相关推荐

轻量级大规模机器学习算法库Fregata开源：快速，无需调参

12年大规模机器学习和数据挖掘经验，对推荐系统、计算广告、大规模机器学习算法并行化、流式机器学习算法有很深的造诣；在国际顶级会议和期刊上发表论文12篇，申请专利9项；前IBM CRL、腾讯、华为诺亚方舟实验室数据...

[转]轻量级大规模机器学习算法库Fregata开源

轻量级大规模机器学习算法库Fregata开源：快速，无需调参 http://geek.csdn.net/news/detail/129806作者：张夏天，TalkingData首席数据科学家。12年大规模机器学习和数据挖掘经验，对推荐系统、计算广告、大规模...

Fregata 机器学习算法库开源：快速，无需调参

大规模机器学习的挑战 随着互联网，移动互联网的兴起，可以获取的数据变得越来越多，也越来越丰富。数据资源的丰富，给机器学习带来了越来越多，越来越大创造价值的机会。 机器学习在计算广告，推荐系统这些价值上...

Fregata使用简介

最近TalkingData开源了Fregata，Fregata的主要作用是加速基于spark的机器学习的计算速度，据说10亿*10亿级别的数据如果缓存到内存中的话用1s钟就可以算完，如果不缓存的话，十秒钟搞定，如果这么来的话，那真是碉堡...

【CSDN AI 周刊】No. 004 | 2017年深度学习十大趋势预测

若您有希望与业界分享的AI实施案例、资料整理、学习笔记、趣闻妙谈，请发送邮件至wangyi@csdn.net，期待您的声音。2017年深度学习十大趋势预测本文作者曾经多次预测了技术发展的趋势，最近的一次预测是“2011年软件...

开源大数据周刊-第34期

轻量级大规模机器学习算法库Fregata开源 Fregata是TalkingData开源的大规模机器学习算法库，基于Spark，目前支持Spark 1.6.x, 很快会支持Spark 2.0。目前Fregata包括了Logistic Regression, Softmax, 和Random ...

2016年大数据80篇爆款文章：这一年你追过的那些技术

回过头来我们看看这一年的脚印，这里我按照文章内容做了一次汇总，分为：流处理、机器学习、用户画像、数据驱动、Hadoop、Apache Spark、Apache Kylin、Druid、推荐系统和大数据平台架构。 流处理 2016年流式...

2017年深度学习十大趋势预测

2017年深度学习十大趋势预测 本文作者曾经多次预测了技术发展的趋势，最近的一次预测是“2011年软件发展的趋势与预测”。10项预言中，准确地命中了6项，比如JavaScript VM、NoSQL、大数据分析、私有云、Scala...

ArchSummit2016干货分享+美团：即时物流调度平台实践+一点资讯：兴趣引擎-深度融合搜索和推荐+阿里-智能问答系统的实践

ThinkData：Fregata- Spark上的轻量级大规模机器学习算法库 已开源： https://github.com/TalkingData/Fregata 基于Spark实现的分布式机器学习算法库，目前只有几个基础的模型(LR、softmax、RDT)，声称相比MLlib...

智慧园区3D可视化解决方案PPT(24页).pptx

在智慧园区建设的浪潮中，一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点，通过信息化平台与智能硬件的深度融合，为园区带来前所未有的变革。 首先，智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心，打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心（IOC），采用1+N模式，即一个智能运营中心集成多个应用系统，实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”，利用大数据可视化技术，将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上，管理者可直观掌握园区运行状态，实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒，还大幅提升了管理效率，让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是，该方案融入了诸多前沿科技，让智慧园区充满了未来感。例如，利用AI视频分析技术，智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪，不仅极大提升了安防水平，还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时，无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入，让园区安全无死角，管理更轻松。特别是巡逻机器人，不仅能进行360度地面全天候巡检，还能自主绕障、充电，甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力，成为了园区管理的得力助手。此外，通过构建高精度数字孪生系统，将园区现实场景与数字世界完美融合，管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作，仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是，智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程，实现降本增效。例如，智能库存管理、及时响应采购需求等举措，大幅减少了库存积压与浪费；而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时，借助大数据分析技术，园区可精准把握产业趋势，优化招商策略，提高入驻企业满意度与营收水平。此外，智慧园区的低碳节能设计，通过能源分析与精细化管理，实现了能耗的显著降低，为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之，这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效，更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境，是未来园区建设的必然趋势。

