榜单
服务器优惠
AI论文
-
讲授 Kotlin
通过 JetBrains 学院插件讲授 Kotlin 通过 JetBrains 学院插件讲授 Kotlin 使用 Android Studio 与 IntelliJ IDEA 中都可用的 JetBrains 学院插件 ， 可以通过代码练习任务来讲授 Kotlin。 看一看《教育者入门指南（英文）》 ， 了解如何创建一个简单的 Kotlin 课程，其... -
Introduction
Express学习笔记 关于作者 Express学习笔记 Express使用笔记by @程序猿小卡 本书完整目录请[点击这里] Express可以说是当前最流行的web应用开发框架，从github的关注数和npm每日的下载量就可以看出。 从设计上来看，Express同时具备以下特点：1、性能高 2、可扩展性强 3、学习成本低 对于初接... -
Python参考书籍
Python参考书籍 入门读物 进阶读物 Web框架 爬虫开发 数据分析 机器学习 Python参考书籍 入门读物 《Python基础教程》（Beginning Python From Novice to Professional） 《Python学习手册》（Learning Python） 《Python编程》（Programming... -
Python参考书籍
Python参考书籍 入门读物 进阶读物 Web框架 爬虫开发 数据分析 机器学习 Python参考书籍 入门读物 《Python基础教程》（Beginning Python From Novice to Professional） 《Python学习手册》（Learning Python） 《Python编程》（Programming... -
NaturalExpDecay
NaturalExpDecay NaturalExpDecay 注意：该API仅支持【动态图】模式 class paddle.fluid.dygraph. NaturalExpDecay (learning_rate, decay_steps, decay_rate, staircase=False, begin=0, step=1, dtyp... -
cosine_decay
cosine_decay cosine_decay paddle.fluid.layers. cosine_decay (learning_rate, step_each_epoch, epochs)[源代码] 使用 cosine decay 的衰减方式进行学习率调整。 在训练模型时，建议一边进行训练一边降低学习率。 通过使用此方法，学习... -
TensorFlow所需的硬件配置 *
TensorFlow所需的硬件配置 * TensorFlow所需的硬件配置 * 提示 对于学习而言，TensorFlow的硬件门槛并不高。甚至，借助 免费 或 灵活 的云端计算资源，只要你有一台能上网的电脑，就能够熟练掌握TensorFlow！ 在很多人的刻板印象中，TensorFlow乃至深度学习是一件非常“吃硬件”的事情，以至于一接触Te... -
Learning curves
诊断偏差与方差：学习曲线 绘制训练误差曲线 解读学习曲线：高偏差 解读学习曲线：其它情况 绘制学习曲线 -
Introduction
PyTorch 1.2 中文文档 & 教程 目录结构 PyTorch 1.2 中文文档 & 教程 PyTorch 是一个针对深度学习, 并且使用 GPU 和 CPU 来优化的 tensor library (张量库) 欢迎任何人参与和完善：一个人可以走的很快，但是一群人却可以走的更远。 在线阅读 ApacheCN 学习资源 Py...