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CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。
有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。
测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。
训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。
在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
CIFAR-10数据集由10个类中的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。
有50000个训练图像和10000个测试图像。
数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有10000个图像。
测试批次包含来自每个类别的1000个随机选择的图像。
训练批次以随机顺序包含剩余图像，但是一些训练批次可能包含来自一个类别的更多图像而不是另一个类别。
在他们之间，培训批次包含来自每个班级的5000个图像。
2025/3/10 16:42:18
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机器学习-强化学习-汤普森采样强化学习：汤普森采样：我们需要在有效的勘探与开发之间找到适当的平衡。
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
与UCB算法不同，汤普森采样算法是一种概率算法。
该算法具有代表我们对世界的感知以及我们认为这些机器中的每台机器的实际预期收益可能位于的分布。
与UCB相比，Thomas采样的优点之一是它可以适应延迟的反馈。
我将使用与UCB算法相同的数据集。
与UCB算法相比，汤普森采样算法产生了更好的结果（能够在尽可能少的回合中确定最佳广告）。
该算法的工作原理如下：在第n轮中，我们为每个广告i考虑两个数字：N1（n）：-直到第n轮我获得奖励1的广告的次数，N0（n）：-广告获得奖励0到第n轮的次数。
对于每个广告i，我们从以下分布中随机抽取：0i（n）=B（N1（n）+1，N0（n）+1）我们选择最高0i（n）的广告
2025/3/9 6:41:01
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TensorFlow实现训练Alexnet网络，训练mnist数据集合cfar数据集。
mnist数据集测试准确度0.986.不需要下载权重，因为输出大小不一样。
mnist数据集测试准确度0.986.不需要下载权重，因为输出大小不一样。
2025/3/8 7:38:02
319KB
1
一个高质量的海量数据集，共包含6大类20个细粒度要素的情感倾向。
含有训练集、验证集和测试集
含有训练集、验证集和测试集
2025/3/6 5:27:44
51.3MB
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单元3最终项目恭喜你！您已经通过另一个高级模块完成了学习，现在您可以炫耀自己新发现的机器学习技能了！模块3剩下的就是完成最终项目！该项目该项目的主要目标是创建分类模型。
对于此项目，您可以选择：从策划清单中选择一个数据集选择由成员之一带入小组的预先批准的数据集选择数据集之后，您将使用到目前为止所学到的有关数据科学和机器学习的所有知识来获取数据集，进行预处理和探索，然后构建并解释可以回答所选问题的分类模型。
数据集您可以选择以下描述的数据集之一。
每种方法都有其自身的优缺点，当然还有其自身相关的业务问题和利益相关者。
可能需要充实您对受众或业务主张的理解，而不是在此处概述。
如果您选择这三个数据集之一，则无需得到教师的进一步批准。
。
请注意，此链接还指向“和“。
建立分类器，以根据有关汽车，汽车中的人，路况等的信息来预测车祸的主要原因，您可以想象您的听众是一
对于此项目，您可以选择：从策划清单中选择一个数据集选择由成员之一带入小组的预先批准的数据集选择数据集之后，您将使用到目前为止所学到的有关数据科学和机器学习的所有知识来获取数据集，进行预处理和探索，然后构建并解释可以回答所选问题的分类模型。
数据集您可以选择以下描述的数据集之一。
每种方法都有其自身的优缺点，当然还有其自身相关的业务问题和利益相关者。
可能需要充实您对受众或业务主张的理解，而不是在此处概述。
如果您选择这三个数据集之一，则无需得到教师的进一步批准。
。
请注意，此链接还指向“和“。
建立分类器，以根据有关汽车，汽车中的人，路况等的信息来预测车祸的主要原因，您可以想象您的听众是一
2025/3/3 21:29:52
998KB
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TMDB电影数据分析，包括Kaggle上的原始数据集，以及代码，实现电影类型和票房，利润等的关系，对比两个公司的电影类型收入，拍摄集中年份，画出饼图，条形图，折线图，并进行关键词的提取，做出词云图。
2025/3/3 6:38:55
6.03MB
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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