• 机器学习 ML.NET 发布 1.0 RC

    时间:2022-06-07 16:07:16

    ML.NET是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架(Windows,Linux,macOS),通过使用ML.NET,.NET开发人员可以利用他们现有的工具和技能组,为情感分析,推荐,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,将开发自定义AI并注入其应用程序之中,微软.NET团队在官方博客[...

  • 15 分钟用 ML 破解一个验证码系统

    时间:2022-06-05 09:39:51

    人人都恨验证码——那些恼人的图片,显示着你在登陆某网站前得输入的文本。设计验证码的目的是,通过验证你是真实的人来避免电脑自动填充表格。但是随着深度学习和计算机视觉的兴起,现在验证码常常易被攻破。我拜读了AdrianRosebrock写的《DeepLearningforComputerVisionwi...

  • ML2分层端口绑定技术在SDN开发中的应用(一)

    时间:2022-06-05 08:26:47

    最近公司sdn项目在控制器开发过程中,需要运用到Neutronliberty版本中比较新的ML2分层端口绑定(HierarchicalPortBinding),使用此技术主要目的是为了解决基于硬件SDN交换机在使用OpenFlow协议实现租户网络隔离使用VLAN协议时,还是会受到VLAN4096的限...

  • 我的新*域名vell001.ml

    时间:2022-05-25 01:46:55

    好不容易找到了一个免费的*域名啊,各种爽啊。。。没钱的娃就只能各种求免费了!!!以后访问我的所有站点都可以从vell001.ml开始了Vell001主站VellBlogVellForum我的新*域名vell001.ml的更多相关文章亚马逊chime启用新*.aws域名后缀...

  • 【学习总结】GirlsInAI ML-diary day-10-if条件执行

    时间:2022-05-18 18:57:26

    【学习总结】GirlsInAIML-diary总原博github链接-day10认识if条件执行一般条件执行分支执行链式条件执行嵌套条件执行1-if一般条件执行格式:如果(满足这个条件),就(怎么怎么样)注意:冒号,符合返回,不符合什么都不返回记得小伙伴说,缩进是python里非常重要的东西,单个模...

  • 机器学习入门02 - 深入了解 (Descending into ML)

    时间:2022-04-16 10:37:00

    原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/descending-into-ml/线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。1-线性回归线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。以数学形式表达:...

  • ml机器学习笔记

    时间:2022-03-31 07:42:04

    一、安装机器学习的包1、condacreate-nmlpython=3.62、sourceactivateml3、升级pip:pipinstall--upgradepip4、安装scikit-learn:condainstallscikit-learn(机器学习的框架:scikit-learn)5、...

  • 机器学习框架ML.NET学习笔记【6】TensorFlow图片分类

    时间:2022-03-19 02:47:00

    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...

  • 机器学习框架ML.NET学习笔记【5】多元分类之手写数字识别(续)

    时间:2022-03-19 02:47:06

    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...

  • ML(4): 决策树分类

    时间:2022-03-01 18:12:55

    决策树(DecisionTree)是用于分类和预测的主要技术,它着眼于从一组无规则的事例推理出决策树表示形式的分类规则,采用自顶向下的递归方式,在决策树的内部节点进行属性值的比较,并根据不同属性判断从该节点向下分支,在决策树的叶节点得到结论。因此,从根节点到叶节点就对应着一条合理规则,整棵树就对应着...

  • ML.NET 0.10特性简介

    时间:2022-02-19 12:34:00

    IDataView被单独作为一个类库包IDataView组件为表格式数据提供了非常高效的处理方式,尤其是用于机器学习和高级分析应用。它被设计为可以高效地处理高维数据和大型数据集。并且也适合处理属于更大的分布式数据集中的单个数据区块结点。在ML.NET0.10中,IDataView被拆分成单个程序集和...

  • [ML] I'm back for Machine Learning

    时间:2022-02-17 02:55:34

    Hi,Longtimenosee.Briefly,Iplantostepintothisnewarea,dataanalysis.Inthepastfewyears,IhavetriedLinuxprogramming,devicedriverdevelopment,androidapplicati...

  • Unity机器学习代理ML-Agents v0.2版本

    时间:2022-01-29 03:05:38

    下载ML-Agentsv0.2下载地址: https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents发行说明:https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents/releases/tag/0.2.0ML-Agentsv0...

  • [置顶] 生成学习算法、高斯判别分析、朴素贝叶斯、Laplace平滑——斯坦福ML公开课笔记5

    时间:2021-12-09 23:24:42

    转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9285001该系列笔记1-5pdf下载请猛击这里。本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记,主要内容包括生成学习算法(generatelearningalgorithm)、高斯...

  • Winform使用ML.NET时无法加载 DLL“CpuMathNative”问题的解决方法

    时间:2021-12-08 23:01:38

    同样的代码运行在netcore下可以,运行在winform中就出现错误:引发的异常:“System.DllNotFoundException”(位于Microsoft.ML.Data.dll中)跟进代码,发现异常为:Message="无法加载DLL“CpuMathNative”:找不到指定的模块。(...

  • ML平台_微博深度学习平台架构和实践

    时间:2021-12-05 20:01:29

    (转载至: http://www.36dsj.com/archives/98977) 随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心...

  • 如何使用PyCaret-低代码ML库

    时间:2021-12-02 06:35:19

    在本文中,我将演示如何使用PyCaret快速轻松地构建机器学习项目并为部署准备最终模型。

  • 大叔学ML第二:线性回归

    时间:2021-11-25 09:13:13

    目录[TOC]基本形式求解参数$\vec\theta$梯度下降法正规方程导法调用函数库基本形式线性回归非常直观简洁,是一种常用的回归模型,大叔总结如下:设有样本\(X\)形如:\[\begin{pmatrix}x_1^{(1)}&x_2^{(1)}&\cdots&x_n^{(...

  • Unity 用ml-agents机器学习造个游戏AI吧(2)(入门DEMO)

    时间:2021-11-08 01:24:32

    前言:上一篇博文已经介绍了Unityml-agents的环境配置(https://www.cnblogs.com/KillerAery/p/10629963.html)了。个人建议先敲demo再摸清概念比较容易上手。因此本文先提供一个demo示例,再提供概念相关。本次示例:训练一个能追踪小球的游戏A...

  • 机器学习框架ML.NET学习笔记【3】文本特征分析

    时间:2021-11-03 02:27:41

    一、要解决的问题问题:常常一些单位或组织召开会议时需要录入会议记录,我们需要通过机器学习对用户输入的文本内容进行自动评判,合格或不合格。(同样的问题还类似垃圾短信检测、工作日志质量分析等。)处理思路:我们人工对现有会议记录进行评判,标记合格或不合格,通过对这些记录的学习形成模型,学习算法仍采用二元分...