https://www.ted.com/talks/j_marshall_shepherd_3_kinds_bias_that_shape_your_worldview/transcript 00:12I'm a meteorologist[ˌmi:tiəˈra:lədʒɪst]气象学者 by degree, I have a bachelor's, master's and PhD in physical meteorology[ˌmi:tiəˈra:lədʒi]气象学, so I'm a m…

原创 2014年03月27日 15:33:41 标签: Android Shape用法 20427 先上图 其实以上效果没有让美工提供任何图片 只要学会Shape你就能实现 想怎么样就怎么样 下面介绍Shape的用法: <shape>  android:shape=["rectangle" | "oval" | "line" | "ring"] 其中rectagle矩形,oval椭圆,line水平直线,ring环形…

原文:WPF 使用鼠标拖动一个控件的实现[2018.7.15] Q:已经把一个Shape和一个TextBlock组合起来放到了一个Grid中,现在想要实现用鼠标拖动这个Grid到任意位置的功能,如何做? <Grid Height="50" Width="50"> <Ellipse Fill="Yellow" Stroke="Blue" Height="50" Width="50&…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度.有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下.在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识. 神经网络的预备知识      为什么要用神经网络? 特征提取的高效性.…

首先应用TensorFlow完成一个线性回归,了解TensorFlow的数据类型和运行机制. import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt rng = np.random # 参数设定 learning_rate = 0.01 training_epochs = 10000 display_step = 50 #50代display一次 # 训练数据 train_X = np.asarray(…

rnn.utils.py import numpy as np def softmax(x): e_x = np.exp(x - np.max(x)) return e_x / e_x.sum(axis=0) def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) 引入所需的包 import numpy as np from rnn_utils import * 1 - 基础循环神经网络的前向传播 下面是如何实现一个RNN: Steps: 实现单步RNN所需的计算…

Building your Recurrent Neural Network - Step by Step Welcome to Course 5's first assignment! In this assignment, you will implement your first Recurrent Neural Network in numpy. Recurrent Neural Networks (RNN) are very effective for Natural Language…

参考:https://pytorch.org/docs/stable/nn.html Containers Module CLASS torch.nn.Module 所有神经网络模块的基类 你定义的模型必须是该类的子类,即继承与该类 模块也能包含其他模块,允许它们在树状结构中筑巢.您可以将子模块指定为常规属性: import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(se…

本文目的:介绍一篇YOLO3的Keras实现项目,便于快速了解如何使用预训练的YOLOv3,来对新图像进行目标检测. 本文使用的是Github上一位大神训练的YOLO3开源的项目.这个项目提供了很多使用 YOLOv3 的模型,包括对象检测.迁移学习.从头开始训练模型等.其中提供了一个脚本文件yolo3_one_file_to_detect_them_all.py,作者表示单独运行即可进行目标检测. 但是经过测试,还是有几个坑.所以我把代码分解成几个功能模块,在jupyter notebook上单…