caffe_ssd学习-用自己的数据做训练

几乎没用过linux操作系统,不懂shell编程,linux下shell+windows下UltraEdit勉勉强强生成了train.txt和val.txt期间各种错误辛酸不表,照着examples/imagenet/readme勉勉强强用自己的数据,按imagenet的训练方法,把reference_caffenet训起来了,小笔记本的风扇又开始呼呼呼的转了. 跑了一晚上,小笔记本憋了,还是报错(syncedmem.hpp:25 check failed:*ptr host allocatio…

迁移学习算法之TrAdaBoost ——本质上是在用不同分布的训练数据，训练出一个分类器

迁移学习算法之TrAdaBoost from: https://blog.csdn.net/Augster/article/details/53039489 TradaBoost算法由来已久,具体算法可以参考作者的原始文章,Boosting For Transfer Learning. 1.问题定义传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上.典型的比如有监督学习,我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器,用于测试数据.但是在许多的情况下,这种同分布的假设并不满足…

Fine-tuning Convolutional Neural Networks for Biomedical Image Analysis: Actively and Incrementally如何使用尽可能少的标注数据来训练一个效果有潜力的分类器

作者:AI研习社链接:https://www.zhihu.com/question/57523080/answer/236301363来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 今天我给大家介绍一下 CVPR 2017 关于医学图像处理的一篇比较有意思的文章,用的是 active learning 和 incremental learning 的方法. 今天分享的主要内容是,首先介绍一下这篇文章的 motivation,就是他为什么要做这个工作:然后介绍一下他…

【学习笔记】大数据技术原理与应用（MOOC视频、厦门大学林子雨）

1 大数据概述大数据特性:4v volume velocity variety value 即大量化.快速化.多样化.价值密度低数据量大:大数据摩尔定律快速化:从数据的生成到消耗,时间窗口小,可用于生成决策的时间非常少:1秒定律,这和传统的数据挖掘技术有着本质区别(谷歌的dremel可以在1秒内调动上千台服务器处理PB级数据) 价值密度低,商业价值高大数据影响: 对科学研究影响:出现科学研究第四方式数据(前三个分别是实验.理论.计算) 对思维方式影响:全样而非抽样.效率而非准确.相关而非…

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型

LUSE: 无监督数据预训练短文本编码模型 1 前言本博文本应写之前立的Flag:基于加密技术编译一个自己的Python解释器,经过半个多月尝试已经成功,但考虑到安全性问题就不公开了,有兴趣的朋友私聊讨论吧. 从本篇博客开始,本人将转化写作模式,由话痨模式转为极简模式,力求三言两语让各位看的明白. 2 工作简介受到MOCO和SimCSE的启发, 基于自监督,使用海量无监督数据(nlp_chinese_corpus),预训练了一个专门用于短文本表征的编码器.该编码器在分类任务尤其是短文本相似度…

深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/265 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处收藏ShowMeAI查看更多精彩内容本系列为斯坦福CS231n <深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在这里查看.更多资料获取方式见文末…

QML学习笔记（五）— 做一个简单的待做事项列表

做一个简单的QML待做事项列表,能够动态添加和删除和编辑数据 GitHub:八至作者:狐狸家的鱼本文链接:QML学习笔记(五)— 做一个待做事项列表主要用到QML:ListView 效果全部代码 TodoList.qml /* date:20181221 author:狐狸家的鱼 */ import QtQuick 2.7 import QtQuick.Controls 2.2 import QtQuick.Layouts 1.3 ColumnLayout{ Frame{ Layout.…

深度学习笔记 (二) 在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T…

jsoup爬虫简书首页数据做个小Demo

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/11643.html 昨天LZ去面试,遇到一个大牛,被血虐一番,发现自己基础还是很薄弱,对java一些原理掌握的还是不够稳固,比如java反射注解,知道一点就是说不出来,很尴尬... 生命不止,学习不止啊之前那个项目 QNews 用的是的第三方的数据平台,所以访问次数会有限制,这就很无奈... 我的博客地址每天只能请求100次....但是LZ这个穷屌丝也买不起服务器,所以就上网查,有什么别的方法可以获取数据,意外之间发…

pandas学习（四）--数据的归一化

欢迎加入python学习交流群 667279387 Pandas学习(一)–数据的导入 pandas学习(二)–双色球数据分析 pandas学习(三)–NAB球员薪资分析 pandas学习(四)–数据的归一化 pandas学习(五)–pandas学习视频归一化方法有两种形式,一种是把数变为(0,1)之间的小数,一种是把有量纲表达式变为无量纲表达式.主要是为了数据处理方便提出来的,把数据映射到0-1范围之内处理. 常见归一化算法 1.min-max标准化(Min-Max Normalizatio…

使用 TensorBoard 可视化模型、数据和训练

使用 TensorBoard 可视化模型.数据和训练在 60 Minutes Blitz 中,我们展示了如何加载数据,并把数据送到我们继承 nn.Module 类的模型,在训练数据上训练模型,并在测试集上测试模型.为了看到发生了什么,当模型训练的时候我们打印输出一些统计值获得对模型是否有进展的感觉.我们可以做的比这更好:PyTorch 整合了 TensorBoard,为可视化训练中的神经网络结果的工具.这篇博文说明了它的一些功能,使用可以被 torchvision.datasets 读入 Py…

