用Portainer或UI for Docker可视化管理树莓派容器2016-11-24 分类：Docker实践分享/开发实战 阅读(2612)评论(0) 翻译：高洪涛我在家用树莓派弄了一些家庭网络服务，并且将它们运行在Docker容器内。我不时地想看看或管理其中一个容器。但我太懒了，不想到我的笔记本电脑去用Docker命令行界面。现在有两个很好的Docker UI可以通过Web浏览器访问你的..

Python 爬虫 PhantomJs 获取JS动态数据字数2034 阅读2900 评论16 喜欢8上篇文章我非常high的爬取了一个正常网页的数据对是正常不正常的来了这次研究的就是那些“不正常”的网页 当时是我太天真 后面发现水又深介于现在JS H5的大趋势 大部分网站都是混入了JS数据加载 数据是延迟加载的这样如果我们用原始的ur

Python 爬虫入门（二）—— IP代理使用时间 2016-01-25 11:40:00  Python_博客园原文  http://www.cnblogs.com/hearzeus/p/5157016.html主题 Python上一节，大概讲述了Python 爬虫的编写流程， 从这节开始主要解决如何突破在爬取的过程中限制。比如，IP、JS、验证码等。这节主要

无人机

图像识别训练样本集ImageNetImageNet是一个计算机视觉系统识别项目，是目前世界上图像识别最大的数据库。是美国斯坦福的计算机科学家李飞飞模拟人类的识别系统建立的。能够从图片识别物体。目前已经包含14197122张图像，是已知的最大的图像数据库。每年的ImageNet大赛更是魂萦梦牵着国内外各个名校和大型IT公司以及网络巨头的心。图像如下图所示，需要注册ImageNet帐号才可以下载，下载

前言深度强化学习可以说是人工智能领域现在最热门的方向，吸引了众多该领域优秀的科学家去发掘其能力极限。而深度强化学习本身也由于其通用性备受各个应用领域推崇，从端对端游戏控制、机器人手臂控制、推荐系统，甚至也来到了自然语言对话系统。然而如何在日新月异，几乎每日都在更新迭代的深度强化学习的进展中保持好节奏，那是这篇文章带给大家的建议和思考。我们首先简要介绍一下深度学习和强化学习技术，以及

数据获取，存储，清理完成之后，对数据进行建模和使用算法之前，数据的特征选择是一个重要的问题。正所谓，数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。         特征选择是从一个原始数据特征空间中选择一个最优子集的过程，通过特征选择原始数据集中的冗余特征和不相关特征被除去，而有用特征得以保留。特征选择不仅能够实现降维，而且特征子集比原始数据子集获得更好的拟合优度和

物联网（IoT）是帮助人工智能（AI）以更好的方式控制和理解事物的未来技术。 我们收集了一些最有名的物联网平台，帮助您以受控方式开发物联网项目。物联网平台是帮助设置和管理互联网连接设备的组件套件。 一个人可以从一个系统远程收集数据，监控和管理所有连接互联网的设备。 物联网平台上有很多可用的在线平台，但为公司构建物联网解决方案都依赖于物联网平台主机和支持质量。在这里，我们编译了一些最好的和着...

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正则化是机器学习中非常重要并且非常有效的减少泛华误差的技术，特别是在深度学习模型中，由于其模型参数非常多非常容易产生过拟合。因此研究者也提出很多有效的技术防止过拟合，比较常用的技术包括：参数添加约束，例如L1、L2范数等训练集合扩充，例如添加噪声、数据变换等Dropout该文主要介绍深度学习中比较常见几类正则化方法以及常用参数选择，并试图解释其原理。正则化技术参数惩罚