八大机器学习框架的对比: (1)  TensorFlow:深度学习最流行的库之一,是谷歌在深刻总结了其 前身 DistBelief 的经验教训上形成的:它不仅便携.高效.可扩 展,还能再不同计算机上运行:小到智能手机,大到计算机集群都 能:它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能 重新实现它:TensorFlow 拥抱创新,有强大的社区.企业支持, 因此它广泛用于从个人到企业.从初创公司到大公司等不同群体. (2) Caffe: 卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,是用…

引言:AlphaGo在2017年年初化身Master,在弈城和野狐等平台上横扫中日韩围棋高手,取得60连胜,未尝败绩.AlphaGo背后神秘的推动力就是TensorFlow--Google于2015年11月开源的机器学习及深度学习框架.  TensorFlow在2015年年底一出现就受到了极大的关注,在一个月内获得了GitHub上超过一万颗星的关注,目前在所有的机器学习.深度学习项目中排名第一,甚至在所有的Python项目中也排名第一.本文将带我们简单了解下TensorFlow,并与其他主流深度…

概述:基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读,TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一,Docker是的容器,可以很好的结合起来,为机器学习或者科研人员提供便捷的机器学习开发环境,探索人工智能的奥秘,容器随开随用方便快捷.源码解析TensorFlow容器创建和示例程序运行,为热爱机器学者降低学习难度. 默认机器已经装好了Docker(Docker安装和使用可以看我另一篇博文:Ubuntu16.04安装Docker1.12+开发实例+hello world+w…

# TensorFlow机器学习框架-学习笔记-001 ### 测试TensorFlow环境是否安装完成-----------------------------```import tensorflow as tf hello = tf.constant('Hello,TensorFlow!')sess = tf.Session()print(sess.run(hello))```…

一.概述 通过之前两篇文章的学习,我们应该已经了解了多元分类的工作原理,图片的分类其流程和之前完全一致,其中最核心的问题就是特征的提取,只要完成特征提取,分类算法就很好处理了,具体流程如下: 之前介绍过,图片的特征是不能采用像素的灰度值的,这部分原理的台阶有点高,还好可以直接使用通过TensorFlow训练过的特征提取模型(美其名曰迁移学习). 模型文件为:tensorflow_inception_graph.pb 二.样本介绍 我随便在网上找了一些图片,分成6类:男孩.女孩.猫.狗.男人.女人…

Weiflow--微博机器学习框架 本文从开发效率(易用性).可扩展性.执行效率三个方面,介绍了微博机器学习框架Weiflow在微博的应用和最佳实践. 在上期<基于Spark的大规模机器学习在微博的应用>一文中我们提到,在机器学习流中,模型训练只是其中耗时最短的一环.如果把机器学习流比作烹饪,那么模型训练就是最后翻炒的过程:烹饪的大部分时间实际上都花在了食材.佐料的挑选,洗菜.择菜,食材再加工(切丁.切块.过油.预热)等步骤.在微博的机器学习流中,原始样本生成.数据处理.特征工程.训练样本生成…

转自:https://www.cnblogs.com/reed/p/7730329.html 今天看到一篇讲得比较清晰的框架对比,这几个框架的选择对于初学分布式运算的人来说确实有点迷茫,相信看完这篇文章之后应该能有所收获. 简介 大数据是收集.整理.处理大容量数据集,并从中获得见解所需的非传统战略和技术的总称.虽然处理数据所需的计算能力或存储容量早已超过一台计算机的上限,但这种计算类型的普遍性.规模,以及价值在最近几年才经历了大规模扩展. 在之前的文章中,我们曾经介绍过有关大数据系统的常规概念.…

人工智能范畴及深度学习主流框架,谷歌 TensorFlow,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 ====================================== 大家现在对人工智能的期望太高了,2017是人工智能投资资本热的一年,但实际突破还是有限,估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司,大家变得回归理性,调整到正常的认知水平上. 这种革命性技术不可能有资本追求快速暴利那么快见效的,几年内都很难有重大突破. 2020年再来看估计能有理性后的…

各种ORM框架对比 目前框架有以下 PetaPoco Dapper.NET Massive Simple.Data Chain PetaPoco 轻量级,以前单文件,目前有维护形成项目级别,适合多个数据库,开发入手比较快,二次开发扩展简单,模型Emit映射,数据交互需要Code,并且需要编写脚本,接口上有自动翻页,支持多对象查询返回 使用示例: //保存对象 db.Save(article); db.Save(new Article { Title = "Super easy to use Pe…

微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET. ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识.在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力.ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型.通过为…

