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

iOS完整App资源收集 <iOS完整app资源收集>  <GitHub 上有哪些完整的 iOS-App 源码值得参考?> <GitHub 上有哪些完整的 iOS-App 源码值得参考?> 摘自github上# TimLiu-iOS的文章======== 自己总结的iOS.mac开源项目及库,持续更新.... github排名 [https://github.com/trending](https://github.com/trending),github搜索:[htt

变分自编码器(Variational Autoencoder, VAE)通俗教程 转载自: http://www.dengfanxin.cn/?p=334&sukey=72885186ae5c357d85d72afd35935fd5253f8a4e53d4ad672d5321379584a6b6e02e9713966e5f908dd7020bfa0c555f dengfanxin 未来2016年11月15日 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoin

http://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/25430449 本文介绍一个最简单的基于FFMPEG的音频编码器.该编码器实现了PCM音频采样数据编码为AAC的压缩编码数据.编码器代码十分简单,但是每一行代码都很重要.通过看本编码器的源代码,可以了解FFMPEG音频编码的流程. 本程序使用最新版的类库(编译时间为2014.5.6),开发平台为VC2010.所有的配置都已经做好,只需要运行就可以了. 流程(2014.9.29更新) 下面附一

原文来自于:http://code.csdn.net/news/2820990 本文列出了Github上最受关注的10位前端大牛.看看他们负责的项目和提交的代码,你是不是能从中学到些什么? 1. Paul Irish Github主页: https://github.com/paulirish 个人主页: http://paulirish.com 维基百科: http://en.wikipedia.org/wiki/Paul_Irish Paul Irish是著名的前端开发工程师,同时他也是Ch

1. Paul Irish Github主页: https://github.com/paulirish 个人主页: http://paulirish.com 维基百科: http://en.wikipedia.org/wiki/Paul_Irish Paul Irish是著名的前端开发工程师,同时他也是Chrome开发者关系团队成员,jQuery团队成员,Modernizr. Yeoman.CSS3 Please和HTML5 Boilerplate的lead developer. 2.TJ H

===================================================== 最简单的基于FFmpeg的视频编码器文章列表: 最简单的基于FFMPEG的视频编码器(YUV编码为H.264) 最简单的基于FFmpeg的视频编码器-更新版(YUV编码为HEVC(H.265)) 最简单的基于FFmpeg的编码器-纯净版(不包含libavformat) ===================================================== 本文记录一个更

伴随着毕业论文的完成,这两天终于腾出了空闲,又有时间搞搞FFMPEG的研究了.想着之前一直搞的都是FFMPEG解码方面的工作,很少涉及到FFMPEG编码方面的东西,于是打算研究一下FFMPEG的编码.在网上看了一些例子,发现要不然是难度略微有些大,要不然就是类库比较陈旧,于是就决定自己做一个编码方面的例子,方便以后学习. 简介 本文的编码器实现了YUV420P的数据编码为JPEG图片.本着简单的原则,代码基本上精简到了极限.使用了2014年5月6号编译的最新的FFMPEG类库. 程序很简单,打开

原文地址:http://www.dengfanxin.cn/?p=334 1. 神秘变量与数据集 现在有一个数据集DX(dataset, 也可以叫datapoints),每个数据也称为数据点.我们假定这个样本受某种神秘力量操控,但是我们也无从知道这些神秘力量是什么?那么我们假定这股神秘力量有n个,起名字叫power1,power2,…,powern 吧,他们的大小分别是z1,z2,…,zn ,称之为神秘变量表示成一个向量就是 z=⎛⎝⎜⎜⎜⎜z1z2⋮zn⎞⎠⎟⎟⎟⎟ z也起个名字叫神秘组合.

Python爬虫视频教程零基础小白到scrapy爬虫高手-轻松入门 https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z38n.10677092.0.0.482434a6EmUbbW&id=564564604865 Python 爬虫的工具列表 附Github代码下载链接 0x00 网络 1)通用 urllib -网络库(stdlib). requests -网络库. grab – 网络库(基于pycurl). pycurl – 网络库(绑定libcurl). url

1. 搭建RTMP服务器 1> 获取开源代码SRS. git clone https://github.com/ossrs/srs 下载源码后,按照如下文档安装https://github.com/ossrs/srs/wiki/v1_CN_SampleRTMP 2> 编译SRS cd srs/trunk ./configure && make 3> 编写SRS配置文件.详细参考RTMP分发 将以下内容保存为文件,比如conf/rtmp.conf,服务器启动时指定该配置文件

项目地址:https://github.com/bharathgs/Awesome-pytorch-list 列表结构: NLP 与语音处理 计算机视觉 概率/生成库 其他库 教程与示例 论文实现 PyTorch 其他项目 自然语言处理和语音处理 该部分项目涉及语音识别.多说话人语音处理.机器翻译.共指消解.情感分类.词嵌入/表征.语音生成.文本语音转换.视觉问答等任务,其中有一些是具体论文的 PyTorch 复现,此外还包括一些任务更广泛的库.工具集.框架. 这些项目有很多是官方的实现,其中

