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转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl…
从开源项目学习 C 语言基本的编码规则 每个项目都有自己的风格指南:一组有关怎样为那个项目编码约定.一些经理选择基本的编码规则,另一些经理则更偏好非常高级的规则,对许多项目而言则没有特定的编码规则,项目中的每个开发者使用他自己的风格. 所有代码都保持一致风格的大型库,更容易让人理解. 有许多资源是关于能让人采取的更好的编码规则的,我们可以通过以下方式学到好的编码规则: 阅读书或杂志 浏览网站 与同事交流 参加培训 另一个更有趣的方法是通过研究一个成熟的知名开源项目来得知其开发者是怎样编写代码的.…
推荐GitHub上10 个开源深度学习框架   日前,Google 开源了 TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为 Google 在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且 Google 自己的 Gmail 和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 无疑,来自 Google 军火库的 TensorFlow 必然是开源深度学习软件中的明星产品,登陆 GitHub 当天就成为最受关注的项目,当周获得评星数就轻松超过 1 万个. 对于希望在应用中整合深度学…
Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包 用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门 Computational Network Toolkit (CNTK) 是微软出品的开源深度学习工具包.本文介绍CNTK的基本内容,如何写CNTK的网络定义语言,以及跑通一个简单的例子. 根据微软开发者的描述,CNTK的性能比Caffe,Theano, TensoFlow等主流工具都要强.它支持CPU和GPU模式,所以没有GPU,或者神经网络比较小的…
Caffe 全称为 Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,是一个被广泛使用的开源深度学习框架(在 TensorFlow 出现之前一直是深度学习领域 GitHub star 最多的项目),目前由伯克利视觉学中心(Berkeley Vision and Learning Center,BVLC)进行维护.Caffe 的创始人是加州大学伯克利的 Ph.D.贾扬清,他同时也是TensorFlow的作者之一,曾工作于 MSRA.NEC…
谷歌重磅开源强化学习框架Dopamine吊打OpenAI 近日OpenAI在Dota 2上的表现,让强化学习又火了一把,但是 OpenAI 的强化学习训练环境 OpenAI Gym 却屡遭抱怨,比如不太稳定.更新不够及时等.今日,谷歌推出了一款全新的开源强化学习框架 Dopamine,该框架基于 TensorFlow,主打灵活性.稳定性.复现性,能够提供快速的基准测试. 配套开源的还包括一个专用于视频游戏训练结果的平台,以及四种不同的机器学习模型:DQN.C51.简化版的 Rainbow 智能体…
GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目[转] 2017-02-19 20:09 334人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: deeplearning(28) from: https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow Star…
20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik…
基本介绍 我们知道,频繁操作数据库会降低服务器的系统性能,因此通常需要将频繁访问.更新的数据存入到缓存.Halo 项目也引入了缓存机制,且设置了多种实现方式,如自定义缓存.Redis.LevelDB 等,下面我们分析一下缓存机制的实现过程. 自定义缓存 1. 缓存的配置 由于数据在缓存中以键值对的形式存在,且不同类型的缓存系统定义的存储和读取等操作都大同小异,所以本文仅介绍项目中默认的自定义缓存.自定义缓存指的是作者自己编写的缓存,以 ConcurrentHashMap 作为容器,数据存储在服务…