第1008期机器学习日报(2017-06-22)

机器学习日报 2017-06-22

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全部19 算法8 深度学习5 自然语言处理2 会议活动2 经验总结2 语音1 视觉1 资源1

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今日焦点 (5)

wx:AI科技评论 网页版 2017-06-22 15:30

行业动态

「学界 | 谷歌研发能处理多域多任务的机器学习模型——MultiModel」谷歌提出了自己研发的新机器学习系统MultiModel,一个有能力处理多个任务的机器学习模型 http://hao.memect.cn/124

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 20:40

深度学习 Zachary Devito 代码

【C++11张量运算库】’ATen: A TENsor library for C++11 – a simple tensor library thats exposes the Tensor operations in Torch and PyTorch directly in C++11’ by Zachary DeVito GitHub: http://t.cn/RoIivVg

wx:机器之心 网页版 2017-06-22 15:31

算法 神经网络 智能汽车

「业界 | 从集成方法到神经网络:自动驾驶技术中的机器学习算法有哪些?」机器学习算法可以融合来自车体内外不同传感器的数据,从而评估驾驶员状况或者对驾驶场景进行分类。 http://hao.memect.cn/129

the2 网页版 2017-06-22 11:36

会议活动 AAAI IJCAI NIPS 会议 活动

#AAAI2018#征文通告。摘要:9月8;全文:9月11。录用通知:11月9。开会日期:2月2-7(春节2月16);地点:新奥尔良。与往年有一点不同的是,论文总长度最多是8页了,其中正文7页和文献1页。另外,每个作者限制其最多投稿10篇。同时欢迎被IJCAI-17和NIPS-17(9月4日出结果)拒稿的论文。 http://t.cn/RoVDWbA
专注云计算 网页版 2017-06-22 10:43

经验总结 算法 Python 博客 数据科学

【如何使用 Python 开始建立你的数据分析项目】现在有很多博文对复杂的机器学习算法和前沿的技术进行了展示,而这也促使数据科学家们慢慢变成了“社交控”( FOMO )。但数据分析的基本内容究竟是什么样的? http://t.cn/RoVEqys

最新动态

2017-06-22 (14)

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 20:38

深度学习 代码

【PyTorch语义分割】’Pytorch for Semantic Segmentation’ by ycszen GitHub: http://t.cn/RoIJpCS

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 20:25

资源 Mike Lee Williams 书籍

【概率编程入门】《Probabilistic programming from scratch | O’Reilly Media》by Mike Lee Williams http://t.cn/RoIMf1f

wx:微软研究院AI头条 网页版 2017-06-22 15:32

自然语言处理

「微软自然语言理解平台LUIS:从零开始,帮你开发智能音箱」让非NLP专业的开发者轻松创建自然语言理解模型 http://hao.memect.cn/12c

wx:AI科技评论 网页版 2017-06-22 15:30

会议活动 视觉 CVPR 会议

「动态 | 微软亚洲研究院CVPR圆桌:机器学习火成这样,如何让计算机视觉“独立”发展?」来自国内外计算机视觉领域学术界、工业界的优秀代表们携各自在CVPR 2017发表的最新研究和技术观点进行了分享,交流 http://hao.memect.cn/122

wx:新智元 网页版 2017-06-22 15:28

算法 神经网络

「伯克利:模块化神经网络学习复杂推理(论文下载)」神经模块网络,复杂推理任务的动态解决方案 http://hao.memect.cn/11x

技术头条 网页版 2017-06-22 11:10

算法

【数据挖掘算法-Apriori Algorithm(关联规则):Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖… 详见: http://t.cn/RoV1DKE 分享自 @技术头条
网路冷眼 网页版 2017-06-22 11:00

经验总结 Ian Goodfellow 博客 行业动态

【Ian Goodfellow和Papernot半年三篇博文,对机器学习的安全隐私来了个大起底】 http://t.cn/Ro5kIZt 谷歌大脑二位大神自己捣鼓的博客,都有哪些关于机器学习隐私问题的思考? ​

