一、模型托管工具 TensorFlow Serving TensorFlow Serving支持生产级的服务部署，允许用户快速搭建从模型训练到服务发布的工作流水线。 工作流水线主要由三部分构成 (1).持续训练过程:基于持续输入的批数据，使用TensorFlow不断训练模型，并将模型定期保存到指定目 ...
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2019-12-26 10:00:49
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import tensorflow as tf # 1.参数设置。 # 假设输入数据已经用9.2.1小节中的方法转换成了单词编号的格式。 SRC_TRAIN_DATA = "F:\\TensorFlowGoogle\\201806-github\\TensorFlowGoogleCode\\Chap... ...
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2019-12-19 19:30:42
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torchline地址：https://github.com/marsggbo/torchline 相信大家平时在使用Pytorch搭建网络时，多少还是会觉得繁琐，因为我们需要搭建数据读取，模型，训练，checkpoints保存等等一系列模块。每当切换到新的任务后很多情况下之前的代码不能复用，或者说 ...
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2019-12-13 23:18:56
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本篇不涉及模型原理，只是分享下代码。想要了解模型原理的可以去看网上很多大牛的博客。 目前代码实现了CNN和LSTM两个网络，整个代码分为四部分： ：项目中涉及的参数； ：卷积神经网络结构； ：长短期记忆网络结构； ： 模型训练及评估，参数 控制训练何种模型（ CNN or LSTM ）。 完整代码 ...
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2019-12-08 15:34:52
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认识 Bagging 的全称为 (BootStrap Aggregation), 嗯, 咋翻译比较直观一点呢, 就 有放回抽样 模型训练? 算了, 就这样吧, 它的Paper是这样的: Algorithm Bagging: 1. Let n be the number of bootstrap sa ...
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2019-12-08 01:14:01
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投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。 用户分析指标 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标 R-最近一次消费(Rec ...
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2019-12-07 21:03:21
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介绍Stacking、Bagging和Boosting三种方式。 一、Stacking 思想：由原始的训练集训练出若干个单模型，将单模型的输出结果作为样本特征进行整合，并把原始样本标记作为新数据样本标记，生成新的训练集。再根据训练集训练一个新模型，并对样本进行预测。 注意：模型训练时，如果直接使用一 ...
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2019-11-27 00:38:18
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EonStorGSi是Infortrend存储与尖端AI技术融合的主力机型，最近在教育科研方面又获得成功的应用。河南省内唯一一所专门面向畜牧业的高校，学校的兽医专业是国家级教学改革试点专业，他们的重点科研项目——利用人工智能技术，对农村广大区域的牲畜进行精准诊治——获得了阶段性成果。并得到了上级财政的支持。而GSi在整个科研项目中，发挥了至关重要的作用。GSi可以说是整个科研项目成功的关键。学院与
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2019-11-12 20:30:27
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从百度云课堂上截图的基础概念，如果之前不了解的可以先看一下这篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_30708329/article/details/97262409 不同的数据集训练不同的模型，根据模型进行投票得到最终预测结果 多棵决策树组成森林，每个模型训练集不同和选择 ...
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2019-11-10 19:41:45
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我的工程实践是印章检测，通过生成含有印章的文本图像，使用适合的目标检测算法训练模型，再利用训练好的模型检测出印章的位置以及类别。Include为用例之间包含关系，extend为用例之间扩展关系。 1. Abstract use case 首先针对项目进行分析，得到的抽象用例有：生成数据集、检测目标和 ...
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2019-10-30 11:52:03
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