TensorFlow 是一个表达机器学习算法的接口，并且是执行算法的实现框架。使用 TensorFlow 表示的计算可以在众多异构的系统上方便地移植，从移动设别如手机或者平板电脑到成千的GPU计算集群

谷歌教授科研奖覆盖包括算法及优化、计算神经科学、制冷及电力、地理学及地图、人机互动、信息检索和实时内容、机器学习和数据挖掘、机器感知、机器翻译、移动领域、计算机网络的设计、自然语言处理、物理界面及沉浸式体验、隐私性、量子与

无论是在校学生，还是上班一族，或多或少需要和 Excel 打交道。 最近，微软给广大 Excel 用户带来了个好消息，他们将把机器学习的研究成果融入到 Excel 软件中，让你的表格变得更聪明。 一直以来，Excel 都非常擅

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，也需要自然语言处理模型将对图像的理解转换成正确顺序的文字。近期，深度学习方法在该问题的多个示例上获得了顶尖结果。 深度学习方法在字幕生成问题上展现了顶尖的结果。这些方法最令人印象深刻的地方：给定

Python实现基于GPU的一些深度学习算法实现，包括 Feed-forward Neural Nets Restricted Boltzmann Machines Deep Belief Nets Autoencoders

net//chenriwei2/article/details/44925923 54在上一篇博文中，我用单线程版本的Python来实现下载脚本，其中最大的不足在于它是单线程的，很慢。 其实，下载网络图片是天然的

Expressois是一个基于Python的GUI用于设计、训练、探索深度学习的框架。它构建在 Caffe 之上，开源用于开发卷积神经网络常用框架。 项目主页： http://www.open-open

def hello(): return "Hello World!" 1、装饰器是什么 装饰器是Python语言中的高级语法。主要的功能是对一个函数、方法、或者类进行加工，作用是为已经存在的对象添加额外

函数即对象 >>> issubclass(int, object) # all objects in Python inherit from a common baseclass True >>> def foo():

那么，你来对地方了。 这篇文章的目的，是给刚开始使用Python进行数据分析的人，指明一条全面的Python学习路径。这条路径提供了用Python进行数据分 析的必要步骤的一个全面概述。如果你已经有了

net/2015/07/frameworks-and-libraries-for-deep-learning/ 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式，利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”。

该项目是一个入门套件提供基于浏览器的游戏来教授Python编程。它提供了一个Rich代码编辑器和一个HTML5游戏画布。 用到的库 Skulpt - 基于浏览器开源的Python编译器和解释器 Lincese

DEAP是一个python遗传算法框架，这里是它的简介。 DEAP documentation 今天整理一下DEAP的概览，大体了解一下它的流程。初学，不严谨，仅作为自己的备忘学习笔记。 一. Types

小编！ Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点，Python又被称之为胶水

本文 介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python

线程很不错，但是如果没有的话，用不用线程的消耗差别不大（甚至因为要支持线程而减慢）。不使用lock其实是将lock交给了python负责，它会根据阻塞与否协调线程的执行。 说回重点，多进程吧。 下面是我从其他人的帖子里

PyMVPA(Multivariate Pattern Analysis in Python)是为大数据集提供统计学习分析的Python工具包，它提供了一个灵活可扩展的框架。它提供的功能有分类、回归、特征选择、数据导入导出、可视化等

来就像同时执行一样。当然，真正地同时执行多线程需要多核CPU才可能实现。 我们前面编写的所有的Python程序，都是执行单任务的进程，也就是只有一个线程。如果我们要同时执行多个任务怎么办？ 有两种解决方案：

加油，努力