之前参见了中国软件杯大赛,在大赛中用到了深度学习的相关算法,也训练了一些简单的模型.项目线上平台是用java编写的web应用程序,而深度学习使用的是python语言,这就涉及到了在java代码中调用python语言的方法. 为了能在java应用中使用python语言训练的算法模型,我在网上找了很久.我大概找到了三种方法 1. java代码可以直接调用python代码,只需要下载相应的jar包就行.这种方式我没有尝试,只是觉得这样做使得java应用太过于依赖python的环境了.还有网上也有将py

目录 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 问题描述 多层感知机回归 多层感知机回归结合"窗口法" 改进方向 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction With Deep Learning in Keras 原文使用 python 实现模型,这里是用 R 基于 Keras 用深度学习预测时间序列 时间序列预测一直以来是机器学习中的一个难题. 在本篇文章中,将介绍如何在 R 中使用 keras 深度学习包构建神经网络

DIGITS: Deep Learning GPU Training System1,是由英伟达(NVIDIA)公司开发的第一个交互式深度学习GPU训练系统.目的在于整合现有的Deep Learning开发工具,实现深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)设计.训练和可视化等任务变得简单化.DIGITS是基于浏览器的接口,因而通过实时的网络行为的可视化,可以快速设计最优的DNN.DIGITS是开源软件,可在GitHub上找到,因而开发人员可以扩展和自定义DIGITS. Gi

可变剪切的预测已经很流行了,目前主要有两个流派: 用DNA序列以及variant来预测可变剪切:GeneSplicer.MaxEntScan.dbscSNV.S-CAP.MMSplice.clinVar.spliceAI 用RNA来预测可变剪切:MISO.rMATS.DARTS 前言废话 科研圈的热点扎堆现象是永远存在的,且一波接一波,大部分不屑于追热点且不出成果也基本都被圈子给淘汰了. 做纯方法开发的其实是很心累的,费时费力费脑,特别是自己的研究领域已经过时的时候,另外还得承受外行的歧视:“你

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所

最近一段时间再看阿里巴巴 Java开发手册索引规约,写篇帖子总结一下,索引规约内容如下 为了通用,更为了避免造数据的痛苦,文中所涉及表.数据,均来自于MySQL官网提供的示例库employees,可通过 https://launchpad.net/test-db/employees-db-1/1.0.6 自行下载. 首先把MySQL存储引擎和索引相关知识复习一下 一.存储引擎 什么是存储引擎 MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件中,这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制.索引技巧.锁

一维数组 定义:具有相同数据类型的一组数据. 声明:int []a=new int[3];    释义:该数组的数据类型为int型,该数组长度为3,有3个元素 可采用如下方式为元素赋值:a[0]=1;a[1]=2;a[2]=3; 总结:元素的长度为3,但是数组的下标从0开始,但是最大值由此可看出为2,即长度比下标大1,java中用length表示长度,即a.length=3; 还有一种常见的数组声明方式:int []a={1,2,3};效用和上面等同 为了验证上述数组基本属性,可写一个简单测试:

40个Java多线程问题总结 http://www.codeceo.com/article/40-java-thread-problems.html

服务端代码后面给出 卡口车型.车牌识别demo截图 服务器:

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列.有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师:Lanking( https://github.com/lanking520 ),为我们讲解 DJL -- 完全由 Java 构建的深度学习平台. 介绍 许多年以来,一直都没有为 Java 量身定制的深度学习开发平台.用户必须要进行繁杂的项目配置,构建 class 才能最终打造出属于 Java 的深度学习应用.在那之后,依旧要面临着

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本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Keerthan&Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目> 系列.这一期是由亚马逊工程师:Keerthan Vasist,为我们讲解 DJL(完全由 Java 构建的深度学习平台)系列的第 4 篇. 一.前言 很长时间以来,Java 都是一个很受企业欢迎的编程语言.得益于丰富的生态以及完善维护的包和框架,Java 拥有着庞大的开发者社区.尽管深度学习应用的不断演进和落地,提供给 Java 开发者的框架和库却十分短缺.

http://product.dangdang.com/25207334.html 内容 简 介 本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上,培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力.全书力求深入浅出,通过通俗易懂的语言和详细的程序分析,介绍TensorFlow的基本用法.高级模型设计和对应的程序编写. 本书共22章,内容包括Python类库的安装和使用.TensorFlow基本数据结构和使用.TensorFlow数据集的创建与读取.人工神经网络.反馈神

