代码: # -*- coding: utf-8 -*- import random import gym import numpy as np from collections import deque from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.optimizers import Adam from keras.utils.vis_utils import plot_model EP

ML.NET 0.6版本提供了几项令人兴奋的新增功能: 用于构建和使用机器学习模型的新API 我们主要关注的是发布用于构建和使用模型的新ML.NET API的第一次迭代.这些新的,更灵活的API支持新任务和代码工作流,这是以前的LearningPipelineAPI 无法实现的.我们开始弃用当前的LearningPipelineAPI. 这是一项重大改变,旨在使您的机器学习更轻松,更强大.我们希望通过GitHub的公开讨论来反馈您的反馈,以帮助塑造长期的ML.NET API,以最大限度地提高您的

适逢.NET Conf 2018举办,ML.NET v0.5也正式宣布发布了.作为面向.NET开发人员的跨平台开源机器学习框架,新的预览版本在不断演变,每次发布除了有新的功能添加,API也会进行调整,比如之前的TextLoader类就是这样的情况.因此,为了提醒喜欢ML.NET的朋友们注意,我尽可能在每次发布时把官方重要的变化进行摘抄说明,方便不太熟悉英文说明的朋友们,一起促进ML.NET朝着简单易用的方向进化. 在这个0.5版本中,我们将TensorFlow模型评分作为ML.NET的转换类添加

使用ML.NET实现NBA得分预测 导读:ML.NET系列文章 ML.NET已经发布了v0.2版本,新增了聚类训练器,执行性能进一步增强.本文将介绍一种特殊的回归--泊松回归,并以NBA比赛得分预测的案例来演练. 泊松回归 Poisson regression 前面的文章已提过,回归是用来预测连续值的,泊松回归是其中一种,其特殊在仅用于预测正整数,通常为计数类的数值.泊松分布是离散分布,所以特征值和标签值应为相同(或接近相同)时间间隔下的独立随机事件. 那么什么场景是符合计数,可以适用泊松回归呢

本教程讲解如何使用深度强化学习训练一个可以在 CartPole 游戏中获胜的模型.研究人员使用 tf.keras.OpenAI 训练了一个使用「异步优势动作评价」(Asynchronous Advantage Actor Critic,A3C)算法的智能体,通过 A3C 的实现解决了 CartPole 游戏问题,过程中使用了贪婪执行.模型子类和自定义训练循环. 该过程围绕以下概念运行: 贪婪执行——贪婪执行是一个必要的.由运行定义的接口,此处的运算一旦从 Python 调用,就要立刻执行.这使得

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微软的跨平台编辑器 Visual Studio Code v0.9.1 已经发布,官方博客上发布文章Visual Studio Code – October Update (0.9.1):http://blogs.msdn.com/b/vscode/archive/2015/10/11/visual-studio-code-september-update-0-9-1.aspx : 主要的改进有: 支持自定义位置的本地持久化,持久化的具体位置取决于你的平台: Windows %USERPROFI

IP分片重组的分析和常见碎片攻击 v0.2http://www.nsfocus.net/index.php?act=magazine&do=view&mid=584 作者:yawl (mailto:yawl@nsfocus.com)主页:http://www.nsfocus.com日期:2000-09-12 一 前言 本文对linux的IP组装算法进行了分析,因为IP碎片经常用于DOS等攻击,在文章后面我结合 了一些攻击方法进行了更进一步的说明.内核主要参考版本是2.2.16,另外简要的介

目录 第一回合 第二回合 第三回合 第四回合 第五回合 第6回合 第7回合 第8回合 第9回合 第10回合 第11回合 积分规则 积分制: 作业为10分制,练习为3分制:alpha30分: 团队项目分=团队得分+个人贡献分 个人贡献分: 个人贡献分=(单次作业分/10)×团队人数×个人贡献百分比 根据情况做微调,保持平衡. 倒扣积分: 单个回合,截止日期过后一周内完成,最多得70%分数. 超过一周没完成,倒扣本回合分数 FS: Final Score - AC: 累计分 - FMS: Final

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目录 第一回合 第二回合 第三回合 第四回合 第五回合 第6回合 第7回合 第8回合 第9回合 第10回合 第11回合 增补作业 积分规则 积分制: 作业为10分制,练习为3分制:alpha30分:beta30分 团队项目分=团队得分+个人贡献分 个人贡献分: 个人贡献分=(单次作业分/10)×团队人数×个人贡献百分比 根据情况做微调,保持平衡. 倒扣积分: 单个回合,截止日期过后一周内完成,最多得70%分数. 超过一周没完成,倒扣本回合分数 FS: Final Score AC: 累计分 FM

这几天终于把tensorflow安装上了,中间遇到过不少的问题,这里记录下来.供大家想源码安装的参考. 安装环境:POWER8处理器,Docker容器Ubuntu14.04镜像. Build Tensorflow for IBM POWER8 CPU from Source Code 1. My os environment 14.04.1-Ubuntu SMP ppc64le gcc 4.8.4 python 2.7.6 2. Install bazel and protobuf I only