A. Radford, K. Narasimhan, T. Salimans, I. Sutskever, and others, “Improving language understanding by generative pre-training,” 2018.
A. Radford et al., “Language models are unsupervised multitask learners,” OpenAI blog, vol. 1, no. 8, p. 9, 2019.
A. Radford, K. Narasimhan, T. Salimans, I. Sutskever, and others, “Improving language understanding by generative pre-training,” 2018.
A. Radford et al., “Language models are unsupervised multitask learners,” OpenAI blog, vol. 1, no. 8, p. 9, 2019.
手写数字识别画板系统,按照MVC原则开发,主要由两部分组成:交互界面(视图View)部分是传统的HTML +CSS+JS网页(这同样也是一种遵循MVC开发方式);手写数字识别部分(模型Model)是使用Python开发的深度学习的模型;两者间通过基于Flask框架开发的Python Web服务连接(控制Control),具体而言,两者间手写数字识别部分功能的信息传输方式为:HTTP请求收发JSON格式的数据。
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最近在搞美赛模拟,2018D题需要用到特斯拉在美国的两种充电桩(一种是Supercharger,另一种是Destination Charging)的位置数据。下面介绍如何用Python在Tesla官网爬取已经建立的充电桩所在州、县、详细地址、经纬度坐标以及FIPS等信息,以及即将建立的充电桩的大致位置和计划建造时间。