如何创建产品文档|客户|知识库|示例_新浪新闻
Stripe的开发人员文档因使用三列布局来组织导航、内容发现和实时代码片段执行而闻名。顶部导航将文档分为Stripe的各个产品类别,例如支付、业务运营、开发人员工具等。您可以在每个产品下方执行的每个活动都有一个相应的帮助文件,供开发人员从左侧导航开始。除了入门指南之外,Stripe还在导航中内置了深入的文档和教程。
Python 潮流周刊#34:Python 3.13 的 JIT 方案又新又好!
yarl:一个URL解析工具:httpsgithub/aio-libs/yarl[22]apispec:可插拔的API规范生成器,支持OpenAPI规范:httpsgithub/marshmallow-code/apispec[23]marshmallow:支持复杂对象与简单数据类型相互转换:httpsgithub/marshmallow-code/marshmallow[24]jake:在GitHub上轻松创建...
GitHub万星资源:强化学习算法实现,教程代码样样全,还有详细学习规划
以基于模型的强化学习:使用动态规划的策略迭代和值迭代这一章为例。这一章配套的是DavidSilverRL课程的第三讲,动态编程规划。首先是学习目标:了解策略评估和策略改进之间的区别,以及这些流程如何相互作用理解策略迭代算法理解值迭代算法了解动态规划方法的局限性设定好学习目标,这份教程还替你划了重点概念。
干货20个教程,掌握时间序列的特征分析(附代码)
fromstatsmodels.tsa.seasonalimportseasonal_decomposefromdateutil.parserimportparse#ImportDatadf=pd.read_csv('httpsraw.githubusercontent/selva86/datasets/master/a10.csv',parse_dates=['date'],index_col='date')#MultiplicativeDecompositionresult_mul=seasonal_decompose(...
从架构讲解到实践指南,这是一份值得收藏的MindSpore上手教程
我本地的环境就是win10系统,上面安装了MindSpore;如果大家想了解MindSporeCPU版本在win10系统上的具体安装步骤,可以查阅MindSpore官网教程(httpsmindspore/tutorial/zh-CN/master/advanced_use/mindspore_cpu_win_install.html)进行尝试。Q:使用MS建立训练模型代码能有多简单?除去网络的...
GPT-2没什么神奇的,PyTorch 就可以复现代码
Zero-shot设置是不微调语言模型并直接在目标数据集上运行推理的设置(www.e993.com)2024年8月5日。例如,在WebText上预览一个LM,并直接尝试预测Amazon影评数据集的下一个单词。模型架构(GPT-2)我们的LM使用基于transformer的架构。该模型主要遵循OpenAIGPT模型的细节,并进行了一些修改。层规范化被移动到每个子块的输入,类似...
基于PaddlePaddle的图片分类实战 | 深度学习基础任务教程系列
PaddleAPI提供了自动加载cifar数据集模块paddle.dataset.cifar。通过输入pythontrain.py,就可以开始训练模型了,以下小节将详细介绍train.py的相关内容。模型结构Paddle初始化让我们从导入PaddleFluidAPI和辅助模块开始。本教程中我们提供了VGG和ResNet两个模型的配置。
教程| TF官方博客:基于TensorFlow.js框架的浏览器实时姿态估计
姿态——在最高层次上,PoseNet将返回一个姿态目标,其中包含检测到的每个人物的关键点列表和实例级置信度得分。PoseNet返回检测到的每个人和每个姿态关键点的置信度值。图像来源:《MicrosoftCoco:CommonObjectsinContextDataset》(httpscocodataset)...
计算机视觉中,究竟有哪些好用的目标跟踪算法(下)
LCT在DSST一个平移相关滤波Rc和一个尺度相关滤波的基础上,又加入第三个负责检测目标置信度的相关滤波Rt,检测模块OnlineDetector是TLD中所用的随机蕨分类器(randomfern),在代码中改为SVM。第三个相关滤波类似MOSSE不加padding,而且特征也不加cosine窗,放在平移检测之后。
Github Star 7.2K,超级好用的OCR数据合成与半自动标注工具,强烈...
全新发布数据合成工具Style-Text:可以批量合成大量与目标场景类似的图像,在多个场景验证,效果均提升15%以上。全新发布半自动数据标注工具PPOCRLabel:有了它数据标注工作事半功倍,相比labelimg标注效率提升60%以上,社区小规模测试,好评如潮。多语言识别模型效果升级:中文、英文、韩语、法语、德语、日文识别...