威尔特 张伯伦

2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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长寿的人,有这七个好习惯,越符合,祝贺你活得越久!

    健康+长寿是人人都追求的状态,但是长寿在很多方面都是有共同成就的,任何一方面都无法实现。事实上,长寿并不是“没有规则可循”。做好某事可以促进健康;通常,具有这些特低回声区_房贷利率下调网征的人会相应地长寿。具有这些特征的人具有较高的寿命系数:经过多次实验,科学家发现所有哺乳动2011超级女声_模具设计教程网物都遵循一个规则:心率越慢,寿命越长。一般来说,静息心率较慢的人寿命较长,而静息心率超过80倍的人寿命较短。在健康状态下星期二右眼跳_卡诺门窗网,当他们不活动并且醒着的时候,心跳应该保持在每分钟60-70次,这更可靠。肌肉更多:科学家以前对肌肉做过研究;肌肉强壮的男性死亡率比其他男性低20-35%,患精神疾病的风险增加。有事要做:我想知道你是否注意到一个人一旦退休(无事可做),他就会精神不振,甚至他的健康也会越来越差。一般来说,有规律工作的人记忆力更好,患阿尔茨海默病的风险也更低,因此人们的寿命更长。走得快:英国一家生物医院收集的大量数据证明,通常走得慢的人患心脏病的风险更高。从本质上说,较慢的行走速度在很大程度上也代表了身体损伤和较低的运动耐力。平衡更好:发表在《欧洲心脏病学杂志》上的一项研究发现,平衡不良的人有更高的过早死亡的风险;新裤子赵梦_安徽合肥人才网网随着年龄的增长,肌肉能力变得更加放松,平衡不良的人也增加了跌倒的风险,影响他们的健康。反应更“敏感”:相比之下,反应迟钝的人过早死亡的风险大约是反应迅速的人的两倍;一般反应时间在很大程度上代表智力水平,而智力在很大程度上影响我们的预期寿命。腰围越薄,体重越轻:腰围越粗,寿命越短;腰围越粗,比腰围正常的人早死的可能性就越大;保持合理的体重范围,身体就越健康,患高血压、高血压等慢性疾病的风险就越低。血脂异常等。如果我们想长寿,我们应该怎么办?如果你睡得好,你就可以长寿:如果你睡眠少于7个小时,很容易增加患高血压、早死和其他疾病的风险;科学饮食,适当运动,拒绝影响不良的睡眠习惯,如熬夜、吃晚饭、睡前暴饮暴食等。每天睡眠7-8小时左右,尽量延长深度睡眠的时间,促进健康,请从睡眠开始。及时体检,请勿延误疾病的治疗:定期体检,注意身体状况;任何疾病都是由积聚引起的;如果身体不适,请迅速就医;对于疾病,请勿盲目地认为自己可以克服。吃得太晚:吃得太饱,吃得太晚会增加身体的负荷,导致身体操作超负荷;吃得太晚会增加患尿路结石、胆囊炎和其他疾病的风险。晚餐,尽量在6-8点吃完,9点以后,请不要吃东西,除了晚餐7三相交流异步电动机_拔萝卜动画片网点饱,慢慢咀嚼更可靠。除了这些细节,我建议你应该适当地锻炼,调整你的情绪,在生活中做更多你喜欢的事情。长寿是一个名词,它要求我们从各个方面共同努结构检测_浙江汽油价格网力,它也是一个动词。饮食+生活方式+睡眠+锻炼,合二为一,祝你幸福。注:王思娄的原创内容希望对您有所帮助。图片来源于互联网。如果有任何侵权行为,请通知我们删除。

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