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强化学习(DQN)教程
238
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
强化学习(DQN)教程 重播记忆 (Replay Memory) DQN 算法 Q-network 获取输入 训练 超参数和函数 训练循环 强化学习(DQN)教程 译者:@Lisanaaa 作者 : Adam Paszke 本教程演示如何使用 PyTorch 对任务 CartPole-v0 训练 Deep Q Learnin...
torchtext语言翻译
238
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
torchtext 语言翻译 数据处理 DataLoader 定义我们的nn.Module 和Optimizer 后续步骤 torchtext 语言翻译 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/torchtext_translation_tutorial.html 本教程介绍了如何使用t...
在 Nashron 中使用 Backbone.js
236
2025-05-18
《Java 8 简明教程》
在 Nashron 中使用 Backbone.js Java 模型 Backbone 模型 将二者放在一起 总结 在 Nashron 中使用 Backbone.js 原文:Using Backbone.js with Nashorn 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 这个例子展示了如何在Java8的Nas...
模型剪裁教程
235
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
模型剪裁教程 要求 创建模型 检查模块 剪裁模块 迭代式剪裁 序列化剪裁的模型 删除剪裁重新参数化 剪裁模型中的多个参数 全局剪裁 使用自定义剪裁函数扩展torch.nn.utils.prune 模型剪裁教程 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/pruning_tutori...
Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件
234
2025-05-18
《Java 8 简明教程》
Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件 处理字符串 处理数值 算术运算 处理文件 列出文件 查找文件 读写文件 Java 8 API 示例:字符串、数值、算术和文件 原文:Java 8 API by Example: Strings, Numbers, Math and Files 译者:飞龙 协议:CC B...
使用 ONNX 将模型从 PyTorch 迁移到 Caffe2 和 Mobile
234
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 0.3》
使用 ONNX 将模型从 PyTorch 迁移到 Caffe2 和 Mobile 使用 ONNX 迁移到 SRResNet 在移动设备上运行模型 使用 ONNX 将模型从 PyTorch 迁移到 Caffe2 和 Mobile 译者:@片刻 在本教程中, 我们将介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式...
1:学游泳的第一步是下水
234
2025-05-19
《【笨木头Unity】入门之旅》
1:学游泳的第一步是下水 1.Unity安装什么的乱七八糟 2.新建项目 3.开始入水 4.重要的菜单 5.结束 1:学游泳的第一步是下水 这次的教程更像是我个人的学习记录,所以不一定是从零开始,更多的是,从另一个引擎转战到Unity的教程。 学游泳 的第一步,不用说了,必定要下水。 笨木头花心贡献,啥?花心?不呢,是用心~ 转...
WordPress主题开发教程手册 — 主题开发示例
233
2025-05-07
《WordPress-教程文档》
默认“Twenty”主题 The Underscores 主题 其他来源 理解主题代码标准的最佳方法之一是参考已经考虑到这些标准的主题示例。 默认“Twenty”主题 从 3.0 版开始,WordPress 会在每个发行版中打包一个默认主题(以版本发布的年份命名),默认主题在设计时充分考虑了主题的广泛用途,并完全符合 WordPress 代码标准...
十一、线性回归
233
2025-05-16
《数据科学和人工智能技术笔记》
十一、线性回归 添加交互项 创建交互特征 Lasso 回归的 Alpha 的效果 Lasso 回归 线性回归 步骤 Sklearn 线性回归 岭回归 为岭回归选择最佳的 alpha 值 十一、线性回归 作者:Chris Albon 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 添加交互项 # 加载库 fr...
二、数据准备
232
2025-05-16
《数据科学和人工智能技术笔记》
二、数据准备 从字典加载特征 加载 scikit-learn 的波士顿住房数据集 加载波士顿住房数据集 加载 scikit-learn 的数字数据集 加载 scikit-learn 的鸢尾花数据集 为分类制作模拟数据 为矩阵生成模拟数据 为回归制作模拟数据 Scikit 中的感知机 保存机器学习模型 二、数据准备 作者:Chris ...
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