参数服务器 本项目使用非常少的代码编写了深度学习训练的全过程，有完整的结构，通过面向对象的封装，在算法上有一定扩展性，不仅支持单机模式还支持分布式模式 使用java实现的dnn训练框架，底层矩阵库使用Jblas(https://github.com/mikiobraun/jblas)，参数服务器使用Grpc+protobuf，ui方面使用ploty.js+nanohttpd 支持单机多CPU训练 支持分布式训练，多worker，多ps自定义负载均衡 支持同步更新和异步更新 支持二分类和多分类 实现embdding+全链接模型 实现Wide And Deep模型 实现卷积+池化+全链接模型 支持训练数据，测试数据异步读取，自定义parser UI Server可视化图表 例子 运行 CTR.java 点击率预估例子，test auc在0.71左右 运行 Mnist.java 手写输入例子，正

曲波-NN 9个问题及其各自的QUBO矩阵。 QUBO矩阵用于将优化问题描述为矩阵，以便量子退火器（例如D-Wave QA）可以解决该问题。 现在，这些矩阵是一个非常有趣的构造。因此，出现了一些问题： 是否可以根据QUBO矩阵对问题类别进行分类？ 自动编码QUBO矩阵时，要权衡些什么呢，也就是说，在解决方案质量显着下降之前，还能走多远？ 让我们找出答案。 项目结构 文件 目的 nn / 包含神经网络模型。 问题/ 包含针对特定问题（例如3SAT或TSP）的生成器和评估器。 曲/ 将包含通用QUBO库。 数据集/ 包含生成的数据集。 楷模/ 包含训练有素的模型。 config.py 配置（json）处理。 main.py 主入口点。 pipe.py 在QUBO矩阵上对NN进行端到端训练和测试。 Simulations.json 所有实验和配置。

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BMI健康状况预测 数据可视化和机器学习来预测健康状况（BMI：体重指数） 随机森林分类 该数据集取自 。 描述 性别：男/女 高度：数（厘米） 重量：数量（千克） 索引：0-极度弱1-极度2-正常3-超重4-肥胖5-极度肥胖 kaggle笔记本内核可在找到。

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使用文档级上下文改进变压器翻译模型 内容 介绍 这是我们工作的实现，将Transformer扩展为集成文档级上下文[ ]。 该实现在 用法 注意：用法不是用户友好的。 以后可能会改善。 训练标准的变压器模型，请参考的用户手册。 假设model_baseline / model.ckpt-30000在验证集上表现最佳。 使用以下命令生成虚拟的改进的Transformer模型： python THUMT/thumt/bin/trainer_ctx.py --inputs [source corpus] [target corpus] \ --context [context corpus] \ --vocabulary [source

石头剪刀布视觉 使用实时摄像头让机器查看人的手，并使用卷积神经网络实时识别手（石头、纸或剪刀）的姿势。 系统要求 相机设备（例如笔记本电脑的内置网络摄像头） Python（3.6 或更高版本） Numpy（1.13.3 或更高版本） TensorFlow（1.8 或更高版本） 以下任一情况： PyGame（1.9.3 或更高版本） OpenCV（3.2.0 或更高版本） PyGame 与 OpenCV 要访问相机并在屏幕上显示 GUI 窗口，需要一个能够完成所有这些操作的库。 该项目目前支持 2 个库：PyGame 和 OpenCV。 任何一种都可以使用。 为了帮助您选择，这里是一个比较： OpenCV 优势： 适用于各种平台，包括 Linux 和 Windows。 OpenCV缺点： 作为一个成熟的计算机视觉库，它对于访问相机的小任务来说过于庞大和繁重。 轮子大小

Discover how to build machine learning algorithms, prepare data, and dig deep into data prediction techniques with R.

HKUST, Machine Learning notes, D.Y. Yeung。 香港科技大学，机器学习，研究生经典课件。

c语言实现的状态机，可以在各种复杂状态切换时使用。状态机源码简单易懂，非常实用，很好。框架可以自定义修改