深度发送 项目描述 该项目将基于唤醒价情感模型（又称为）分析用户上传的音乐文件。 唤醒代表音乐对人耳的强烈或“刺激性”，从平淡而放松的感觉到强烈而令人振奋的感觉。 此处的价表示音乐听起来多么令人愉悦或多么悲伤。 这个定义比定义要窄，但是对于机器学习模型来说更容易分类。 此外，该项目还实现了节奏检测和音乐流派检测的功能。 Web框架： ， 涉及技能：HTML，CSS，javascript，python 放大细节 节奏，唤醒和化合价检测：音乐原始数据的中间50％被分为5秒帧，步长为0.5秒。 然后将每个帧分成较小的25ms子帧，然后将其转换为MFCC（梅尔频率倒谱系数）阵列。 最后，将最初为矩

李航书中机器学习模型的LaTeX公式笔记

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利用keras深度学习框架，生成人脸表情学习模型h5，转换为tensorflow的深度学习框架pb，在OpenCV中利用dnn调用pb模型并判断人脸表情

Myo_gestureArmBand_experiments 通过实施scikit-learn机器学习模型，使用Myo Armband进行自定义手势识别。 该项目正在使用Niklas Rosenstein在提供的Myo SDK的Python绑定。 给他的仓库一个星星。 一旦按照Niklas的指示安装了绑定，请尝试看看是否可以运行他的示例python脚本之一（在./examples/目录中）。 如果Niklas的示例不起作用，则说明绑定本身做错了什么。 您必须首先弄清楚。 如果成功，那么可以尝试运行我在此处编写的newRunScript.py脚本。 如果Niklas的示例正常工作，而我

简单的TensorFlow服务 介绍 简单TensorFlow服务是针对机器学习模型的通用且易于使用的服务。 在了解更多信息。 支持分布式TensorFlow模型 支持常规的RESTful / HTTP API 通过加速的GPU支持推理 支持curl和其他命令行工具 以任何编程语言支持客户 按型号支持代码生成客户端，无需编码 支持对图像模型的原始文件进行推断 支持详细请求的统计指标 支持同时服务多个模型 支持模型版本的在线和离线动态 支持为TensorFlow模型加载新的自定义操作 通过可配置的基本身份验证支持安全身份验证 支持多种型号的TensorFlow / MXNet / PyTorch / Caffe2 / CNTK / ONNX / H2o / Scikit-learn / XGBoost / PMML / Spark MLlib 安装 使用安装服务器。 pip install simple_tensorflow_serving 或从安装。 python ./setup.py install python ./setup.py develop

NLP-Models-Tensorflow ，针对NLP问题收集机器学习和tensorflow深度学习模型， Jupyter Notebooks内部的代码简化了100％ 。 目录 目的 原始的实现非常复杂，并且对初学者并不友好。 因此，我尝试简化其中的大部分内容。 此外，还有大量尚未发布的文件实施。 因此，随时将其用于您自己的研究！ 我将为我没有从头实现的模型附加github存储库，基本上，我会针对不赞成使用的问题复制，粘贴和修复​​这些代码。 Tensorflow版本 仅Tensorflow版本1.13及更高版本，不包括2.X版本。 1.13 <Tensorflow <2.0 pip install -r requirements.txt 内容 接受培训。 精度仅基于10个历元，使用单词位置计算得出。 完整列表（12个笔记本） LSTM Seq2Seq使用主题建模，测试精度为13.22％ LSTM Seq2Seq + Luong注意事项使用主题建模，测试准确性为12.39％ 采用主题建模的LSTM Seq2Seq + Beam Decoder，测试精度为10.67％

iOS上很棒的机器学习演示 我们通过Core ML和ML Kit（TensorFlow Lite）解决了在iOS上使用机器学习模型的挑战。 内容 适用于iOS的机器学习框架 等等（ ， DEPRECATED ） 使用Core ML时的模型流程 大多数ML框架的总体流程非常相似。 每个框架都有其自己兼容的模型格式。 对于每个移动ML框架，我们需要采用TensorFlow中创建的模型并将其转换为适当的格式。 一旦准备好兼容模型，就可以使用ML框架运行推理。 请注意，您必须手动执行预处理/后处理。 如需更多说明，请查看 。 使用创建ML时的模型流程 基准项目 完成 在Core ML中使用内置模型 通过ML Kit使用内置的设备上模型 使用Core ML和ML Kit的Vision自定义模型 使用Core ML进行对象检测 去做 使用ML套件进行物体检测 在ML Kit上使用内置的云模型地标识别 对Core ML和ML Kit使用NLP的自定义模型 通过Core ML和ML Kit使用自定义模型进行音频 音频识别 语音识别 TTS 影像分类 名称 演示 注意 -- -- 目标

Spotty大大简化了在和上进行深度学习模型的培训： 它使在GPU实例上的训练与在本地计算机上的训练一样简单 它会自动管理所有必要的云资源，包括图像，卷，快照和SSH密钥 它使每个人都可以通过几个命令在云中训练您的模型 它使用轻松地将远程进程与其终端分离 通过使用和它可以为您节省多达70％的成本 文献资料 请参阅。 阅读文章中对于现实世界的例子。 安装 要求： Python> = 3.6 如果使用的是AWS，请参阅AWS CLI（请参阅）。 如果您使用的是GCP，请使用Google Cloud SDK（请参阅 ） 使用安装或升级Spotty： $ pip install -U spotty 开始使用 准备一个spotty.yaml文件并将其放在项目的根目录中： 请参阅的文件规范。 阅读文章为一个真实的例子。 启动实例： $ spotty start 它将运行竞价型实例，还原快照（如果有），将项目与正在运行的实例同步，然后将Docker容器与环境一起启动。 训练模型或运行笔记本。 要通过SSH连接到正在运行的容器，请使用以下命令： $ spotty sh

使用MLflow服务按需机器学习模型 使用和的按需训练和服务的机器学习模型的解决方案。 那里的大多数文档和样本通常会向您展示如何采用一种特定的ML模型并将其引入具有生产规模的生产环境中。 在此示例解决方案中，我们尝试提供一种方法来同时缩放系统中现有的不同模型的数量，而不是针对将要回答的推理请求的数量缩放一个特定的模型。 它是根据实际用例进行概括的，在该用例中，最终用户的行为需要对模型进行即时训练，然后根据其规格进行小规模推理。 此存储库中的代码允许创建MLflow项目的数据科学家使用不同的参数对其进行测试，然后再根据经过训练的模型为模型提供预测结果。 运行此示例时，我们假设一个笔记本已经在Azure Databricks中加载，并且该笔记本正在使用MLflow来存储和记录实验。 在此存储库中，有2个（基于MLflow提供的示例），您可以用来入门。 建筑 该解决方案包括在上部署的3个。 在此示例中，服务通过REST API进行通信。 是解决方案的入口点，可在发出火车模型请求和运行模型以接收预测结果之间进行导航。 管理对Databricks的请求-启动集群并运行笔记本来训练ML