当你在 Keras 中选择好最合适的深度学习模型，就可以用它在新的数据实例上做预测了。但是很多初学者不知道该怎样做好这一点，我经常能看到下面这样的问题：“我应该如何用 Keras 对我的模型作出预测？” 在本文中，你会学到如何使用 Keras 这个 Python 库完成深度学习模型的分类与回归预测。看完这篇教程，你能掌握以下几点： 如何确定一个模型，为后续的预测做准备； 如何用 Keras 对分类问题进行类及其概率的预测； 如何用 Keras 进行回归预测。 现在就让我们开始吧! 模型确定 在做
西安地铁三号线的“电缆门”事件，发端于13日的一则网帖，经过一周舆论汹涌之后，终有定论。 3月20日晚，陕西省西安市召开新闻发布会，认定陕西奥凯电缆公司供应给西安地铁的多个型号的电缆抽检全部结果为不合格。次日下午，奥凯电缆公司法定代表人王志伟出现在当地电视屏幕上，承认供应不合格电缆，跪地道歉，并称愿意接受法律制裁。 而在此前，奥凯公司则是另一番气势汹汹的态度。 气势汹汹：举报不实，系造谣要报警 3月13日，一则名为《西安地铁你们还敢坐吗》的网帖引起广泛关注。 帖文称，西安地铁三号线存在安全事故隐
昨天，在南京南站，一名90后的乘客因违规翻越轨道被卷入车体与站台间的缝隙里，最终因伤重不治身亡。 在一只脚都不容易插进去的间隙里翻滚了近两节车厢的长度，男子在生命的最后时刻必定经历了极大的煎熬。 从相关视频和文字介绍来看，这起惨剧的起因是男子走错了站台，看到所乘列车进站，“一时糊涂”做出了错误的选择。 这是“血的教训”。 知乎上有好事之人，问：高铁站翻越轨道被即将到站的列车撞死该怎么定责？ 有人只回答了四个字：侵限全责。 说到底，这一起不遵守规则所导致的悲剧。 至于部分网友提到的列车与站台间缝隙
《关于进一步加强科研诚信建设的若干意见》（以下简称《意见》）近日印发，在科技界引发广泛关注。《意见》有哪些主要内容和突出亮点？对科研人员有什么影响？科技部政策法规与监督司司长贺德方进行了解读: 结合科技创新趋势和社会信用体系建设，加强顶层设计 科技创新是国家命运所系，是发展形势所需，是世界大势所趋。而科研诚信则是科技创新的基石，是实施创新驱动发展战略、实现世界科技强国目标的重要基础。《意见》进一步明确了科研诚信建设的总体要求、工作机制、责任体系、重点任务、主要措施等，对培育和践行社会主义核心价值
概述 对抗样本是机器学习模型的一个有趣现象，攻击者通过在源数据上增加人类难以通过感官辨识到的细微改变，但是却可以让机器学习模型接受并做出错误的分类决定。一个典型的场景就是图像分类模型的对抗样本，通过在图片上叠加精心构造的变化量，在肉眼难以察觉的情况下，让分类模型产生误判。 在原理上介绍对抗样本，以经典的二分类问题为例，机器学习模型通过在样本上训练，学习出一个分割平面，在分割平面的一侧的点都被识别为类别一，在分割平面的另外一侧的点都被识别为类别二。 生成攻击样本时，我们通过某种算法，针对指定的样本
根据住房和城乡建设部《关千印发< 20 15 年工程建设标准规范制订、修订计划〉的通知》（建标[ 201 4] 1 89 号）的要求，编制组经广泛的调查研究，认真总结实践经验，参考有关国际标准和国外先进标准，并在广泛征求意见的基础上，修订了本标准。 本标准的主要技术内容是： 总则； 术语； 基本规定； 交通需求分析； 服务水平与线网功能层次； 线网组织与布局； 线路规划； 车辆基地规划； 用地控制； 综合评价。 本标准修订的主要技术内容是： 增加了城市轨道交通系统的服务水平指标，增加了城市
温州女孩乘滴滴顺风车遇害事件，让滴滴处在了舆论漩涡的中心，其客服的处理效率及流程更是饱受诟病。记者调查发现，滴滴客服大多外包给了第三方客服公司，而异地客服、外包客服也是多数互联网公司采用的管理模式。那么，当客户遇到问题时，这样的管理模式能否帮助他们有效解决问题？来看记者调查。
本《指南》从电动汽车全产业链条和全生命周期入手，梳理电动汽车的各种安全风险，参考现有国际国内标准，汇集一线专家的经验编制而成，目的是给从事电动汽车开发和生产企业从业人员，以及服务保障人员和广大 消费者进行指导和提供参考。
The collinearity statistics provide information to allow the analyst to detect when the independents are intercorrelated to the degree that the regression output may be adversely affected. Interrelatedness of the independent variables creates what is
