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lilongthinker

尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16,共享TensorFlow实验室

尝鲜阿里云容器服务Kubernetes 1.16,拥抱GPU新姿势-v4 简介 TensorFLow是深度学习和机器学习最流行的开源框架,它最初是由Google研究团队开发的并致力于解决深度神经网络的机器学习研究,从2015年开源到现在得到了广泛的应用。

edelweiss

Python验证码识别 | 源码+通用识别模型

最实用最接近生产水平的验证码识别工程,一篇带你从无到有,漫游深度学习,提供你需要的一切资源。

矩池云

利用LSTM框架实时预测比特币价格

温馨提示:本案例只作为学习研究用途,不构成投资建议。 比特币的价格数据是基于时间序列的,因此比特币的价格预测大多采用LSTM模型来实现。 长期短期记忆(LSTM)是一种特别适用于时间序列数据(或具有时间 / 空间 / 结构顺序的数据,例如电影、句子等)的深度学习模型,是预测加密货币的价格走向的理想模型。

云攻略小攻

【预告】5月14日机器学习PAI发布会,揭秘最懂你的轻量化AI服务

5月14日机器学习PAI发布会,揭秘最懂你的轻量化AI服务

矩池云

Tony老师解读Kaggle Twitter情感分析案例

今天Tony老师给大家带来的案例是Kaggle上的Twitter的情感分析竞赛。在这个案例中,将使用预训练的模型BERT来完成对整个竞赛的数据分析。

jerrywangsap

使用类似搭积木的低代码开发方式进行SAP API开发

Jerry之前的文章SAP API开发方法大全介绍的第七种SAP API开发方式,SAP Data Intelligence Graph,实际上是Low Code Development(低代码开发)的一种体现。

jerrywangsap

SAP SAP Data Intelligence Graph json源代码的结构分析

以SAP Data Intelligence标准的示例Graph com.sap.demo.http.server为例,将其json代码保存到本地,使用json编辑器查看: operator之间有8条线连接,对应json文件里connections数组里的8个元素: 每个元素包含source和target两个对象。

jerrywangsap

SAP Data Intelligence API执行出错的排错之道

使用HTTP GET访问SAP Data Intelligence graph API时,遇到500 internal server error的错误: 返回SAP Data Intelligence Modeler,发现graph实例执行状态处于Dead: 找到具体引起错误的process:Object Store 下载diagnosis information找到错误根源:Graph failure: SyntaxError: unexpected end of JSON input 本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”,了解相关信息可以关注微信公众号"汪子熙"。

jerrywangsap

SAP Data Intelligence Graph使用浏览器访问的url规范

假设我想使用浏览器访问这个处于运行状态的Graph实例: 将其Runtime handle抄下来:43d854735c3b48a0b786905154c44817 https://vsystem.

jerrywangsap

在SAP Data Intelligence Modeler里创建新的pipeline

新建一个graph: 保存: 将Processing下面的Data Generator这个Operator拖拽到graph的编辑区域,点击<>符号开始编辑脚本: 可以查看自动生成的JavaScript代码: 这个Generator生成的随机数需要一个输出,这里我们选择terminal operator: 将data Generator的outport绑定到terminal的inport: 执行: 在终端上看到打印的输出: 本文来自云栖社区合作伙伴“汪子熙”,了解相关信息可以关注微信公众号"汪子熙"。

jerrywangsap

SAP Data Intelligence Modeler里的Kafka Producer和Kafka Consumer

首先本地将kafka的docker容器镜像下载到本地并运行: docker search kafka docker pull spotify/kafka docker run --name kafka3 spotify/kafka docker ps命令,查看tcp端口号: 新建一个gra...

jerrywangsap

从SAP Leonardo到SAP Data Intelligence

Jerry之前的文章介绍过,我所在的团队曾经用SAP Leonardo上的机器学习服务,开发了一系列消费这些服务的原型应用: 如何在Web应用里消费SAP Leonardo的机器学习API 如何对SAP Leonardo上的机器学习模型进行重新训练 SAP Leonardo图片处理相关的机器学习服务在SAP智能服务场景中的应用 最近我们开发的一个原型应用,包含了微信小程序,SAP Conversation AI同SAP Cloud for Customer的集成,需要把用户在微信小程序里同SAP Conversation AI的对话记录里的关键词提取出来。

jerrywangsap

SAP Leonardo Machine Learning处于deprecated状态的API和其替代者

我在api.sap.com上发现很多Machine Learning相关的API都已经标注为deprecated状态了: https://api.sap.com/api/topic_detection_api/resource ![](https://imgconvert.

悟冥

SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模

虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性,但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行,因此,对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志,业务运行日志的能力,并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常,一旦发现异常,能第一时间将信息送到相关人员手中。

矩池云

条件生成对抗模型生成数字图片

这次我们选用条件生成对抗模型(Conditional Generative Adversarial Networks)来生成数字图片

矩池云

搭建浅层神经网络"Hello world"

作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" , MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。

jerrywangsap

如何使用SAP Intelligent Robotic Process Automation自动操作Excel

今天是鼠年正月十二。这是Jerry鼠年的第11篇文章,也是汪子熙公众号总共第210篇原创文章。 之前Jerry的文章 使用ABAP操作Excel的几种方法,介绍的是通过ABAP这门编程语言去操作Excel的方法。

joseph525

Facebook开源预测工具Prophet安装

0x1 依赖包安装 注:本文描述的安装过程是基于Centos操作系统 依赖环境:gcc, gcc-c++, python-devel, python3-devel 可以直接通过yum install命令安装 0x2 Python3安装 直接参考:https://www.