人工智能 - paddlepaddle飞桨 - 入门之安装教程快速安装PaddlePaddle支持使用pip快速安装， 执行下面的命令完成CPU版本的快速安装：pip install -U paddlepaddle如需安装GPU版本的PaddlePaddle，执行下面的命令完成GPU版本的快速安装:pip install -U paddlepaddle-gpu...

线性回归¶让我们从经典的线性回归（Linear Regression [1]）模型开始这份教程。在这一章里，你将使用真实的数据集建立起一个房价预测模型，并且了解到机器学习中的若干重要概念。本教程源代码目录在book/fit_a_line， 初次使用请您参考Book文档使用说明。说明：¶1.硬件环境要求： 本文可支持在CPU、GPU下运行 2. Docker镜像支持的CUDA/c...

JavaScript玩转机器学习：模型转换模型转换TensorFlow.js 配备了各种预训练模型，这些模型可以在浏览器中使用，模型仓库中有相关介绍。但是，您可能已经在其他地方找到或创建了一个 TensorFlow 模型，并希望在 web 应用程序中使用该模型。为此，TensorFlow.js 提供了一个模型转换器。TensorFlow.js 转换器有两个组件:一个命令行程...

语义角色标注本教程源代码目录在book/label_semantic_roles,初次使用请您参考Book文档使用说明。说明¶本教程可支持在 CPU/GPU 环境下运行Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5，对于NVIDIA Tesla V100...

词向量本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。说明¶本教程可支持在 CPU/GPU 环境下运行Docker镜像支持的CUDA/cuDNN版本如果使用了Docker运行Book，请注意：这里所提供的默认镜像的GPU环境为 CUDA 8/cuDNN 5，对于NVIDIA TeslaV100等要求CUDA 9的 GPU，...

JavaScript玩转机器学习：Node 中的 TensorFlow.jsTensorFlow CPUTensorFlow CPU 包，可以按如下方式导入：import * as tf from '@tensorflow/tfjs-node'当从这个包导入 TensorFlow.js 时，您导入的模块将由 TensorFlow C 二进制文件加速并在 CPU 上运...

情感分析本教程源代码目录在book/understand_sentiment,初次使用请您参考Book文档使用说明。背景介绍¶在自然语言处理中，情感分析一般是指判断一段文本所表达的情绪状态。其中，一段文本可以是一个句子，一个段落或一个文档。情绪状态可以是两类，如（正面，负面），（高兴，悲伤）；也可以是三类，如（积极，消极，中性）等等。情感分析的应用场景十分广泛，如把用户在购物网站（...

本文是关于机器学习与Python编程的全面指南，分为三部分。第一部分“思想与基石”建立了机器学习的宏观认知，探讨了学习本质、Python的哲学与数据科学生态系统，并破除AI迷思。第二部分“术法万千”详细解析主流机器学习模型，包括监督学习（分类、回归）、无监督学习（聚类、降维）和集成学习。第三部分“登堂入室”通过金融风控和文本情感分析两个实战项目，演示从数据处理到模型部署的完整流程，并展望深度学习等

亲爱的读者，当您翻开这一页，您正站在一个时代的入口。这个时代由数据驱动，由算法赋能，它的核心引擎，便是我们即将深入探索的“深度学习”。它不仅是工程师和科学家的工具，更是一种全新的思维方式，正在以磅礴之势重塑我们所知的世界。本章将作为您的向导，为您描绘一幅宏大的地图，让您明白我们从何而来，身在何处，又将去向何方。在踏上深度学习的奇妙旅程之前，我们必须先校准罗盘，明确几个最基本却也最容易混淆的概念：人

机器翻译与跨语言处理是NLP领域的重要研究方向，通过合理的模型选择、数据处理和评估优化，可以实现高效的多语言翻译和跨语言信息处理。Python及其相关库提供了丰富的工具和功能，可以大大简化机器翻译与跨语言处理的实现过程，提高工作效率。通过本章的学习，您将能够掌握机器翻译与跨语言处理的关键技术和实现方法，并将其应用于AI模型的实战中，实现各种智能应用。第二十六章：多模态模型应用：跨越文本、图像与声音