作者:小海胆链接:https://www.nowcoder.com/discuss/3614?type=0&order=0&pos=5&page=0?from=wb来源:牛客网 转载自github,中文--->链接在这,英文---->链接在这 文章较长,我把它拆分了三个部分. 第二篇,请戳这里 第三篇,请戳这里 1.通用问题: 语言设计中空引用(null reference)的存在有什么问题?假设你想要将空引用的概念从你的首选语言中移除,可能导致什么结果? 为什么函数式

原文转自 https://blog.csdn.net/leixiaohua1020/article/details/25346147/ 伴随着毕业论文的完成,这两天终于腾出了空闲,又有时间搞搞FFMPEG的研究了.想着之前一直搞的都是FFMPEG解码方面的工作,很少涉及到FFMPEG编码方面的东西,于是打算研究一下FFMPEG的编码.在网上看了一些例子,发现要不然是难度略微有些大,要不然就是类库比较陈旧,于是就决定自己做一个编码方面的例子,方便以后学习. 简介 本文的编码器实现了YUV420P的

Github上最受关注的前端大牛 快来膜拜吧! 来源:csdn 发布时间:2014-08-06 阅读次数:4058 14   本文列出了Github上最受关注的10位前端大牛.看看他们负责的项目和提交的代码,你是不是能从中学到些什么? 1. Paul Irish Github主页: https://github.com/paulirish 个人主页: http://paulirish.com 维基百科: http://en.wikipedia.org/wiki/Paul_Irish Paul I

1.概述 在Spring Security 4中,可以使用内存中身份验证以纯文本格式存储密码. 对版本5中的密码管理过程进行了重大改进,为密码编码和解码引入了更安全的默认机制.这意味着如果您的Spring应用程序以纯文本格式存储密码,升级到Spring Security 5可能会导致问题. 在这个简短的教程中,我们将描述其中一个潜在的问题,并展示该问题的解决方案. 2. Spring Security 4 我们首先展示一个标准的安全配置,它提供简单的内存中身份验证(适用于Spring 4): @

介绍 旋转或编码器是一个角度測量装置. 他用作精确測量电机的旋转角度或者用来控制控制轮子(能够无限旋转,而电位器只能旋转到特定位置).其中有一些还安装了一个能够在轴上按的button,就像音乐播放器的控制button.Some of them are also equipped with a pushbutton when you press on the axis (like the ones used for navigation on many music controllers). 它们

1. 什么是seq2seq 在⾃然语⾔处理的很多应⽤中,输⼊和输出都可以是不定⻓序列.以机器翻译为例,输⼊可以是⼀段不定⻓的英语⽂本序列,输出可以是⼀段不定⻓的法语⽂本序列,例如: 英语输⼊:"They"."are"."watching"."." 法语输出:"Ils"."regardent"."." 当输⼊和输出都是不定⻓序列时,我们可以使⽤编码器-解码器(encod

1,自编码器简介 传统机器学习任务很大程度上依赖于好的特征工程,比如对数值型,日期时间型,种类型等特征的提取.特征工程往往是非常耗时耗力的,在图像,语音和视频中提取到有效的特征就更难了,工程师必须在这些领域有非常深入的理解,并且使用专业算法提取这些数据的特征.深度学习则可以解决人工难以提取有效特征的问题,它可以大大缓解机器学习模型对特征工程的依赖.深度学习在早期一度被认为是一种无监督的特征学习(Unsuperbised Feature Learning),模仿了人脑的对特征逐层抽象提取的过程.这

哪个平台有最新的机器学习发展现状和最先进的代码?没错——Github!本文将会分享近期发布的七大GitHub机器学习项目.这些项目广泛覆盖了机器学习的各个领域,包括自然语言处理(NLP).计算机视觉.大数据等. 最顶尖的Github机器学习项目 1. PyTorch-Transformers(NLP) 传送门:https://github.com/huggingface/pytorch-transformers 自然语言处理(NLP)的力量令人叹服.NLP改变了文本的处理方式,几乎到了无法用语言

摘要:BERT因为效果好和适用范围广两大优点,所以在NLP领域具有里程碑意义.实际项目中主要使用BERT来做文本分类任务,其实就是给文本打标签.因为原生态BERT预训练模型动辄几百兆甚至上千兆的大小,模型训练速度非常慢,对于BERT模型线上化非常不友好.本篇研究目前比较火的BERT最新派生产品ALBERT来完成BERT线上化服务.ALBERT使用参数减少技术来降低内存消耗从而最终达到提高BERT的训练速度,并且在主要基准测试中均名列前茅,可谓跑的快,还跑的好.希望对需要将BERT线上化感兴趣的小