微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET. ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识.在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力.ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型.通过为…

https://github.com/wudikua/ps 本项目是我自己动手实现的机器学习训练框架,代码简单,有很多不完善,但是也保留了最小可用功能 通过自己编写这个项目,可以帮助自己入门机器学习 准备 1. 学习梯度下降法训练LR模型原理,了解机器学习一般的套路 2. 学习神经网络的模型结构,正向传导和反向传导 3. 学习一些python写的神经网络,训练代码 4. 参考tiny dnn这种小型机器学习训练框架,学习如何封装组件 5. 学习computional graph,自动求导 6.…

一.序言 微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本,2019年5月发布1.0版本.期间各版本之间差异(包括命名空间.方法等)还是比较大的,随着1.0版发布,应该是趋于稳定了.之前在园子里也看到不少相关介绍的文章,对我的学习提供了不少帮助.由于目前资料不是很丰富,所以学习过程中也走了不少弯路,本系列的文章主要记录我学习过程中的一些心得体会,并对一些细节会做详细的解释,希望能为机器学习零基础的同学提供一些帮助.(C#零基础可不行) 二.基本概念 1.什么是机器学习?定义:一个电脑程序要完成任…

一.概述 上一篇文章我们利用ML.NET的多元分类算法实现了一个手写数字识别的例子,这个例子存在一个问题,就是输入的数据是预处理过的,很不直观,这次我们要直接通过图片来进行学习和判断.思路很简单,就是写一个自定义的数据处理通道,输入为文件名,输出为float数字,里面保存的是像素信息. 样本包括6万张训练图片和1万张测试图片,图片为灰度图片,分辨率为20*20 .train_tags.tsv文件对每个图片的数值进行了标记,如下: 二.源码 全部代码: namespace MulticlassCl…

一.概述 这次要解决的问题是输入一张照片,输出人物的颜值数据. 学习样本来源于华南理工大学发布的SCUT-FBP5500数据集,数据集包括 5500 人,每人按颜值魅力打分,分值在 1 到 5 分之间.其中包括男性.女性.中国人.外国人四个分类. SCUT-FBP5500_full.csv文件标记了每个图片人物的颜值打分数据.(我把分值一项乘以了20,变成了满分100分,不影响计算结果) 整个程序处理流程和前一篇图片分类的基本一致,唯一的区别,分类用的是多元分类算法,这次采用的是回归算法. 二.…

一.概述 本篇我们首先通过回归算法实现一个葡萄酒品质预测的程序,然后通过AutoML的方法再重新实现,通过对比两种实现方式来学习AutoML的应用. 首先数据集来自于竞赛网站kaggle.com的UCI Wine Quality Dataset数据集,访问地址:https://www.kaggle.com/c/uci-wine-quality-dataset/data 该数据集,输入为一些葡萄酒的化学检测数据,比如酒精度等,输出为品酒师的打分,具体字段描述如下: Data fields Inpu…

各种ORM框架对比 目前框架有以下 PetaPoco Dapper.NET Massive Simple.Data Chain PetaPoco 轻量级,以前单文件,目前有维护形成项目级别,适合多个数据库,开发入手比较快,二次开发扩展简单,模型Emit映射,数据交互需要Code,并且需要编写脚本,接口上有自动翻页,支持多对象查询返回 使用示例: //保存对象 db.Save(article); db.Save(new Article { Title = "Super easy to use Pe…

ORM框架对比以及Mybatis配置文件详解 0.数据库操作框架的历程 (1) JDBC ​ JDBC(Java Data Base Connection,java数据库连接)是一种用于执行SQL语句的Java API,可以为多种关系数据库提供统一访问,它由一组用Java语言编写的类和接口组成.JDBC提供了一种基准,据此可以构建更高级的工具和接口,使数据库开发人员能够编写数据库应用程序 优点:运行期:快捷.高效 缺点:编辑期:代码量大.繁琐异常处理.不支持数据库跨平台 (2) DBUtils…

摘要:Everything is Serverless. 在众多云计算解决方案中,Serverless 逐渐崭露头角,受到了很多关注并且发展迅猛,今天就关于serverless 开源框架细说二三. 什么是serverless computing serverless computing = FaaS (Function as a Service) + BaaS (Backedn as a Service) serverless是云原生应用的业务需求,是云计算形态的进一步发展,是云计算的下一代计算…

1.Monkeyrunner:优点:操作最为简单,可以录制测试脚本,可视化操作:缺点:主要生成坐标的自动化操作,移植性不强,功能最为局限:2.Rubotium:主要针对某一个APK进行自动化测试,APK可以有源码,也可以没有源码,功能强大:缺点是针对APK操作,而且需要对APK重新签名(有工具),因此操作相对复杂:3.UiAutomator:优点:可以对所有操作进行自动化,操作简单:缺点:Android版本需要高于4.0,无法根据控件ID操作,相对来说功能较为局限,但也够用了:4.Monkey:…

转载自:http://www.infoq.com/cn/articles/from-android-to-swift-ios?utm_campaign=rightbar_v2&utm_source=infoq&utm_medium=articles_link&utm_content=link_text 从Android到Swift iOS开发:语言与框架对比 我从2009年开始做Android开发,开始接触Swift是在2014年底,当时组里曾经做过一个Demo App,感觉技术还…

