这是华为机器学习服务(HUAWEI ML Kit)的示例代码, 通过此代码可以快速了解如何集成机器学习服务提供的各项能力,如人脸检测、文本识别、图像分割等服务 。
华为机器学习服务为您提供丰富的文本类、语音语言类、图像类和人脸人体类服务API,打造AI新体验,轻松构建您的AI应用。
文本类
语音语言类
图像类
人脸人体类
自然语言处理类
文本嵌入:支持输入需要查询的中英文的词或句子,查询对应的向量值,并在此基础上做进一步研究。
自定义模型
自定义模型服务可以帮助您定制新的模型,您可以先通过模型开发在应用中快速训练和生成模型。生成后的模型可以随应用一起打包,也可以将其上传到ML Kit模型托管平台进行托管,通过ML Kit SDK实现模型的下载和更新。最后您可以使用ML Kit SDK,通过此自定义模型进行推理。
本文为周志华《机器学习》的学习笔记,记录了本人在学习这本书的过程中的理解思路以及一些有助于消化书内容的拓展知识,笔记中参考了许多网上的大牛经典博客以及李航《统计学习》的内容,向前辈们和知识致敬!
Python 有着海量的可用于数据分析、统计以及机器学习的库,这使得 Python 成为很多数据科学家所选择的语言。 下面我们列出了一些被广泛使用的机器学习及其他数据科学应用的 Python 包。 Scipy 技术栈 Scipy 技术栈由一大批在数据科学中被广泛使用的核心辅助包构成,可用于统计分析与数据可视化。由于其丰富的功能和简单易用的特性,这一技术栈已经被视作实现大多数数据科学应用的必备品了。
主要内容 前言 课程列表 推荐学习路线 数学基础初级 程序语言能力 机器学习课程初级 数学基础中级 机器学习课程中级 推荐书籍列表 机器学习专项领域学习 致谢 前言 我们要求把这些课程的所有Notes,Slides以及作者强烈推荐的论文看懂看明白,并完成所有的老师布置的习题,而推荐的书籍是不做要求的,如果有些书籍是需要看完的,我们会进行额外的说明。 课程列表 课程 机构 参考书 Notes等其他资
机器学习与人工智能学习笔记,包括机器学习、深度学习以及常用开源框架(Tensorflow、PyTorch)等。 机器学习算法 _图片来自scikit-learn_。 机器学习全景图 _图片来自http://www.shivonzilis.com/_。
机器学习与人工智能学习笔记,包括机器学习、深度学习以及常用开源框架(Tensorflow、PyTorch)等。
好不甘心,C++,通过85%,感觉思路比较清楚,有无大佬给点修改意见 int num; cin>>num; int a, b; vector<vector<int>> vec; int x = 1000000; int y = -1; while (cin >> a >> b) { //确定运行时间的左右区间 if (x > a) x = a; if (y < b) y = b; vector<i
“三个臭皮匠顶个诸葛亮”。集成学习就是利用了这样的思想,通过把多分类器组合在一起的方式,构建出一个强分类器;这些被组合的分类器被称为基分类器。事实上,随机森林就属于集成学习的范畴。通常,集成学习具有更强的泛化能力,大量弱分类器的存在降低了分类错误率,也对于数据的噪声有很好的包容性。
题目描述: 静态扫描快速快速识别源代码的缺陷,静态扫描的结果以扫描报告作为输出: 1、文件扫描的成本和文件大小相关,如果文件大小为N,则扫描成本为N个金币 2、扫描报告的缓存成本和文件大小无关,每缓存一个报告需要M个金币 3、扫描报告缓存后,后继再碰到该文件则不需要扫描成本,直接获取缓存结果 给出源代码文件标识序列和文件大小序列,求解采用合理的缓存策略,最少需要的金币数。 输入描述: 第一行为缓存