Propel 是一个使用 JavaScript 做可微分编程的机器学习框架，既能在 Node 中使用，又能在浏览器中使用。在这两种环境中，Propel 都能够使用 GPU 硬件进行加速计算。在浏览器中，它能通过 deeplearn.js 使用 WebGL ；在 Node 上，它能使用 TensorFlow 的 C API 。
Node 中使用：
npm install propel
import { grad } from "propel";
浏览器中使用：
<script src="https://unpkg.com/propel@3.0.0"></script>
与 TensorFlow 不同的是，Propel 有一个命令式的 autograd 风格的 API 。运行过程中会随着追踪计算图 —— 一种通用的梯度函数提供反向传播的简洁接口。
import { grad, linspace, plot } from "propel";
f = x => x.tanh();
x = linspace(-4, 4, 200);
plot(x, f(x),
x, grad(f)(x),
x, grad(grad(f))(x),
x, grad(grad(grad(f)))(x),
x, grad(grad(grad(grad(f))))(x))
-
\u0026#xD; 看新闻很累？看技术新闻更累？试试下载InfoQ手机客户端，每天上下班路上听新闻，有趣还有料！\u0026#xD; \u0026#xD;\u0026#xD; Propel是一个新推出的JavaScript科学计算库，它使用图形处理器来支持JavaScript中的机器学习和科学计算。\u0026#xD;\u0026#xD; 虽然机器学习默认使用Python开发，但是JavaScr
-
return [ 'propel' => [ 'database' => [ 'connections' => [ 'mysource' => [ 'adapter' => 'mysql', 'classname' => 'Propel\Runtime\Connection\DebugPDO', 'dsn' => 'mysql:host=localhost;dbname=mydb', 'user'
-
我不知道有谁用过propel做过ORM,propel 效率还行,写起来像这样: 1. $author = new Author(); 2. $author->setFirstName(‘Jane’); 3. $author->setLastName(‘Austen’); 4. $author->save(); 这里的anthor 是author表对应的类,2,3,4非常清晰明白,firstname
-
我不知道有谁用过propel做过ORM,propel 效率还行,写起来像这样: 1. $author = new Author(); 2. $author->setFirstName('Jane'); 3. $author->setLastName('Austen'); 4. $author->save(); 这里的anthor 是author表对应的类,2,3,4非常清晰明白,firstname
-
我目前正在使用WampServer在Windows上开发，并使Composer工作(使用OpenSSL)，Propel安装没有问题，一切似乎都可以正常工作。但是，我的项目现在需要利用 here的“等行为”行为。 我以为这会让我使用推进行为。在我的schema.xml中，我有以下代码段： 但是当我运行propel-gen sql我得到错误： [phingcall] Unknown behavior
-
Existing Propel column types are boolean, tinyint, smallint, integer, bigint, double, float, real, decimal, char, varchar,longvarchar, date, time, timestamp, blob, clob, object, and array 转载于:https://
-
\ 看新闻很累？看技术新闻更累？试试下载InfoQ手机客户端，每天上下班路上听新闻，有趣还有料！\ \\ Propel项目给出一种科学计算和机器学习JavaScript库。近期，该项目宣布改变研发方向。Propel最初致力于扩展TensorFlow的deeplearn.js和C语言实现。但在2018年3月Propel首次发布后数星期，Google就发布了Tensorflow.js。Tensorfl
-
\ 看新闻很累？看技术新闻更累？试试下载InfoQ手机客户端，每天上下班路上听新闻，有趣还有料！\ \\ Propel是一个新推出的JavaScript科学计算库，它使用图形处理器来支持JavaScript中的机器学习和科学计算。\\ 虽然机器学习默认使用Python开发，但是JavaScript的使用也越来越流行。Propel致力于缩短Python和JavaScript之间的计算差距。\\ Pr
-
ORM （ object relation mapping ） 即将数据库表映射成对像，实现通过实例化对像来访问数据库 本文主要介绍Propel - smart, easy object persistence 6.7.1. 环境配置 配置php.ini 在php.ini文件中加入： extension=php_pdo.dll 6.7.2. PEAR Installer $> pear chann
-
有关TensorFlow与其他框架的详细对比可以阅读： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25547838 01 TensorFlow的编程模式 编程模式分为两种：命令式编程与符号式编程 前者是我们常用的C++，java等语言的编程风格如下 命令式编程看起来逻辑非常清晰，易于理解。而符号式编程涉及较多的嵌入和优化，如下 执行相同的计算时c，d可以共用内存，使用Tenso
-
计算机编程是编写计算机程序的行为，计算机程序是使用计算机程序设计语言编写的指令序列，以通过计算机执行指定的任务。
-
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
-
每次将一个类别作为正类，其余类别作为负类。此时共有（N个分类器）。在测试的时候若仅有一个分类器预测为正类，则对应的类别标记为最终的分类结果。 【例】当有4个类别的时候，每次把其中一个类别作为正类别，其余作为负类别，共有4种组合，对于这4中组合进行分类器的训练，我们可以得到4个分类器。对于测试样本，放进4个分类器进行预测，仅有一个分类器预测为正类，于是取这个分类器的结果作为预测结果，分类器2预测的结果是类别2，于是这个样本便属于类别
-
监督学习使用标记数据对 (x,y) 学习函数：X\rightarrow Y 。但是，如果我们没有标签呢？这类没有标签的学习方式被称为无监督学习。 无监督学习：如果训练样本全部无标签，则是无监督学习。例如聚类算法，就是根据样本间的相似性对样本集进行聚类试图使类内差距最小化，类间差距最大化。 主要用途： 自动组织数据。 理解某些数据中的隐藏结构。 在低维空间中表示高维数据。
-
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/_。