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十九、数据整理(上)
280
2025-05-16
《数据科学和人工智能技术笔记》
十九、数据整理(上) 在 Pandas 中通过分组应用函数 在 Pandas 中向分组应用操作 在 Pandas 数据帧上应用操作 向 Pandas 数据帧赋予新列 将列表拆分为大小为 N 的分块 在 Pandas 中使用正则表达式将字符串分解为列 由两个数据帧贡献列 从多个列表构建字典 将 CSV 转换为 Python 代码来重建它 将分...
音频 I/O 和torchaudio的预处理
275
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
音频 I/O 和torchaudio 的预处理 打开文件 转换 函数 从 Kaldi 迁移到torchaudio 可用数据集 总结 音频 I/O 和torchaudio 的预处理 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/audio_preprocessing_tutorial.html ...
《头号追击》游戏介绍与主要玩法大揭秘
272
2025-06-09
《头号追击游戏攻略》
《头号追击》游戏介绍与主要玩法大揭秘 《头号追击》游戏介绍与主要玩法大揭秘 各位游戏迷们,今天要带大家深入探秘一款别具一格的游戏 ——《头号追击》。它宛如游戏界的一颗璀璨新星,大胆地将 MOBA 竞技、射击元素以及吃鸡玩法进行了巧妙融合,开创出独一无二的 “战术竞技 3.0” 体验,在游戏市场中成功开辟出一片崭新天地。 从游戏背景设定来看,《头号...
2.7 泛用方法
271
2025-05-18
《SICP Python 中文版》
2.7 泛用方法 2.7.1 字符串转换 2.7.2 多重表示 2.7.3 泛用函数 2.7 泛用方法 来源:2.7 Generic Operations 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 这一章中我们引入了复合数据类型,以及由构造器和选择器实现的数据抽象机制。使用消息传递,我们就能使抽象数据类型直接拥有行为...
ECMAScript 6 简介
267
2025-05-15
《ECMAScript 6 教程》
ECMAScript 和 JavaScript 的关系 ES6 与 ECMAScript 2015 的关系 语法提案的批准流程 ECMAScript 的历史 Babel 转码器 配置文件.babelrc 命令行转码 babel-node @babel/register 模块 polyfill 浏览器环境 ECMAScript 和 ...
训练玩马里奥的 RL 智能体
267
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
训练玩马里奥的 RL 智能体 RL 定义 环境 初始化环境 预处理环境 智能体 行动 缓存和回忆 学习 神经网络 TD 估计和 TD 目标 更新模型 保存检查点 全部放在一起 日志记录 开始吧! 总结 训练玩马里奥的 RL 智能体 原文:https://pytorch.org/tutorials/intermediat...
Upgrading
257
2025-05-18
《HBase™ 英文参考指南 3.0》
Upgrading 11. HBase version number and compatibility 11.1. Aspirational Semantic Versioning 11.1.1. HBase API Surface 11.2. Rolling Upgrades 12. Rollback 12.1. Caveats 12.2. A...
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta)
253
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta) 1.模型架构 2.辅助函数 3.定义数据集和数据加载器 ImageNet 数据 4.训练后的静态量化 5.量化感知的训练 来自量化的加速 总结 PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化(beta) 原文:https://pytorch.org/tutorials...
使用torchtext的文本分类
253
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
使用torchtext 的文本分类 使用 N 元组加载数据 定义模型 启动实例 用于生成批量的函数 定义函数来训练模型并评估结果 分割数据集并运行模型 使用测试数据集评估模型 测试随机新闻 使用torchtext 的文本分类 原文:https://pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentimen...
BERT 上的动态量化(Beta)
249
2025-05-18
《PyTorch 中文教程 1.7》
BERT 上的动态量化(Beta) 简介 1.设置 1.1 安装 PyTorch 和 HuggingFace 转换器 1.2 导入必要的模块 1.3 了解辅助函数 1.4 下载数据集 2.微调 BERT 模型 2.1 设置全局配置 2.2 加载经过微调的 BERT 模型 2.3 定义分词和评估函数 3.应用动态量化 3.1 检查模型大小 ...
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