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常用数据集简介
概述 搜狗实验室数据 互联网语料库(SogouT) 全网新闻数据(SogouCA) 搜狐新闻数据(SogouCS) 文本分类评价(SogouTCE) 互联网词库(SogouW) IMDB Reviews Sentiment140 Yelp Reviews Enron-Spam babi阅读理解数据集 SMS Spam Collecti... -
项目介绍
Introduction Highlights and features Architecture Data model Data collection Alerting API Dashboard Storage Contributors Introduction 监控系统是整个运维环节，乃至整个产品生命周期中最重要的一环，事前... -
介绍
Introduction Highlights and features Architecture Data model Data collection Alerting Query Dashboard Web portal Storage Contributors Introduction 监控系统是整个运维环节，乃至整个产品生... -
Menero - 什么是门罗币？终极入门指南
什么是门罗币？终极入门指南 起源 门罗的特别之处 属性 #1: 你的钱就是你的 属性 #2: 可替代性 加密货币中理想的可替代性是什么？ 属性 #3: 动态扩展性 属性 #4: 防 ASIC 属性 #5: 多密钥 加密货币交易的工作方式是怎样的？ 交易输入 交易输出 门罗密码学 #1: Ring Signatures 门罗密码学 #2... -
5. 問題回報指南
5. 問題回報指南 5.1. 確認錯誤 5.2. 回報內容 注意 5.3. 回報錯誤到哪裡？ 注意 5. 問題回報指南 本篇談的是如何回報問題到 PostgreSQL 官方組織，而您目前閱覽的正體中文手冊並非由官方提供，所以如果您希望指出的問題是本手冊的相關問題，請透過 討論區 或 台灣 PostgreSQL 使用者社群 所提供的聯絡... -
四、隐单元
四、隐单元 4.1 修正线性单元 4.2 maxout 单元 4.3 sigmoid / tanh 单元 4.4 其他隐单元 4.5 激活函数对比 四、隐单元 隐单元的设计是一个非常活跃的研究领域，并且目前还没有明确的指导性理论，难以决定何时采用何种类型的隐单元。 通常不能预先判断哪种类型的隐单元工作的最好，所以设计过程中需要反复试错... -
2.1. 高斯混合模型
2.1. 高斯混合模型 2.1.1. 高斯混合 2.1.1.1. 优缺点 GaussianMixture 2.1.1.1.1. 优点 2.1.1.1.2. 缺点 2.1.1.2. 选择经典高斯混合模型中分量的个数 2.1.1.3. 估计算法期望最大化（EM） 2.1.2. 变分贝叶斯高斯混合 2.1.2.1. 估计算法: 变分推断（variati... -
CSS, Sass and Less
CSS, Sass and Less 智能感知 IntelliSense Emmet语法 Emmet snippets 语法高亮及颜色浏览 Syntax coloring & Color preview 语法验证 Syntax Verification & Linting 转到文件的符号信息 Goto symbol in file Hovers ... -
3.5. SMO算法详解
支持向量机(SVM)（五）— SMO算法详解 支持向量机(SVM)（五）— SMO算法详解 来源：http://blog.csdn.net/u011067360/article/details/26503719 一、我们先回顾下SVM问题。 A、线性可分问题 1、SVM基本原理： SVM使用一种非线性映射，把原训练数据映射到较高的维... -
6.5 脚本 GitHub
6.5 GitHub - 脚本 GitHub 脚本 GitHub 钩子 服务 钩子 GitHub API 基本用途 在一个问题上评论 修改 Pull Request 的状态 Octokit 6.5 GitHub - 脚本 GitHub 脚本 GitHub 所以现在我们已经介绍了 GitHub 的大部分功能与工作流程，但是任意一个...