機器學習在 LBS 中的應用 | 視訊
在 5 月 6 日舉行的 QCon 北京 2019【人工智慧實踐】解決方案專場,TalkingData 研發副總裁周海鵬分享了《機器學習在 LBS 中的應用》主題演講。 主題介紹:位置服務在經濟中起到越來
在 5 月 6 日舉行的 QCon 北京 2019【人工智慧實踐】解決方案專場,TalkingData 研發副總裁周海鵬分享了《機器學習在 LBS 中的應用》主題演講。 主題介紹:位置服務在經濟中起到越來
版權所有,轉載請註明:http://www.lenggirl.com/language/go-image-cut.html 一.功能 Go語言下的官方影象處理庫 簡單封
go語言內建的flag包實現了命令列引數的解析,flag包使得開發命令列工具更為簡單。 os.Args 如果你只是簡單的想要獲取命令列引數,可以像下面的示例程式碼一樣使用os.Args來獲取命令列引數
介面是 Go 語言的重要組成部分,它在 Go 語言中通過一組方法指定了一個物件的行為,介面 interface 的引入能夠讓我們在 Go 語言更好地組織並寫出易於測試的程式碼。然而很多使用 Go 語言的工程師
之前,我的部落格文章都是關於深度學習方法或者它們在 NLP 中的應用。而從幾周前,我開始研究自動語音識別(ASR)。因此,我現在也會發布一些語音相關的文章。 ASR 的邏輯非常簡單(就是貝葉斯理論,如同機
本文描述瞭如何通過 Python Flask REST API 向外界暴露機器學習模型。 Flask 正如其官方網站所述,充滿樂趣且易於安裝。確實,這個 Python 的微框架提供了一
某次測試中遇到了漢字點選的驗證碼,看著很簡單,嘗試了一下發現有兩種簡單的識別方法,終於有空給重新整理一下,分享出來。 image 驗證碼的獲取 首先獲取驗證碼
直方圖Histogram 對圖片資料/特徵分佈的一種統計 灰度、顏色 梯度/邊緣、形狀、紋理 區域性特徵點、視覺詞彙
今天,被鄰居一個二年級小朋友的題給難倒了……看到題目,瞬間感覺讀了N多年的書白費了 ……同時,詛咒誰出了這種恐怖的、變態的題……簡直是折磨人啊……我都懷疑當年是怎麼畢業的……
迄今為止最懶但是最好用的方法 =================================================================================
Single-Agent Policy Tree Search With Guarantees<NIPS2018> https:// arxiv.org/abs/1
2019 第41篇,總第65篇文章 本文大約4000字,閱讀大約需要12分鐘 最近簡單運用 itchat 這個庫來實現一些簡單的應用,主要包括以下幾個應用:
在李航身邊工作是一種怎樣的體驗? 有的同學說,當然是很開心,都知道他是行業裡的技術大牛,在微軟亞洲研究院、華為諾亞方舟實驗室等知名機構有著豐富的從業經歷。還有很多同學說,其實也沒有那麼神祕,他總是
寫在前面 過去 Web 開發的工作比較少涉及到併發的問題,每個使用者請求在獨立的執行緒裡面進行,偶爾涉及到非同步任務但是執行緒間資料同步模型非常簡單,因此並未深入探究過併發這一塊。最近在寫遊戲相關的服務端程
基數樹 這次學習的是Gin中的路由,在學習原始碼一種我們看到了Gin的路由是它的特色。然而基礎資料使用了基數樹也提供了效能的保障。因為路由這部分比較獨立而且邏輯相對複雜,所以需要單獨學習。 首先我們需要了