在开发项目中，想要使异步或分页加载更好看一些，可以在ListView加上HeaderView或者footerView。addHeaderView()方法：主要是向listView的头部添加布局addFooterView()方法：主要是向listView的底部添加布局需要注意的是添加布局的时候应该从父容器开始添加，而不能直接添加父容器中的子控件。例如：从一个xml布局文件中添加一个b

Google深度学习部门GoogleBrain的掌门人，也是Google里受万众景仰的神级别工程师JeffDean，在GooglePlus上发布了Tensorflow游乐场的消息：http://playground.tensorflow.org。可以去简单地模拟深度学习的过程。连线越粗表明权重越大。

利用Tensorflow训练图像分类的模型我在刚进行训练模型的时候，是想靠自己拆开一个模型，之后再进行训练的方法。后来发现在我不彻底弄清模型的原理并搞到模型的源码之前我是不可能去训练的。后来发现tensorflow就提供了这样一个工具，它虽然没有公开深度学习网络的模型源码，却给出了保存好的模型和训练的代码。这样就直接可以拿来训练了。这个模型是谷歌的Inceptionv3（http:

面试官您好，我叫##，来自##大学，是即将17年毕业的硕士研究生，研究生期间主要做图像处理、机器视觉方面的工作，所以我的求职意向是媒体算法。我的本科也是在##大学理学院读的，专业是信息与计算科学，主要学一些数学和计算机方面的课程，所以我相信自己有比较不错的编程基础。自己比较喜欢编程，对机器视觉和大数据开发这些这些人工只能领域很感兴趣，所以自己业余时间自学了Linux、shell脚本、Python语

在上一篇文章中看到源代码，有些疑惑，tf.app.run（）原理，这篇我看了一下原理。1、tensorflow的程序中,在main函数下,都是使用tf.app.run()来启动[python] viewplain copy if __name__ == "__main__":    tf.app.run()  2、查

当训练一个模型，它往往是有价值的实时跟踪和评估进展。在本教程中，您将学习如何使用TensorFlow的记录功能和监测API审核在分类器分类的神经网络进行训练的鸢尾花。本教程建立在tf.contrib.learn快速开发的代码，所以如果你还没有完成这个教程，你可能想探索它，特别是如果你正在寻找一个基本tf.contrib.learn介绍/复习.解决这个问题的方法之一是分裂模型训练成多个适应调用的

该资源的github地址:Qix《Statistical foundations of machine learning》介绍:《机器学习的统计基础》在线版，该手册希望在理论与实践之间找到平衡点，各主要内容都伴有实际例子及数据，书中的例子程序都是用R语言编写的。《A Deep Learning Tutorial: From Perceptrons to Deep Networks》

目前有如之前基于统计的开源翻译系统介绍中提到的许多开源统计翻译系统，在由原始平行语料到形成最后的翻译系统的整个过程中，它们有一些相同的处理步骤，从这次的文章开始，陆续介绍几个最重要的过程做法及其意义。       一般在我们得到双语平行语料之后，在构建双语统计翻译系统之前，都会有一个双语数据预处理的过程，为后续例如词对齐处理提供分好词且格式恰当的双语数据。这里以汉英双语数据举例。

这学期学习了一门课程《自然语言处理》，关于自然语言处理有很多开源的工具，这里主要介绍openNLP在eclipse中的配置及使用方法，首先介绍openNLP这个开源工具。          openNLP是一种基于自然语言处理的机器学习工具，是基于最大熵的一种开源工具，主要封装了以下任务，tokenization,sentence segmentation, part-of-spe

数据挖掘测试数据集大全  关于源代码，网上有很多公开源码的算法包，例如最为著名的Weka，MLC++等。Weka还在不断的更新其算法，下载地址：http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ftp://pami.sjtu.edu.cnhttp://www.ics.uci.edu/~mlearn/MLRepository.htmstatlib