并非广告~实在是太良心了,所以费时间给他们点赞一下~ SuperVessel云平台是IBM中国研究院和中国系统与技术中心基于POWER架构和OpenStack技术共同构建的, 支持开发者远程开发的免费科研云平台.除支持虚拟机和容器服务外还提供:大数据Hadoop,Spark开发环境.Python科学计算开发环境(可替代Matlab).Java Eclipse/Bluefish运行环境.C/C++运行环境 只需任意一个邮箱,1分钟就可以申请到服务器,没见过更快的了-使用之后觉得不足之处: 1.由于

20个令人惊叹的深度学习应用(Demo+Paper+Code) 从计算机视觉到自然语言处理,在过去的几年里,深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中.诸多案例也已经证明,深度学习能让工作比之前做得更好. 今天,量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然,这份榜单可能并不详尽,但相信看过之后,你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识. 针对每个应用,我们还尽量收集了相关的Demo.Paper和Code等信息. 1.Face2Face:扮演特朗普 斯坦福大学的一个小组做了一款名为F

英伟达昨天一边发布“全球最大的GPU”,一边经历股价跳水20多美元,到今天发稿时间也没恢复过来.无数同学在后台问文摘菌,要不要抄一波底嘞? 今天用深度学习的序列模型预测股价已经取得了不错的效果,尤其是在对冲基金中.股价数据是典型的时间序列数据. 什么是序列数据呢?语音.文字等这些前后关联.存在内有顺序的数据都可以被视为序列数据. 将序列模型应用于语音和文字,深度学习在语音识别.阅读理解.机器翻译等任务上取得了惊人的成就. 具体怎么操作?效果又如何呢?来看文摘菌今天带来的这篇深度学习炒股指南. 对

之前研究的CRF算法,在中文分词,词性标注,语义分析中应用非常广泛.但是分词技术只是NLP的一个基础部分,在人机对话,机器翻译中,深度学习将大显身手.这篇文章,将展示深度学习的强大之处,区别于之前用符号来表示语义,深度学习用向量表达语义.这篇文章的最大价值在于,为初学者指明了研究方向.下面为转载的原文:   在深度学习出现之前,文字所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机的.本文讨论了深度学习如何用向量来表示语义,如何更灵活地表示向量,如何用向量编码的语义去完成翻译,以及有待改进的地方

(转载:http://www.36dsj.com/archives/85383)机器学习与人工智能,相信大家已经耳熟能详,随着大规模标记数据的积累.神经网络算法的成熟以及高性能通用GPU的推广,深度学习逐渐成为计算机专家以及大数据科学家的研究重点.近年来,无论是图像的分类.识别和检测,还是语音生成.自然语言处理,甚至是AI下围棋或者打游戏都基于深度学习有了很大的突破.而随着TensorFlow.Caffe等开源框架的发展,深度学习的门槛变得越来越低,甚至初中生都可以轻易实现一个图像分类或者自动驾

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简介 每过一段时间,就会有一个深度学习库被开发,这些深度学习库往往可以改变深度学习领域的景观.Pytorch就是这样一个库. 在过去的一段时间里,我研究了Pytorch,我惊叹于它的操作简易.Pytorch是我迄今为止所使用的深度学习库中最灵活的,最轻松的. 在本文中,我们将以实践的方式来探索Pytorch,包括基础知识与案例研究.我们会使用numpy和Pytorch分别从头开始构建神经网络,看看他们的相似之处. 提示:本文假设你已经对深度学习有一定的了解.如果你想深入学习深度学习,请先阅读本文

from:http://www.freebuf.com/articles/network/139697.html DGA(域名生成算法)是一种利用随机字符来生成C&C域名,从而逃避域名黑名单检测的技术手段.例如,一个由Cryptolocker创建的DGA生成域xeogrhxquuubt.com,如果我们的进程尝试其它建立连接,那么我们的机器就可能感染Cryptolocker勒索病毒.域名黑名单通常用于检测和阻断这些域的连接,但对于不断更新的DGA算法并不奏效.我们的团队也一直在对DGA进行广泛的