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机器学习必备:TensorFlow的11个使用技巧整理

TensorFlow2.x在构建模型和总体使用方面提供了很多便利。那么,在tf中有什么新功能?在本文中,我们将探索TF 2.0的10个功能,这些功能让TensorFlow的使用更加顺畅,减少了代码行并提高了效率,因为这些函数/类属于TensorFlow API。

为什么需要纹理过滤?

在计算机图形学中,纹理过滤或者说纹理平滑是在纹理采样中使采样结果更加合理,以减少各种人为产生的穿帮现象的技术。纹理过滤分为放大过滤和缩小过滤两种类型。对应于这两种类型,纹理过滤可以是通过对稀疏纹理插值进行填充的重构过滤(需要放大)或者是需要的纹理尺寸低于纹理本身的尺寸时(需要缩小)的一种抗锯齿过滤。

CCPA vs. GDPR:欧美这两部个人数据保护法有什么差异?

欧盟一般数据保护条例(GDPR)和加州消费者隐私法案(CCPA)是欧美两大经济体所出台的两部具有代表意义的个人数据保护方面的法规,代表欧美监管机关对于个人数据保护两种不同的管控取向。

机器学习:如何进行特征选择?

对当前学习任务有价值的属性称为是“相关特征”,没有价值的属性称为是“无关特征”,从给定的特征集中选择出相关特征子集的过程,就称为是“特征选择”。其中还有一种特征称为是“冗余特征”,这些特征指的是可以从其他特征中推演出来的特征。

关于卷积神经网络体系设计的理论实现

卷积神经网络,简称CNN,常用于视觉图像分析的深度学习的人工神经网络。形象地来说,这些网络结构就是由生物的神经元抽象拟合而成的。正如,每个生物神经元可以相互通信一般,CNN根据输入产生类似的通信输出。