专注云计算 网页版 2017-06-22 08:16

算法 Python 神经网络

【JavaScript中的10个机器学习示例】随着时间的推移,机器学习库变得更快也更易于使用,其发展速度丝毫没有放缓的迹象。虽然一直以来 Python 都是机器学习的重要语言,但目前的神经网络可以在任何语言中运行,包括 JavaScript! ​

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 05:52

论文 迁移学习

《Robust and Efficient Transfer Learning with Hidden-Parameter Markov Decision Processes》T Killian, S Daulton, G Konidaris, F Doshi-Velez [Harvard University & Brown University] (2017) http://t.cn/RoVIj5L

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 05:49

深度学习 算法 论文 神经网络

《Using deep learning to reveal the neural code for images in primary visual cortex》W F. Kindel, E D. Christensen, J Zylberberg [University of Colorado School of Medicine] (2017) http://t.cn/RoVIpyE

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 05:48

深度学习 论文

《Grounded Language Learning in a Simulated 3D World》K M Hermann, F Hill, S Green, F Wang, R Faulkner, H Soyer, D Szepesvari, W Czarnecki, M Jaderberg, D Teplyashin, M Wainwright, C Apps, D Hassabis, P Blunsom [Deepmind] (2017) http://t.cn/RoVI9px

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 05:40

语音 论文

《An online sequence-to-sequence model for noisy speech recognition》C Chiu, D Lawson, Y Luo, G Tucker, K Swersky, I Sutskever, N Jaitly [Google Brain & Google & Tsinghua University & OpenAI] (2017) http://t.cn/RoVIVvX

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 05:32

深度学习 算法 Kaggle 论文 神经网络 数据科学

《Satellite Imagery Feature Detection using Deep Convolutional Neural Network: A Kaggle Competition》V Iglovikov, S Mushinskiy, V Osin [True Accord & Open Data Science & AeroState] (2017) http://t.cn/RoVIZAl

爱可可-爱生活 网页版 2017-06-22 05:12

算法 自然语言处理 论文 神经网络

《Towards Proof Synthesis Guided by Neural Machine Translation for Intuitionistic Propositional Logic》T Sekiyama, A Imanishi, K Suenaga [IBM Research & Kyoto University] (2017) http://t.cn/RoVfNc1