背水一战 Windows 10 (20) - 绑定: DataContextChanged, UpdateSourceTrigger, 对绑定的数据做自定义转换

[源码下载] 背水一战 Windows 10 (20) - 绑定: DataContextChanged, UpdateSourceTrigger, 对绑定的数据做自定义转换作者:webabcd 介绍背水一战 Windows 10 之绑定 DataContextChanged - FrameworkElement 的 DataContext 发生变化时触发的事件 UpdateSourceTrigger - 数据更新的触发方式对绑定的数据做自定义转换示例1.演示 DataContextCh…

绑定: DataContextChanged, UpdateSourceTrigger, 对绑定的数据做自定义转换

介绍背水一战 Windows 10 之绑定 DataContextChanged - FrameworkElement 的 DataContext 发生变化时触发的事件 UpdateSourceTrigger - 数据更新的触发方式对绑定的数据做自定义转换示例1.演示 DataContextChanged 的用法Bind/DataContextChanged.xaml <Page x:Class="Windows10.Bind.DataContextChanged" xml…

如果把表单数据的校验交给了javascript那么后台还有没有必要对数据做校验呢

现在很多同事,包括我,我表单的数据验证交给了javascript来做,那么新的问题来了,如果交给了javascript那么后台还有没有必要对数据做校验呢…

ios网络学习------6 json格式数据的请求处理

ios网络学习------6 json格式数据的请求处理分类: IOS2014-06-30 20:33 471人阅读评论(3) 收藏举报 #import "MainViewController.h" #import "Video.h" #define kBaseURL @"http://192.168.3.252/~apple" @interface MainViewController ()<UITableViewDataSourc…

Java学习-028-JSON 之二 -- 数据读取

JSON数据由 JSONObject.JSONArray.key_value 组合而成.通常来说,JSONObject 可以包含 JSONObject.JSONArray.key_value:JSONArray只能包含 JSONObject 的列表:key_value 为最小单元,且只能在 JSONObject 中获取.获取 JSONObject.JSONArray.key_value 三种数据的方法如下所示: 获取 JSONObject:JSONObject.getJSONObject(key…

【python cookbook】【数据结构与算法】19.同时对数据做转换和换算

问题:我们需要调用一个换算函数(例如sum().min().max()),但是首先需对数据做转换或者筛选处理解决方案:非常优雅的方法---在函数参数中使用生成器表达式例如: # 计算平方和 nums=[1,2,3,4,5] s1=sum((x*x for x in nums)) s2=sum(x*x for x in nums) #更优雅的用法 s3=sum([x*x for x in nums]) #不使用生成器表达式 print(s1) print(s2) print(s3) # 判断一…

通过读取excel数据和mysql数据库数据做对比（二）-代码编写测试

通过上一步,环境已搭建好了. 下面开始实战, 首先,编写链接mysql的函数conn_sql.py import pymysql def sql_conn(u,pwd,h,db): conn=pymysql.connect(user=u,passwd=pwd,host=h,db=db) #print("连接数据库"+db+"成功了!!") return conn 在编写,查询数据库的语句:sql.py import pymysql import conn_sql d…

Node.js学习之TCP/IP数据通讯

Node.js学习之TCP/IP数据通讯 1.使用net模块实现基于TCP的数据通讯提供了一个net模块,专用于实现TCP服务器与TCP客户端之间的通信 1.1创建TCP服务器在Node.js利用net模块创建TCP服务器 var server = net.createServer([options],[connectionListener]) //options:false当TCP服务器接收到客户端发送的一个FIN包时将会回发一个FIN包 true当TCP服务器接收到客户端发送的一个FIN…

用$.getJSON() 和$.post()获取第三方数据做页面 ——惠品折页面（1）

用$.getJSON() 和$.post()获取第三方数据做页面首页 index.html 页面需要jquery 和 template-web js文件可以直接在官网下载中间导航条的固定可以在导航添加一个动态class值 class值的css样式 position :fixed : $(document).ready(function() { var $window = $(window), $mainMenuBar = $('#mainMenuBar'), $m…

使用FormData数据做图片上传： new FormData() canvas实现图片压缩

使用FormData数据做图片上传: new FormData() canvas实现图片压缩 ps: 千万要使用append不要用set 苹果ios有兼容问题导致数据获取不到,需要后台接口支持formData数据 Content-Type: multipart/form-data 正确的打开方式:formdata.append('file', file) 错误的打开方式:formData.set(name,value) //html代码 <div class="sendIm…

EChart处理三维数据做图表、多维legend图例处理

处理三维数据做图表,比如返回的数据就是一个个list,list里面某几个数据同属于一个维度,项目中的实例效果如下: 上面的khfx会有多个,比如db1.db2.db3等,下面的那些数据也会变化,目前需求就是做的下面的实现单选,可以使用echarts的legend的selectedMode实现,然后上面的db那些就是可以复选,默认全显示,选择之后就取消该条数据显示.也就是说相当于需要2层图例组件同时控制下面series的显示. 大值考虑的是下面的用legend的图例,然后上面的图例就自己手写,然后…