InnerEye-DeepLearning Overview This is a deep learning toolbox to train models on medical images (or more generally, 3D images).It integrates seamlessly with cloud computing in Azure. On the modelling
X-DeepLearning (简称 XDL ) 是面向高维稀疏数据场景（如广告/推荐/搜索等）深度优化的一整套解决方案。 现有开源框架在分布式性能、计算效率、水平扩展能力以及实时系统适配性的等方面往往难以满足工业级生产应用的需求，XDL 正是面向这样的场景设计与优化的工业级深度学习框架，经过阿里巴巴广告业务的锤炼，XDL 在训练规模和性能、水平扩展能力上都表现出色，同时内置了大量的面向广告/推荐
本文向大家介绍deeplearning 调参经验？相关面试题，主要包含被问及deeplearning 调参经验？时的应答技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 一、参数初始化 下面几种方式,随便选一个,结果基本都差不多。但是一定要做。否则可能会减慢收敛速度，影响收敛结果，甚至造成Nan等一系列问题。 下面的n_in为网络的输入大小，n_out为网络的输出大小，n为n_in或(n_in+n_out)*0
原文：Pyplot tutorial matplotlib.pyplot是一个命令风格函数的集合，使matplotlib的机制更像 MATLAB。 每个绘图函数对图形进行一些更改：例如，创建图形，在图形中创建绘图区域，在绘图区域绘制一些线条，使用标签装饰绘图等。在matplotlib.pyplot中，各种状态跨函数调用保存，以便跟踪诸如当前图形和绘图区域之类的东西，并且绘图函数始终指向当前轴域（请
原文：Path Tutorial 位于所有matplotlib.patch对象底层的对象是Path，它支持moveto，lineto，curveto命令的标准几个，来绘制由线段和样条组成的简单和复合轮廓。 路径由(x,y)顶点的(N,2)数组，以及路径代码的长度为 N 的数组实例化。 例如，为了绘制(0,0)到(1,1)的单位矩形，我们可以使用这个代码： import matplotlib.pyp
原文：Transformations Tutorial 像任何图形包一样，matplotlib 建立在变换框架之上，以便在坐标系，用户数据坐标系，轴域坐标系，图形坐标系和显示坐标系之间轻易变换。 在 95 ％的绘图中，你不需要考虑这一点，因为它发生在背后，但随着你接近自定义图形生成的极限，它有助于理解这些对象，以便可以重用 matplotlib 提供给你的现有变换，或者创建自己的变换（见matpl
原文：Image tutorial 启动命令 首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。 随着 IPython 启动，我们现在需要连接到 GUI 事件循环。 它告诉 IPython 在哪里（以及如何显示）绘图。 要连接到 GUI 循
原文：Artist tutorial matplotlib API 有三个层级。 matplotlib.backend_bases.FigureCanvas是绘制图形的区域，matplotlib.backend_bases.Renderer是知道如何在ChartCanvas上绘制的对象，而matplotlib.artist.Artist是知道如何使用渲染器在画布上画图的对象。 FigureCanv