微服务架构介绍和RPC框架对比 1.微服务架构 1.1 特征 自动化部署,端点智能化,语言和数据的去中心化控制. 1.2架构 一种将一个单一应用程序开发为一组小型服务的方法,每个服务运行在自己的进程中,服务间通信采用轻量级通信机制(通常用HTTP资源API).可通过全自动部署机制独立部署,共用一个最小型的集中式的管理.服务可用不同的语言开发,使用不同的数据存储技术. 去中心化基础设施 去中心化数据库 1.3微服务设计模式 聚合式(推荐) 代理(推荐) 链式 分支 异步消息 1.4微服务实现 1.…

前端测试框架对比(js单元测试框架对比) 本文主要目的在于横评业界主流的几款前端框架,顺带说下相关的一些内容. 测试分类 通常应用会有 单元测试(Unit tests) 和 功能测试(Functional tests),复杂大型应用可能会有整合测试(Integration tests). 其中: 单元测试:关注应用中每个零部件的正常运转,防止后续修改影响之前的组件. 功能测试:确保其整体表现符合预期,关注能否让用户正常使用. 整合测试:确保单独运行正常的零部件整合到一起之后依然能正常运行. 详细…

文章转自  https://www.cnblogs.com/Smiled/p/9806781.html 众所周知如今市面上端的形态多种多样,手机Web.ReactNative.微信小程序, 支付宝小程序, 快应用等,每一端都是巨大的流量入口,当业务要求同时在不同的端都要求有所表现的时候,针对不同的端去编写多套代码的成本显然非常高,这时候只编写一套代码就能够适配到多端的能力就显得极为需要.但面对目前市面上成熟的小程序第三方框架如何针对自己的需求进行选择也是一个麻烦事,本文针对当前市面上的三大转译框…

  众所周知如今市面上端的形态多种多样,手机Web.ReactNative.微信小程序, 支付宝小程序, 快应用等,每一端都是巨大的流量入口,当业务要求同时在不同的端都要求有所表现的时候,针对不同的端去编写多套代码的成本显然非常高,这时候只编写一套代码就能够适配到多端的能力就显得极为需要.但面对目前市面上成熟的小程序第三方框架如何针对自己的需求进行选择也是一个麻烦事,本文针对当前市面上的三大转译框架进行一个综合对比,希望能对大家的技术选择有所帮助,如有哪里不妥的地方希望指正; 小程序开发有哪些痛…

远程服务调用RPC框架介绍,微服务架构介绍和RPC框架对比,dubbo.SpringClound对比 远程服务调用RPC框架介绍,RPC简单的来说就是像调用本地服务一样调用远程服务. 分布式RPC需要解决哪些问题呢? protocol:传输协议 proxy:client代理,服务引用方调用方法通过代理发送远程消息 codec:协议编解码压缩等 transport:协议传输 registry:注册中心,服务注册服务发现 cluster:负载均衡,服务容错策略 其他:服务降级,服务隔离,服务治理 -…

Python开源机器学习框架:Scikit-learn入门指南. Scikit-learn的六大功能 Scikit-learn的基本功能主要被分为六大部分:分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理. 分类是指识别给定对象的所属类别,属于监督学习的范畴,最常见的应用场景包括垃圾邮件检测和图像识别等.目前Scikit-learn已经实现的算法包括:支持向量机(SVM),最近邻,逻辑回归,随机森林,决策树以及多层感知器(MLP)神经网络等等. 需要指出的是,由于Scikit-learn本身不支…

node的http创建服务与利用Express框架有何不同 原生http模块与使用express框架对比: const http = require("http"); let server = http.createServer(function (req, res) { // 服务器收到浏览器web请求后,打印一句话 console.log("recv req from browser"); // 服务器给浏览器回应消息 res.end("hello b…

原文链接:Storm和Spark Streaming框架对比 Storm和Spark Streaming两个都是分布式流处理的开源框架.但是这两者之间的区别还是很大的,正如你将要在下文看到的. 处理模型以及延迟 虽然两框架都提供了可扩展性(scalability)和可容错性(fault tolerance),但是它们的处理模型从根本上说是不一样的.Storm可以实现亚秒级时延的处理,而每次只处理一条event,而Spark Streaming可以在一个短暂的时间窗口里面处理多条(batches)…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11972.html CoreML是iOS 11新推出的机器学习框架,是人工智能的核心内容,他可以在训练好的机器学习模型应用到APP中 所谓已训练模型 (trained model)指的是对一组训练数据应用了某个机器学习算法后,所生成的一组结果Core ML 是领域特定 (domain-specific) 框架和功能的基础所在.Core ML 为 Vision 提供了图像处理的支持,为 Foundation 提供了自然语言…