Centos升级内核到4.19 使用 rpm -ivh kernel-ml-4.19.12-1.el7.elrepo.x86_64.rpm

百度地图毕业设计源码 毕业纪念APP 1句话版本价值宣言 调用人像分割功能实现帮助用户轻松实现过去的自己和现在的自己出现在同一幅画面里，调用人脸识别API帮助用户避免路遇故人却不识的尴尬场面，运用地理围栏API帮助用户发现身边的老同学以及帮助用户策划聚会的地点。 1分钟版本价值宣言 (图文线上可阅读含可查连结) 目前，对于毕业纪念APP的这一概念，很多人认为就是为用户提供简易制作毕业纪念相册或毕业纪念视频的功能软件。因此想要从市场中脱颖而出，就要另辟蹊径，满足用户更加多样化的需求。而这个APP针对的用户是应届毕业生和非应届毕业生（就已经毕业了一段时间） 我们APP的主要功能是调用人像分割功能实现帮助用户轻松实现过去的自己和现在的自己出现在同一幅画面里；调用人脸识别API帮助用户避免路遇故人却不识的尴尬场面；运用地理围栏API帮助用户发现身边的老同学以及帮助用户策划聚会的地点。 之所以选用高德地图API，是因为如果不考虑POI数据的话，从对开发者友好角度，从容易上手角度：高德完胜百度。高德的API十分简单易上手，高德一行代码，百度最少要五行。而且高德拥有测绘权，地理坐标信息比百度更为精准

[ML] Pytorch自学实战项目其4：基于学习（RNN）算法的车辆状态估计：训练模型，推理代码，数据源

1.包括广义互相关时延估计GCC几种加权方式（Roth加权、SCOT加权、PHAT加权、ML加权）的详细代码（MATLAB） 2.代码有很详细的注释，很有参考价值，每一种加权方法都有详细的代码 3.希望能帮助大家更好的理解广义互相关时延估计

简单的歌曲建议系统 在我们的示例中使用的“百万首歌曲”数据集，其中使用“百万首歌曲”数据集创建了简单的歌曲推荐系统； 来自各种网站的歌曲的混合，用户在听完歌曲后给出的乐谱，包含数据集和数据集。 例如其内容： 合并两个数据集 在我们合并的数据集的内容中打印数据（行）和属性（列）的数量 显示数据集的内容 分离数据集作为训练和测试数据 创建不基于定制的基于受欢迎度的推荐类的示例 尝试使用基于相似度的建议类别示例来预测用户喜欢的歌曲列表 通过歌曲标题建议类似歌曲的示例 根据用户输入的歌曲给出建议的部分 资源利用 该示例的屏幕截图： 数据集内容中的数据（行）和属性（列）数： 数据集包含： 基于受欢迎程度的建议，无需定制： 基于相似度的建议： 根据歌曲名称建议相似的歌曲： 根据用户输入的歌曲的建议：

《空间谱估计理论与算法》ch5 《阵列信号处理及Matlab实现》ch4 用的求解函数是《空间谱》ch5中的表达形式 可成功运行

异质信息网络的研究现状综述，阅读之后可以对异质信息网络有一个大概的了解

ClearML-自动魔术工具套件，可简化ML工作流程实验经理，ML-Ops和数据管理 清除ML 前身为快板火车 ClearML是ML / DL开发和生产套件，它包含三个主要模块： -自动进行实验跟踪，环境和结果 -ML / DL作业（K8s /云/裸机）的自动化，管道和编排解决方案 -在对象存储（S3 / GS / Azure / NAS）之上的完全可区分的数据管理和版本控制解决方案 检测这些组件是ClearML服务器，请参阅和 在2分钟内 ClearML实验管理员 仅在代码中添加2行即可获得以下内容 完整的实验设置日志 完整的源代码管理信息，包括未提交的本地更改 执行环境（包括特定的软件包和版本） 超参数 ArgParser用于具有当前使用值的命令行参数 显式参数字典 Tensorflow定义（absl-py） 九头蛇配置和替代 初始模型权重文件 完整的实验输出自动捕获 标准输出和标准错误 资源监控（CPU / GPU利用率，温度，IO，网络等） 模型快照（具有可选的自动上传到中央存储的功能：共享文件夹，S3，GS，Azure，Http） 工件日志和存储（共享文件夹，S3

自动化数据科学 这个django专案有多个应用程式： regml-回归问题 classml-分类问题 clustml-聚类问题 superml-深度学习问题 该Web应用程序的最终目标是能够分析提供的数据集并从最常用的模型中推荐最佳的ML模型。 这全都取决于您的机器学习问题。 该工具将执行所需的任何数据预处理-数据清理，特征提取，规范化等。它将可视化数据并查看特征之间的关系。 最终用户只需输入很少的内容，就可以分别处理数字，分类和日期时间功能。 这听起来不令人兴奋吗？ REGML-回归ML 该应用程序旨在帮助数据科学家分析回归数据集并推荐最佳ML模型。 数据应以csv / txt格式提供，并且列数或其格式没有限制。 它接受数字，类别或数据列类型。 Please note that the quality of the analysis is as good as the data