Deeplearning Algorithms tutorial 基于核的算法 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新产品进...

滤镜节点 输入 属性 输出 例子 滤镜节点 滤镜节点对图像执行各种常规滤镜效果。 输入 系数 控制节点对输出图像的影响量。 图像 标准颜色输出。 属性 类型 柔化（Soften），拉普拉斯过滤（Laplace），索贝尔（Sobel），维特（Prewitt）和克什（Kirsch）都根据矢量微积分和集合理论执行边缘检测（方式略有...

背后机制 这个章节从线性 SVM 分类器开始，将解释 SVM 是如何做预测的并且算法是如何工作的。如果你是刚接触机器学习，你可以跳过这个章节，直接进入本章末尾的练习。等到你想深入了解 SVM，再回头研究这部分内容。 首先，关于符号的约定：在第 4 章，我们将所有模型参数放在一个矢量θ 里，包括偏置项θ0 ，θ1 到θn 的输入特征权重，和增加一个偏差输...

应用 Applications 可用的模型 在 ImageNet 上预训练过的用于图像分类的模型： 图像分类模型的使用示例 使用 ResNet50 进行 ImageNet 分类 使用 VGG16 提取特征 从VGG19 的任意中间层中抽取特征 在新类上微调 InceptionV3 通过自定义输入张量构建 InceptionV3 模型概览 X...

Kratos Goals Principles Features Kratos Kratos是bilibili开源的一套Go微服务框架，包含大量微服务相关框架及工具。 Goals 我们致力于提供完整的微服务研发体验，整合相关框架及工具后，微服务治理相关部分可对整体业务开发周期无感，从而更加聚焦于业务交付。对每位开发者而言，整套Kr...

滤镜节点 输入 属性 输出 例子 滤镜节点 滤镜节点对图像执行各种常规滤镜效果。 输入 系数 控制节点对输出图像的影响量。 图像 标准颜色输出。 属性 类型 柔化（Soften），拉普拉斯过滤（Laplace），索贝尔（Sobel），维特（Prewitt）和克什（Kirsch）都根据矢量微积分和集合理论执行边缘检测（方式略有...

十一、Online Learning 11.1 梯度截断法 TG 11.2 FOBOS 11.3 RDA 11.4 FTRL 十一、Online Learning 常见的梯度下降法、牛顿法、拟牛顿法属于批学习batch 方法，每次迭代都需要对全量训练样本重新学习一遍。 当面临搜索、推荐等高维度（数十亿甚至上百亿维度）、大尺度（百亿规模甚...

2.5.2 查准率/查全率/F1 2.5.2 查准率/查全率/F1 错误率和精度虽然常用，但不能满足所有的需求，例如：在推荐系统中，我们只关心推送给用户的内容用户是否感兴趣（即查准率），或者说所有用户感兴趣的内容我们推送出来了多少（即查全率）。因此，使用查准/查全率更适合描述这类问题。对于二分类问题，分类结果混淆矩阵与查准/查全率定义如下： ...

用户答疑与技术支持 1. 自行查找报错提示 2. 使用搜索引擎进行搜索 3. 在Github或Gitee提交Issues 最后 用户答疑与技术支持 尊敬的用户，为了更好地帮助您解决问题并提供高效的答疑与技术支持，请您在遇到问题时，先按照以下步骤进行操作。 1. 自行查找报错提示 首先，请仔细阅读错误提示信息，尝试理解其中的含义。 错误提示...

累积 输入 属性 输出 示例 噪点基型的大小。 方块 累积 累积领域 节点按照几何体的 指数 定义的顺序，计算其输入值的运行总数。该节点的基本操作只是加法，但它不是只输出最后的总数，而是输出每个元素的当前值。 输入 数值 要累积的值。 Warning 在积累整数值时，要注意确保没有太多的大值。Blender内部存储的最大整数...