ML规模化常常被低估。
在多台机器上训练一个ML模型(最初是针对单个CPU/GPU实现的)到底需要什么?一些痛点是:(1)需要编写许多新代码行来将代码转换为分布式版本;(2)需要大量调整代码以满足系统/统计性能，这是模型开发的附加过程...
在多台机器上训练一个ML模型(最初是针对单个CPU/GPU实现的)到底需要什么?一些痛点是:(1)需要编写许多新代码行来将代码转换为分布式版本;(2)需要大量调整代码以满足系统/统计性能，这是模型开发的附加过程...
2025/6/7 18:06:56
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非常全的人脸识别数据库，含lfw、AT&T人脸库、CMU_PIE人脸库、FG-NET人脸库、ORL人脸库、UMIST人脸库、Yale人脸库等。
可用于人脸识别模型的小规模训练和验证
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2025/6/7 16:52:25
217.84MB
如何理解深度强化学习基本概念：value-based，policy-based，off-policy，on-policy。
以及A3C算法
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2025/6/7 7:14:30
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这个是清华大学出版社方保镕等出版的矩阵论教程，对于矩阵理论有很好的分析，在国内教材中很少的介绍到了矩阵各种操作的意义，是当前关于矩阵分析质量较高的一本教材，强烈推荐。
2025/6/7 5:01:52
7.66MB
基于SVM支持向量机的车牌识别系统，识别到的结果直接在界面上显示，图像可来自图片或者摄像头，运行surface.py可以进行识别
2025/6/6 22:44:18
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ANSYSWorkbench-结构分析2016.pdfANSYSWorkbench-结构分析2016.pdf
2025/6/6 16:17:15
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