精选10大机器学习开源项目 !(附链接)
本文推荐的10大机器学习开源项目是由Mybridge从250个机器学习开源项目中挑选出来的,Github平均star为1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Visualizer, Watson等。
Rank 1:TensorFlow.js
(6129 stars on Github,来自TensorFlow团队)
该项目是一个开源的硬件加速 JavaScript 库,可在浏览器中训练和部署机器学习模型。
项目地址:
https://github.com/tensorflow/tfjs
Rank 2:Augmentor v0.2
(1661 stars on Github,来自M
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C#开源框架
原文: C#开源框架 Json.NET http://json.codeplex.com/ Json.Net 是一个读写Json效率比较高的.Net框架.Json.Net 使得在.Net环境下使用Json更加简单。通过Linq To JSON可以快速的读写Json,通过JsonSerializer可以序列化你的.Net对象。让你轻松实现.Net中所有类型(对象,基本数据类型 等)和Json的转换。 Math.NET http://www.mathdotnet.com/ Math.NET的目标是为提供一款自身包含清晰框架的符号运算和数学运算/科学运算,它是C#开发的开源类库。Math.NET含了一个支持线性代数的解析器,分析复杂微分,解方程等等功能。 Faker.Net https://github.com/jonwingfield/Faker.Net 开发的时候是不是为测试数据烦恼?Faker.Net可以非常方便帮你生成大批量测试数据。例如人员表里面的姓名、性别什么的。 Html Agility Pack http://htmlagilitypack.codeplex.com/ ...
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Spark2.1.0之运行环境准备
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/beliefer/article/details/80042229 学习一个工具的最好途径,就是使用它。这就好比《极品飞车》玩得好的同学,未必真的会开车,要学习车的驾驶技能,就必须用手触摸方向盘、用脚感受刹车与油门的力道。在IT领域,在深入了解一个系统的原理、实现细节之前,应当先准备好它的运行环境或者源码阅读环境。如果能在实际环境下安装和运行Spark,显然能够提升读者对于Spark的一些感受,对系统能有个大体的印象,有经验的工程师甚至能够猜出一些Spark在实现过程中采用的设计模式、编程模型。 考虑到大部分公司在开发和生产环境都采用Linux操作系统,所以笔者选用了64位的Linux。在正式安装Spark之前,先要找台好机器。为什么?因为笔者在安装、编译、调试的过程中发现Spark非常耗费内存,如果机器配置太低,恐怕会跑不起来。Spark的开发语言是Scala,而Scala需要运行在JVM之上,因而搭建Spark的运行环境应该包括JDK和Scala。 本文只介绍最基本的与Spark相关...
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