项目时间表 2020/05/09（星期六） 搭建开发环境 安装节点，git，ide（vsc） 初始化项目 npm init -y 安装节点模块以进行开发 npm i -D eslint prettier eslint-plugin-prettier eslint-config-prettier eslint-config-airbnb 创建配置文件 .eslintrc.json { " extends " : [ " airbnb " , " plugin:prettier/recommended " ], " env " : { " browser " : true }, " rules " : {} } .prettierrc { " printWidth " : 120 , " tabWidth " : 2 , " singleQuot

近年来，随着机器学习 (ML) 使用的大量增加，作为 ML 的一个分支的强化学习 (RL) 方法获得了巨大的吸引力，因为它解决了决策的学习自动化问题。时间。 在金融交易的情况下，许多方法如描述性、基本面和技术分析被用于做出股票投资决策。 本文旨在探索的另一种方法是深度 Q 学习，它也是处理金融交易中更实际问题的合适方法。 本文将列出的分析方法（描述性、技术性和深度 Q 学习）应用于苹果股票指数 (AAPL)。 该论文发现，这些技术对交易者有益，也有助于进行长期和短期交易投资。

第一节 开发迭代 在产品开发过程中，项目团队常会面对一系列问题。它们包括但不限于： 产品不能如期交付，开发成本过高；项目后期实现的东西远未达到设计预期的效果； 团队成员沟通不畅、无法很好地合作，团队信息不透明，人力与时间调配混乱，某些 成员忙的时候忙死，闲的时候闲死； 成员不知道自己的任务最终要实现什么功能、达到什么样的交付水平；策划、开发、 UI、运营等不同成员对产品的理解各不相同； 团队纠缠于低优先级的任务，导致最重要的事没做，用户流失严重； 产品需求频繁变更，导致项目发布时间严重滞后。 所有这些问题表面看各不相干，本质上都是由目标和风险管理不当所导致的。 在产品项目立项前，产品项目负责人应仔细思考的问题是：项目有多少资源？要达到 什么样的目标？人和物的资源成本投入和目标是否匹配？经过详细思考和评估后，一旦确 认资源并立项，最重要的任务就是统一团队目标。 更多精彩电子书，请访问免费PDF电子书下载的博客http://blog.sina.com.cn/u/1945284794

M. I. Jordan和T. M. Mitchell在Science上发表了一篇论文Machine learning: Trends,perspectives, and prospects，这篇论文是7月16日发布的，还挺新的，对机器学习的基本概念，发展状况，应用，常见的学习算法做了介绍。对于刚入门来说，构建一个比较基本的机器学习的概念图。 好东西就要拿出来分享，要资源分就不好了

离线安装包，亲测可用

mhtml文件，请在chrome下观看，效果很好； 1分，诸位评论下就回来了

对峙 对面部识别进行物理对抗攻击的步骤 在应用蒙版之后，将左侧的输入图像检测为右侧的目标图像。 安装 创建一个虚拟环境 conda create -n facial pip 克隆仓库 git clone https://github.com/392781/Face-Off.git 安装所需的库 pip install -r requirements.txt 导入和使用！ from adversarial_face_recognition import * ` 有关培训说明，请查看以开始少于30行。 用法 该库的目的是再次制造对抗攻击，再用FaceNet人脸识别器。 这是初步的工作，目的是使用一个可以戴在脸上的面具来产生更强壮的物理攻击。 当前管道由对齐的输入图像和计算出的蒙版组成。 然后使用dlib定向梯度检测器直方图将其输入到面部检测器中，以测试是否仍检测到面部。 然后将其传

关于 在当今以短消息和推文为交流核心的世界中，表情符号已成为表达思想和情感的主要形式。 它们突破了语言障碍，使人们可以非常简洁地表达全部内容。 随着表情符号在日常生活中的使用越来越多，有时我们会失去文本的上下文，并不确定是否要根据文本使用哪种表情符号。 我们的项目旨在通过分析给定文本的情绪并预测与之相关的表情符号，根据给定的文字建议表情符号。 要求 Python> = 3 NLTK> = 3.2.3 凯拉斯> = 2.0.7 词嵌入 下载 将它们放在src文件夹中 使用方法 朴素贝叶斯分类器（ nb ） 决策树分类器（ dtc ） LSTM（ lstm ） 双向LSTM（ blst

TensorFlow-ENet ENet的TensorFlow实现。 该模型已在CamVid数据集上进行了测试，并带有从英国剑桥拍摄的街道场景。 有关此数据集的更多信息，请访问： : 。 要求： TensorFlow> = r1.2 可视化 请注意，如果网络未将gif加载在一起，则gif可能不同步。 您可以刷新页面以同步查看它们。 测试数据集输出 TensorBoard可视化 在根目录上执行tensorboard --logdir=log来监视您的训练，并在训练模型时对照地面真实情况和原始图像观看分段输出形式。 内容 码 enet.py：ENet模型定义，包括参数范围。 train

此教程介绍如何在windows系统中单机布置redis哨兵模式(主从复制)，同时要以后台服务的模式运行。布置以脚本的形式，一键完成。多台机器之间布置哨兵模式(主从复制)复杂得多，关于多机器的布置，参见另博文《redis在Windows下以后台服务一键搭建哨兵(主从复制)模式(多机)》。 此资源对应的使用说明博客：http://blog.csdn.net/mingojiang/article/details/79067334