http://snap.stanford.edu/data/amazon/productGraph/categoryFiles/

本文是介绍aws 作为api gateway,用asp.net core用web应用,.net core作为aws lambda function. api gateway和asp.net core的用处不废话,直接上操作步骤. 首先在asw的凭据管理中添加操作的用户和角色,步骤如下: 注意选择的策略名称 下载csv备用 安装aws的visual studio插件 加载备用csv文件 创建asw lambda funcation项目 代码如下: using System; using Amazo

原文:Fast growing architectures with serverless and .NET Core 作者:Samuele Resca Serverless 技术为开发人员提供了一种快速而独立的方式将实现投入生产.这种技术在企业的技术栈中日益流行,自 2017 年以来,它一直是 ThoughtWorks 技术雷达的实验级别的技术[译注:技术雷达是 ThoughtWorks 每半年发布的前沿技术解析]. 本篇文章的第一部分介绍了有关 Serverless 计算的基本概念.第二部分

这是一份非常全面的开源数据集,你,真的不想要吗?   近期,skymind.ai 发布了一份非常全面的开源数据集.内容包括生物识别.自然图像以及深度学习图像等数据集,现机器之心将其整理如下:(内附链接哦~) 最近新增数据集 开源生物识别数据:http://openbiometrics.org/ Google Audioset:扩展了 632 个音频分类样本,并从 YouTube 视频中提取了 2,084,320 个人类标记的 10 秒声音片段. 地址:https://research.googl

注意:论文中,很多的地方出现baseline,可以理解为参照物的意思,但是在论文中,我们还是直接将它称之为基线,也 就是对照物,参照物. 这片论文中,作者没有去做实际的实验,但是却做了一件很有意义的事,他收罗了近些年所有推荐系统中涉及到深度学习的文章 ,并将这些文章进行分类,逐一分析,然后最后给出了一个推荐系统以后的发展方向的预估. 那么通过这篇论文,我们可以较为 系统的掌握这些年,在推荐系统方面,深度学习都有那些好玩的应用,有哪些新奇的方法,下面是论文的一个粗糙翻译: 概述:   随着互联网上

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数据获得的方式多种多样,常用的公开数据集包括: 1.UCL机器学习知识库:包括近300个不同大小和类型的数据集,可用于分类.回归.聚类和推荐系统任务.数据集列表位于:http://archive.ics.uci.edu/ml/ 2.Amazon AWS公开数据集:包含的通常是大型数据集,可通过Amazon S3访问.这些数据集包括人类基因组项目.Common Crawl网页语料库.维基百科数据和Google Books Ngrams.相关信息可参见:http://aws.amazon.com/p

论文信息 论文标题:Measuring and Relieving the Over-smoothing Problem for Graph NeuralNetworks from the Topological View论文作者:Deli Chen, Yankai Lin, Wei Li, Peng Li, Jie Zhou, Xu Sun论文来源:2020, AAAI论文地址:download 论文代码:download 1 Introduction 过平滑的标准定义:当 GNN 叠加多层时

一.  上传示例 Install-Package AWSSDK.S3 -Version 3.3.104.10 using Amazon; using Amazon.Runtime; using Amazon.S3; using Amazon.S3.Model; using System; using System.Collections.Generic; using System.IO; using System.Text; using System.Threading.Tasks; /* //

SUN dataset数据集,有两个不错的网址: http://vision.princeton.edu/projects/2010/SUN/ (普林斯顿大学) http://groups.csail.mit.edu/vision/SUN/ (麻省理工学院) 普林斯顿大学的SUN数据集主页: SUN Database: Scene Categorization Benchmark Abstract Scene categorization is a fundamental problem in

原文:Dependency injection into views 作者:Steve Smith 翻译:姚阿勇(Dr.Yao) 校对:孟帅洋(书缘) ASP.NET Core 支持在视图中使用 依赖注入 .这将有助于提供视图专用的服务,比如本地化或者仅用于填充视图元素的数据.你应该尽量保持控制器和视图间的关注点分离(separation of concerns).你的视图所显示的大部分数据应该从控制器传入. 章节: 一个简单的示例 填充查找数据 重写服务 参考 查看或下载示例源码 一个简单的示

原文:Model Binding 作者:Rachel Appel 翻译:娄宇(Lyrics) 校对:许登洋(Seay).何镇汐 模型绑定介绍 ASP.NET Core MVC 中的模型绑定从 HTTP 请求参数中将数据映射到 Action 方法里.这些参数可以是 string.interger.float 这样的简单类型,也可以是复杂类型.这是 MVC 一个非常棒的功能,因为无论传入数据的大小或复杂性如何,映射传入数据到对应项是一个经常重复的情况. MVC 通过抽象绑定解决了这个问题,所以开发者

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