你一定听说过这句著名的数据科学名言:在数据科学项目中,80%的时间是在做数据处理。如果你没有听过,那么请记住:数据清洗是数据科学工作流程的基础。机器学习模型会根据你提供的数据执行,混乱的数据会导致性能下降甚至错误的结果,而干净的数据是良好模型性能的先决条件。当然干净的数据并不意味着一直都有好的性能,
大家好,我卡颂。在最近发布的Nodev18.6.0中,带来了一个试验特性ESMLoaderHooksAPI[1]。如果他最终落地,很可能会成为改变前端工程化未来的特性。本文我们来聊聊他。本文参考:CustomESMloaders:Who,what,when,where,why,how[2]。特性简介
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成千上万的老式照片和电影是在彩色图像还没有出现的年代拍摄的。如今,在深度学习的帮助下,我们可以为这些图片着色,使它们更接近原来的样子。作为测试,我将使用两张图像。本文将使用开源工具,这些工具可以从GitHub下载。DeOldifyDeOldify是基于SA-GAN(Self-Attention-g
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