julia提供的各种接口为自定义类型扩展功能。本文讨论一下Iteration接口。自定义的类型实现这里接口就可以实现迭代功能，也就是可以直接在for循环这样使用：假如iter是你的自定义类型：

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网站性能压力测试是性能调优过程中必不可少的一环。只有让服务器处在高压情况下才能真正体现出各种设置所暴露的问题。Apache中有个自带的，名为ab的程序，可以对Apache或其它类型的服务器进行网站访问压力测试。

Google 最近开源了它的第二代人工智能与数值计算库TensorFlow。TensorFlow由Google大脑团队开发，并且能够灵活地运行在多个平台上——包括GPU平台与移动设备中。

原文链接：[链接] 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Jiayi Deng 本文展示如何用灰色关联度分析的直播带货效用及作用机制研究，并结合一个分析神经退行性疾病数据实例的代码数据，为读者提供一套完整的实践数据分析流程。

欢迎关注我的公众号 [极智视界]，回复001获取Google编程规范  O_o   >_<   o_O   O_o   ~_~   o_O   本文分析下 darknet load_weights 接口，这个接口主要做模型权重的加载。1、darknet 数据加载流程   之前的文章已经介绍了一下 darknet 目标检测的数据加载流程，并介绍了.data、.names 和 .cfg 的加载实现。   ...

现在很多深度网络都优先推荐使用Adam做优化算法，我也一直使用，但是对它的参数一知半解，对它的特性也只是略有耳闻，今天我终于花时间看了一下论文和网上的资料。整理如下。

首先，简单回顾一下深度残差网络，深度残差网络的基本模块如下图所示。相较于普通的卷积神经网络，深度残差网络引入了跨层的恒等映射，来减小模型训练的难度，提高准确率。

对数据科学家来说，讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人，我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。

通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。回顾一下，bagging意味着 "boostrap聚合"。因此，考虑一个模型m：X→Y。让 表示从样本中得到的m的估计

本文首发于个人博客[链接]，欢迎阅读最新内容！ tensorrt fp32 fp16 tutorial with caffe pytorch minist model Series Part 1: install and configure tensorrt 4 on ubuntu 16.04 Part 2: tensorrt fp32 fp16 tutorial Part 3: tensorrt int8 tutorial Code Example include headers {代码...} caffe model to tensorr...

数据泄露是指在预测时理论上无法获取的信息，通过某种方式影响了模型的训练过程。在时间序列分析中，由于数据的时序特性，这种问题尤为隐蔽。数据泄露会导致模型在训练阶段表现出远超其在实际生产环境中的准确性。

生成对抗网络(GANs)的训练效果很大程度上取决于其损失函数的选择。本研究首先介绍经典GAN损失函数的理论基础，随后使用PyTorch实现包括原始GAN、最小二乘GAN(LS-GAN)、Wasserstein GAN(WGAN)及带梯度惩罚的WGAN(WGAN-GP)在内的多种损失函数。生成对抗网络(GANs)的工作原理堪比一场精妙的艺术创作过程——生成器(Generator)...

通常，bagging 与树有关，用于生成森林。但实际上，任何类型的模型都有可能使用bagging 。回顾一下，bagging意味着 "boostrap聚合"。因此，考虑一个模型m：X→Y。让 表示从样本中得到的m的估计

python由于它动态解释性语言的特性，跑起代码来相比java、c++要慢很多，尤其在做科学计算的时候，十亿百亿级别的运算，让python的这种劣势更加凸显。

投资机构或电商企业等积累的客户交易数据繁杂。需要根据用户的以往消费记录分析出不同用户群体的特征与价值，再针对不同群体提供不同的营销策略。 用户分析指标根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标 {代码...} 通过该图将用户进行分类： {代...

POL 850 Spring 2021 Homework 1This homework is due by 5 PM on Friday, February 19. Please use this R Markdown template to report yourcode, ouput, and written answers in a single document. Turn in your homework by uploading the pdf file toNYU Classes. Make sure to comment your code (using the # ke...