CNCF 2020 年度的调研报告中，已经有83% 的组织在生产环境中选择 Kubernetes ......

如何使用群机器人 在终端某个群组添加机器人之后，创建者可以在机器人详情页看的该机器人特有的webhookurl。开发者可以按以下说明a向这个地址发起HTTP POST 请求，即可实现给该群组发送消息。下面举个简单的例子.假设webhook是：https://qyapi.weixin.qq.com/c ......

nova erlang web 框架，提供了cli ，使用比较方便，web 处理基于了 cowboy （erlang 常用） 依赖的三方包 可以看出，依赖了cowboy（web 处理） {deps, [ {cowboy, "2.10.0"}, {uuid, "2.0.7", {pkg, uuid_e ......

目录1. 决策树2. 举个例子 计算信息增益2. 信息熵与Gini指数关系 1. 决策树 决策树是属于有监督机器学习的一种，起源非常早，符合直觉并且非常直观， 模型生成：通过大量数据生成一颗非常好的树，用这棵树来预测新来的数据 预测：来一条新数据，按照生成好的树的标准，落到某一个叶子节点上 决策树的 ......

前言 我们之前不是说了有关梯度下降公式的事嘛，就是那个 这样梯度下降公式涉及两个问题，一是梯度下降的策略，二是涉及到参数的选择，如果我们选择固定步长的时候，就会发现我们求的值一直在最小值左右震荡，很难选择到我们期望的值。 假设上图中，x0为我们期望的极小值，yB = xA - yA'xA的时候，xB ......

前言 我们之前用的是均方差作为我们神经网络的损失函数评估值，但是我们对于结果，比如给定你一张应该是0的照片，它识别成了6，这个时候这个均方差表达了什么特别的含义吗？显然你识别成6并不代表它比识别成1的情况误差更大。 所以说我们需要一种全新的方式，基于概率的方案来对结果进行规范。也就是我们说的交叉熵损 ......

大家好，我是老章，刷X看到一位博主Alif Hossain⚡@alifcoder总结了微软的一些公开课，全部免费，蛮不错的。感兴趣可以学一波，还能领徽章。 1. 机器学习简介 本课程是学习机器学习基础知识和用例的好方法。 → 11 个模块 → 2.5 小时 → 适合初学者 → 免费徽章 链接: ht ......

微软真是活菩萨，面向初学者的机器学习、数据科学、AI、LLM课程统统免费 大家好，我是老章 推荐几个质量上乘且完全免费的微软开源课程 面向初学者的机器学习课程 地址：https://microsoft.github.io/ML-For-Beginners/#/ 学习经典机器学习，主要使用 Sciki ......

用途：主要用来解决不能写出解析解的、但有可微目标函数、约束条件的问题求解。 步骤： 获得初始解 基于初始解获得当前位置的梯度——找改进迭代方向 邻域内目标函数变化约等于步长*(梯度与实际改变向量的内积)。如沿梯度方向改变则约等于步长*梯度的二范数。梯度点乘改变向量可用于判断改变是增大还是缩小目标函数 ......