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那里能找到E-Learning的非测试版!百分相送!
lihao_sh
2003-08-20 03:01:02
我需要一套E-Learning的正式版或企业版,那里能Down到,谢谢!
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qianjian
2003-11-05
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现在有了LMS了,去IBM的网站上看看吧。
找到下载的地方告诉我一声,
我找到了也告诉你。
lihao_sh
2003-08-22
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LearningSpace也行
lihao_sh
2003-08-22
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自己顶
TensorFlow和深度学习入门教程(TensorFlow and deep l
ear
ning
without a P
...
《Hands-On Machine L
ear
ning
with Scikit-L
ear
n & TensorFlow》读书笔记(二):端到端的机器学习
最近有时间看书了,把以前想看的书捡一下,翻译中顺便加上自己的理解,写个读书笔记。 假装最近聘请了一家房地产公司的数据科学家,然后通过一个示例项目,从头至尾了解机器学习。 以下是要完成的主要步骤: 查看大图。 获取数据。 发现并可视化数据以获得洞察力。 准备机器学习算法的数据。 选择一个模型并进行训练。 微调模型。 展示您的解决方案。 启动,监控和维护您的系统。 一、使用真实的数据...
Deep Reinforcement L
ear
ning
: Pong from Pixels
这是一篇迟来很久的关于增强学习(Reinforcement L
ear
ning
, RL)博文。增强学习最近
非
常火!你一定有所了解,现在的计算机能不但能够被全自动地训练去玩儿ATARI(译注:一种游戏机)游戏(直接输入游戏的原生的像素数据),还能击败围棋的世界冠军、模拟四足动物上蹿下跳。机器人还能学习如何进行复杂的控制任务,甚至比直接编写的程序效果还要好。这些在各个方...
Skl
ear
n、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版(一)
原文:Hands-On Machine L
ear
ning
with Scikit-L
ear
n, Keras, and TensorFlow 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 前言 机器学习海啸 2006 年,Geoffrey Hinton 等人发表了一篇论文,展示了如何训练一个能够以最先进的精度(>98%)识别手写数字的深度神经网络。他们将这种技术称为“深度学习”。深度神经网络是我们大脑皮层的(
非
常)简化模型,由一系列人工神经元层组成。在当时,训练深度神经网络被普遍认为是不可能的,
RGB-D Scene Classification via Multi-modal Feature L
ear
ning
论文翻译
摘要 以前的方法大部分是用全局信息来进行场景的分类,并且把图像中所有的像素用来高级别的任务。它们只是把RGB和深度信息连接起来,没有探索RGB和深度的关系和互补性,也没有考虑局部特征的分布。从人的观点来看,我们识别物体的种类一般是通过:外观,纹理,形状和深度。不同物体之间的结构分布也要考虑。基于这个观察,建立一个中级别的物体区分性的表示应该会对场景分析很有效。作者提出了LM-CNN(new Co...
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