内容概要:本文是一篇关于使用RandLANet模型对SensatUrban数据集进行点云语义分割的实战教程,系统介绍了从环境搭建、数据准备、模型训练与测试到精度评估的完整流程。文章详细说明了在Ubuntu系统下配置TensorFlow 2.2、CUDA及cuDNN等深度学习环境的方法,并指导用户下载和预处理SensatUrban数据集。随后,逐步讲解RandLANet代码的获取与运行方式,包括训练、测试命令的执行与参数含义,以及如何监控训练过程中的关键指标。最后,教程涵盖测试结果分析、向官方平台提交结果、解读评估报告及可视化效果等内容,并针对常见问题提供解决方案。; 适合人群:具备一定深度学习基础,熟悉Python编程和深度学习框架,从事计算机视觉或三维点云相关研究的学生、研究人员及工程师;适合希望动手实践点云语义分割项目的初学者与进阶者。; 使用场景及目标:①掌握RandLANet网络结构及其在点云语义分割任务中的应用;②学会完整部署一个点云分割项目,包括数据处理、模型训练、测试与性能评估;③为参与相关竞赛或科研项目提供技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合提供的代码链接和密码访问完整资料,在本地或云端环境中边操作边学习,重点关注数据格式要求与训练参数设置,遇到问题时参考“常见问题与解决技巧”部分及时排查。
内容概要:本文详细介绍了三相异步电机SVPWM-DTC(空间矢量脉宽调制-直接转矩控制)的Simulink仿真实现方法,结合DTC响应快与SVPWM谐波小的优点,构建高性能电机控制系统。文章系统阐述了控制原理,包括定子磁链观测、转矩与磁链误差滞环比较、扇区判断及电压矢量选择,并通过SVPWM技术生成固定频率PWM信号,提升系统稳态性能。同时提供了完整的Simulink建模流程,涵盖电机本体、磁链观测器、误差比较、矢量选择、SVPWM调制、逆变器驱动等模块的搭建与参数设置,给出了仿真调试要点与预结果,如电流正弦性、转矩响应快、磁链轨迹趋圆等,并提出了模型优化与扩展方向,如改进观测器、自适应滞环、弱磁控制和转速闭环等。; 适合人群:电气工程、自动化及相关专业本科生、研究生,从事电机控制算法开发的工程师,具备一定MATLAB/Simulink和电机控制理论基础的技术人员。; 使用场景及目标:①掌握SVPWM-DTC控制策略的核心原理与实现方式;②在Simulink中独立完成三相异步电机高性能控制系统的建模与仿真;③通过仿真验证控制算法有效性,为实际工程应用提供设计依据。; 阅读建议:学习过程中应结合文中提供的电机参数和模块配置逐步搭建模型,重点关注磁链观测、矢量选择表和SVPWM调制的实现细节,仿真时注意滞环宽度与开关频率的调试,建议配合MATLAB官方工具箱文档进行参数校准与结果分析。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/bf1e0d5b9490 本文重点阐述了Vue2.0多Tab切换组件的封装实践,详细说明了通过封装Tab切换组件达成多Tab切换功能,从而满足日常应用需求。 知识点1:Vue2.0多Tab切换组件的封装* 借助封装Tab切换组件,达成多Tab切换功能* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现知识点2:TabItems组件的应用* 在index.vue文件中应用TabItems组件,借助name属性设定tab的标题* 通过:isContTab属性来设定tab的内容* 能够采用子组件作为tab的内容知识点3:TabItems组件的样式* 借助index.less文件来设定TabItems组件的样式* 设定tab的标题样式、背景色彩、边框样式等* 使用animation达成tab的切换动画知识点4:Vue2.0多Tab切换组件的构建* 借助运用Vue2.0框架,达成多Tab切换组件的封装* 使用Vue2.0的组件化理念,达成TabItems组件的封装* 通过运用Vue2.0的指令和绑定机制,达成tab的切换功能知识点5:Vue2.0多Tab切换组件的优势* 达成多Tab切换功能,满足日常应用需求* 支持tab切换、tab定位、tab自动化仿React多Tab实现* 能够满足多样的业务需求,具备良好的扩展性知识点6:Vue2.0多Tab切换组件的应用场景* 能够应用于多样的业务场景,例如:管理系统、电商平台、社交媒体等* 能够满足不同的业务需求,例如:多Tab切换、数据展示、交互式操作等* 能够与其它Vue2.0组件结合运用,达成复杂的业务逻辑Vue2.0多Tab切换组件的封装实例提供了...
代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/41cd695ddf65 `htmldiff` 是一个以 Ruby 语言为基础构建的库,其主要功能是在 HTML 文档中展示文本之间的差异。 该库的一个显著特点在于它不仅能够识别出不同之处,还会借助 HTML 标签来呈现这些差异,从而让用户能够直观地观察到文本的变化情况。 这种特性使得 `htmldiff` 在版本控制、文档对比或任何需要展示文本变动场景的应用中显得尤为有用。 `htmldiff` 的核心作用是对比两个字符串,并生成一个 HTML 输出结果,这个结果会明确地指出哪些部分被添加、哪些部分被删除以及哪些部分被修改。 此外,通过运用 CSS,用户可以进一步调整差异展示的样式,使其与项目或网站的现有设计风格相协调。 在使用 `htmldiff` 之前,需要先完成该库的安装。 如果项目已经配置了 Ruby 环境和 Gemfile,可以在 Gemfile 文件中添加 `gem htmldiff` 语句,随后执行 `bundle install` 命令进行安装。 如果没有 Gemfile 文件,也可以直接采用 `gem install htmldiff` 命令来进行全局安装。 在编程实现时,可以通过调用 `Htmldiff.diff` 方法来对比两个字符串,并获取相应的 HTML 输出。 例如:```rubyrequire htmldiffstr1 = "这是一个示例文本。 "str2 = "这是一个示例文本,现在有更多内容。 "diff_html = Htmldiff.diff(str1, str2)puts diff_html```上述代码将会输出两个字符串之间的差异,其中新增的内容会被 `<ins>` 标签所包围,而...
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