以下内容本想载于我的代数数论初步当中,但是与整体风格不符,所以换到这里来,为了排版上的方便,在注释掉之前用截图留存. 附:参考文献…

迁移学习的两个主要场景 微调CNN:使用预训练的网络来初始化自己的网络,而不是随机初始化,然后训练即可 将CNN看成固定的特征提取器:固定前面的层,重写最后的全连接层,只有这个新的层会被训练 下面修改预训练好的resnet18网络在私人数据集上进行训练来分类蚂蚁和蜜蜂 数据集下载 这里使用的数据集包含ants和bees训练图片各约120张,验证图片各75张.由于数据样本非常少,如果从0初始化一个网络进行训练很难有令人满意的结果,这时候迁移学习就派上了用场.数据集下载地址,下载后解压到项目目录 导…

仿百度文库文档上传页面的多级联动分类选择器第二版,支持在一个页面同一时候使用多个分类选择器. 此版本号把HTML,CSS,以及图片都封装到"category.js"中.解决因文件路径找不到样式及图片的问题. 源代码下载地址:http://download.csdn.net/detail/testcs_dn/7290577 初始状态,一个页面使用两个,能够初始化之前选中的分类: 选择状态: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdGVz…

具体代码见https://github.com/zhiyishou/py-faster-rcnn 这是我对cup, glasses训练的识别 faster-rcnn在fast-rcnn的基础上加了rpn来将整个训练都置于GPU内,以用来提高效率,这里我们将使用ImageNet的数据集来在faster-rcnn上来训练自己的分类器.从ImageNet上可下载到很多类别的Image与bounding box annotation来进行训练(每一个类别下的annotation都少于等于image的个数…

我在本系列随笔的开始,介绍了CRM系统一个重要的客户分类的展示界面,其中包含了从字典中加载分类.从已有数据中加载分类.以及分组列表中加载分类等方式的实现,以及可以动态对这些节点进行配置,实现客户分类的界面配置处理.本文主要从逻辑代码实现的角度上解说以上功能的实现,介绍常规字典模块的动态加载.客户省份城市的动态加载.客户分组管理.客户分类配置管理等模块的具体实现. 一般情况下,我们对客户的分类都需要动态加载,对这个客户分类的管理,包括下面几种分类. 1.常规字典模块的动态加载    以上节点是从字…

当内容及分类较多时,往往采用顶部标签式导航栏,例如网易新闻客户端的顶部分类导航,最近刚好有这样的应用场景,参考网络上一些demo,实现了这种导航效果,记录一些要点. 效果图(由于视频转GIF掉帧,滑动和下拉动画显得比较生硬,刚发现quickTime可以直接录制手机视频,推荐一下,很方便) 1.顶部标签式导航栏 (1)实现思路 其实就是在上下两个UIScrollView上做文章,实现联动选择切换的效果. ①顶部标签导航栏topCategoryListScrollView加载显示分类数据,下方con…

windows上放弃使用PyGTK - riag的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET windows上放弃使用PyGTK 分类: python 2010-03-31 16:47 1054人阅读 评论(4) 收藏 举报 windowswxpythonwebkitgtkimportdll   最近在网上看到了gwibber这个软件,gwibber是用PyGTK+Webkit开发的,界面用HTML实现的,所以在windows下想用一下PyGTK,把pycairo,pygobject,pygtk和…

解决基于BAE python+bottle开发上的一系列问题 - artwebs - 博客频道 - CSDN.NET 解决基于BAE python+bottle开发上的一系列问题 分类: python 2013-03-29 10:14 316人阅读 评论(0) 收藏 举报 1.使用bottle的配置问题 #-*- coding:utf-8 -*- import depend.app from depend.bottle import Bottle,debug, run from action i…

weka提供了几种处理数据的方式,其中分类和回归是平时用到最多的,也是非常容易理解的,分类就是在已有的数据基础上学习出一个分类函数或者构造出一个分类模型.这个函数或模型能够把数据集中地映射到某个给定的类别上,从而进行数据的预测.就是通过一系列的算法,将看起来本来分散的数据,给划分成一个个不同的类,我们可以知道某个数据为什么要划分到这个类别,后来的数据通过这个过程就可以知道把它划分到哪个类别,从而进行了数据的预测. 要进行分类,我们根据什么分类,这就需要把数据分为训练集和测试集两个部分,先分析训练…

作者: 龙心尘 && 寒小阳 时间:2016年2月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50629110 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50629587 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言 上一篇文章我们主要从理论上梳理了朴素贝叶斯方法进行文本分类的基本思路.这篇文章我们主要从实践上探讨一些应用过程中的tricks,并进一步分…