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· 三月 25, 2021 阅读大约需 8 分钟
将 Python ODBC 连接到 IRIS 数据库 - 第 2 条快速笔记

关键字:PyODBC,unixODBC,IRIS,IntegratedML,Jupyter Notebook,Python 3

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几个月前,我简单谈到了关于“将 Python JDBC 连接到 IRIS”的话题。我后来频繁提起它, 因此决定再写一篇 5 分钟的笔记,说明如何“将 Python ODBC 连接到 IRIS”。

在 Windows 客户端中通常很容易设置 ODBC 和 PyODBC,不过我每次在 Linux/Unix 风格的服务器中设置 unixODBC 和 PyODBC 客户端时,都会遇到一些麻烦。

有没有一种简单连贯的方法,可以不安装任何 IRIS,在原版 Linux 客户端中让 PyODBC/unixODBC 针对远程 IRIS 服务器运行?

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Covid-19 肺部 X 射线分类和 CT 检测演示 关键字:COVID-19,医学影像,深度学习,PACS Viewer 和 HealthShare。

目的

在这场史无前例的新冠疫情笼罩之下, 我们竭尽所能为客户提供支援,同时利用先进的 AI 技术观察着不同的疫情战线。

去年,我简单提及了一个深度学习演示环境。 在这个漫长的复活节周末,我们就来看一看现实世界的图像,在 Covid-19 肺部 X 射线数据集上测试运行一些深度学习模型以进行快速分类,并见证这类用于 X 射线甚至 CT 的工具如何通过 docker 等方式快速部署到云端,实现及时的“AI 分诊”并协助放射科医生。

这只是一个 10 分钟的快速笔记,希望通过简单的方法帮助各位上手实践。

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· 三月 23, 2021 阅读大约需 1 分钟
为什么要进行自动化机器学习?

AI届的没有免费午餐(No Free Lunch)理论:如果平均到所有问题的话,所有算法是等价的。换句话说,没有单一的“最优”算法。(详细概念请自行搜索)

所以需要对任何特定数据集/问题测试很多不同算法,没有办法能够提前知道哪种算法是最优的。

因此,自动化机器学习帮助用户用多种自动化的用多种主流算法来进行测试,用户能从中选出最优的结果。

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