labelme标注的json转mask掩码图，用于分割数据集 批量转化，生成cityscapes格式的数据集

labelme标注的json转mask掩码图，用于分割数据集 批量转化，生成cityscapes格式的数据集

（参考GUI）MATLAB GUI漂浮物垃圾分类检测.zip

（参考GUI）MATLAB GUI漂浮物垃圾分类检测.zip

人脸识别_OpenCV_活体检测_证件照拍照_Demo_1741778955.zip

人脸识别项目源码实战

人脸识别_科大讯飞_Face_签到系统_Swface_1741770704.zip

人脸识别项目实战

跟网型逆变器小干扰稳定性分析与控制策略优化simulink仿真模型和代码.zip

本仿真模型基于MATLAB/Simulink（版本MATLAB 2016Rb）软件。建议采用matlab2016 Rb及以上版本打开。（若需要其他版本可联系代为转换） CSDN详情地址：https://blog.csdn.net/qq_50594161/article/details/146242453sharetype=blogdetail&sharerId=146242453&sharerefer=PC&sharesource=qq_50594161&spm=1011.2480.3001.8118

16-1文本表示&词嵌入.ipynb

实战练习分词、创建词表、文本处理

45页-零碳智慧园区标准解决方案：模块化、可扩展且可复制的解决方案.pdf

在智慧园区建设的浪潮中，一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点，通过信息化平台与智能硬件的深度融合，为园区带来前所未有的变革。 首先，智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心，打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心（IOC），采用1+N模式，即一个智能运营中心集成多个应用系统，实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”，利用大数据可视化技术，将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上，管理者可直观掌握园区运行状态，实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒，还大幅提升了管理效率，让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是，该方案融入了诸多前沿科技，让智慧园区充满了未来感。例如，利用AI视频分析技术，智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪，不仅极大提升了安防水平，还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时，无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入，让园区安全无死角，管理更轻松。特别是巡逻机器人，不仅能进行360度地面全天候巡检，还能自主绕障、充电，甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力，成为了园区管理的得力助手。此外，通过构建高精度数字孪生系统，将园区现实场景与数字世界完美融合，管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作，仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是，智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程，实现降本增效。例如，智能库存管理、及时响应采购需求等举措，大幅减少了库存积压与浪费；而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时，借助大数据分析技术，园区可精准把握产业趋势，优化招商策略，提高入驻企业满意度与营收水平。此外，智慧园区的低碳节能设计，通过能源分析与精细化管理，实现了能耗的显著降低，为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之，这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效，更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境，是未来园区建设的必然趋势。

人脸识别_活体检测_数据录入_登录系统Face_Login_1741778308.zip

人脸识别项目源码实战

学生信息管理平台是一个基于Java Web技术的综合性管理平台

学生信息管理系统是一个基于Java Web技术的综合性管理平台。通过此系统，可以实现对学生、教师、选课信息等的动态管理， 提升学校管理效率。系统采用分层架构设计，前端使用HTML、CSS，JavaScript和jQuery，后端基于Servlet，JSP和Spring框架，数据库采用MySQL。主要有四个大功能，学生管理（ 增加学生信息、删除学生信息、修改学生信息、查询学生信息）、教师管理（增加教师信息、删除教师信息、修改教师信息、查询教师信息）、选课信息管理（添加选课、查询选课情况、删除选课记录）、系统管理（ 登录与注册功能、 用户角色管理（老师，学生，管理员）、系统日志查看）。 技术架构 1.前端技术 HTML,CSS：静态页面布局与样式 JavaScript，jQuery：动态交互、DOM操作和AJAX请求 2.后端技术 Servlet：控制层，处理用户请求 JSP：页面动态生成 Spring：依赖注入，业务逻辑分离 3.数据库 MySQL：存储学生、教师，课程等数据 JDBC：数据库连接与操作