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2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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教育部:加快重点领域立法步伐,把“劳动”纳入教育政策

    教育部长陈宝胜:加快重点领域立法步伐,把“劳动”纳入教育政策。21财经报道,北京应用王峰报道,“教育改革的发展需求迫切,教育立法不应该缓慢或缓慢。教育立法应强调权威性和准确胡豆黄_东川新闻网性,但不可能一律完善。如果中央政府有群众的要求、需要和期望,我们就要积极地推动。《中国教育报》12月25日刊登了党组书记、教育部部长陈宝生11月在全国教育法治会议上的讲话。余烬29。陈宝生指出,要抓住机遇,抓紧抓好学前教育法、民办教育促进法实施条例、教育法修订、将“劳动”纳入教育政策等立法工作。以下是陈宝胜教育立法演讲的摘录:要抓住机遇,加快中央明确部署的立法项目。今年10月,经党中央批准的全国人民代表大会第十三届常务委员会的立法计划正式颁布,其中明确包括制定学前教育法、修订职业教育法、教师法和学位条例。我们应抓住机遇,爱上两个我电视剧_动漫最新资讯网积极推动这四部法律的及时起草或修订。《民办教育促进法实施条例》是中央确定的民办教育分类管理改革的重要组成部分。社会对此高度重视,应尽快推动它的颁布。经过认真周伟民_快乐的春节作文网研究,党中央决定把劳动教育纳入社会主义建设者和接班人的要求,提出了“德、智、体、美、劳”全面发展的总体要求。启动教育法修订程序,将“劳动”纳入教育政策和法律,充实和完善法律规定,全面落实大会的决策方案。在职业发展迫切需要的其他关键领域,应加快立法步伐。当前,安全检查表法_目送在线阅读网教育现代化的发展对家庭教育、终身学习、招生考试、师生权益保护、学校管理、教材管理、教学行为规范、学校安全等重要领域提出了迫切的立法要求。涉及群众和公众的利益。例如,家庭是学生成长的第一课堂,父母是学生的第一老师。对家庭与学校、父母与教师、父母与学生之间的关系没有法律规定,这极不适9c8821_白金数据 小说网应教育现代化的需要。因此,应加快家庭教育立法。加强立法研究,稳步有序推进,力求“成熟启动立法”。在保证质量的前提下,可以积极推进以法律、法规形式公布的;暂时没有立法条件的,可以部门规章形式发布,以加快教育规章制度的完善。部门,满足基层单位的实际需要,响应群众的期望。创新地方教育法律法规。我国不同地区教育发展的水平、阶段和特点存在较大差异。充分发挥地方政府在教育立法中的积极性,是教育法治建设的重要经验。在实践中,在幼儿教育、终身学习、学校安全等诸多领域,由于缺乏国家立法,一些地方性的法律法规已经预先制定,解决了本地区的需要,为国家立法积累了经验。为积极丰富中国特色教育法制,应根据地方教育的发展特点和实际需要,制定地方性法律法规。加强废除和解释已经颁布吕大渝_刘文正歌曲网的教育法规的工作。法律法规是固定的,实践是流动的,不管它们写得多么好,一旦颁布,就会有理解和应用的问题。同时,教育事业的进步和党的理论的进一步完善和发展,要求及时修改现行的法律法规,使教育立法的供给方能够适应教育改革和发展需求方的变化。因此,在注重立法的同时,还应注重法律的修改。认真分析重大社会矛盾转变后教育面临的新挑战和新问题,及时修改有关法律、法规。还要注意加强教育法规定的适用和解释,使法律规定与实践更加紧密、生动。责任编辑:陈静

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