该书为Matheus Facure所著《Causal Inference in Python: Applying Causal Inference in the Tech Industry》，姑且翻译为《使用Python进行因果推断：科技产业应用》 详情请查看系列读书笔记《使用Python进行因果推断：科技产业应用》啃书(http://t.csdnimg.cn/o0dpV)

机器学习的信息理论基础。 我移除了里面添加的链接等信息，可以直接打印成很干净的书。

jetson-inference完成的源码，直接使用代码下拉，没有办法下载完全，编译不过，这个是完全的源码 nvidia公司出品，配合jetson nano自带的GPU加速，非常适合低成本的AI入门学习（图像分类，物体识别，语义分割、姿态检测等）。

关于计算机视觉的电子书，最新版本，经典著作，适合工学理学等领域

基于python inference 、ResNet实现的图像分类

The Bayesian method is the natural approach to inference, yet it is hidden from readers behind chapters of slow, mathematical analysis. The typical text on Bayesian inference involves two to three chapters on probability theory, then enters what Bayesian inference is. Unfortunately, due to mathematical intractability of most Bayesian models, the reader is only shown simple, artificial examples. This can leave the user with a so-what feeling about Bayesian inference. In fact, this was the author's own prior opinion.

RECCON：识别对话中的情感原因 该存储库包含论文“的数据集和模型的pytorch实现。 任务概述 给定一个用情感E标记的话语U，任务是从对话历史记录H中提取因果跨度S（包括话语U），该因果跨度S足以表示情感E的原因。 数据集 原始带注释的数据集可以在data/original_annotation文件夹中的json文件中找到。 可以在data/subtask1/和data/subtask2/文件夹中找到带有因果提取和因果情感任务的负面示例的数据集。 资料格式 DailyDialog和IEMOCAP的注释和对话可从 。json获得。 JSON文件中的每个实例都分配了一个标识符（例如“ tr_10180”），该标识符是一个列表，其中包含针对每种话语的以下各项的字典： 钥匙 价值 turn 话语指数从1.开始 speaker 目标话语的说话者。 utterance 话语文字。

中科院机器学习课程的推荐教材，中文名统计学完全教程

We live in a new age for statistical inference, where modern scientific technology such as microarrays and fMRI machines routinely produce thousands and sometimes millions of parallel data sets, each with its own estimation or testing problem. Doing thousands of problems at once is more than repeated application of classical methods. Taking an empirical Bayes approach, Bradley Efron, inventor of the bootstrap, shows how information accrues across problems in a way that combines Bayesian and

虹膜推理网络服务 该项目包含用于为在Iris数据集上训练的XGBoost多类别分类器提供服务的代码，并通过启用了docker的fastAPI接口提供服务，此外还包括pytest单元测试以及通过蝗虫对已部署服务的负载测试。 通过在项目根文件夹中运行以下命令，可以使用pipreqs提取需求： pipreqs --encoding=utf8 ./ 运行网络服务器 cd src uvicorn main:app --port 8006 (--reload) 或使用docker-compose： docker-compose up 使用.env文件中的指定主机和容器端口。 之后，您可以浏览生成的文档，通过上的Swagger UI尝试API的功能和行为，默认情况下为 运行测试套件 从根项目文件夹： pytest 使用蝗虫进行负载测试 运行蝗虫服务 cd load_test locust --