这里只举一个例子: Alexnet网络训练自己数据的过程 用AlexNet跑自己的数据 参考1:http://blog.csdn.net/gybheroin/article/details/54095399 参考2:http://www.cnblogs.com/alexcai/p/5469436.html ,准备数据: 在caffe根目录下data文件夹新建一个文件夹,名字自己起一个就行了,我起的名字是food,在food文件夹下新建两个文件夹,分别存放train和val数据, 在train文件…

1 前言 Caffe对于像我这样的初学者来说是一款非常容易上手的深度学习框架.关于用Caffe跑自己的数据这样的博客已经非常多,感谢前辈们为我们提供的这么好的学习资源.这里我主要结合我所在的行业,说下如何对跑通具有多通道多格式的遥感数据. 2 数据准备 Caffe封装的非常好,要想将我们的数据运用于Caffe上,我们唯一要做的工作就是准备好Caffe支持的数据输入格式(leveldb/lmdb). Caffe解决方案下有一个工程convert_imageset为我们提供了接口,主要是将图像文件转…

本文详细介绍,如何用caffe跑自己的图像数据用于分类. 1 首先需要安装过程见 http://www.cnblogs.com/love6tao/p/5706830.html 同时依据上面教程,生成了caffe.exe 2 构建自己的数据集.分为train和val 两个数据集,本次实验为2分类任务,一个是包含汽车的图像,一个是不包含汽车图像,其中train 为训练数据集,该文件夹中图像命名格式为trainpos0000.jpg和trainneg0000.jpg,图像通过该命名方式连续编码,val…

1. 分类数据可视化 - 分类散点图 stripplot( ) / swarmplot( ) sns.stripplot(x="day",y="total_bill",data=tips,jitter = True, size = 5, edgecolor = 'w',linewidth=1,marker = 'o') import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt imp…

以P2P网贷为例互联网金融产品如何利用大数据做风控?   销售环节 了解客户申请意愿和申请信息的真实性:适用于信贷员模式. 风控关键点 亲见申请人,亲见申请人证件,亲见申请人签字,亲见申请人单位. 审批环节 进行基本信贷政策的核查,主要是核实申请信息.证件资料.是否伪冒申请. 系统会审核剔除不符合基本信贷政策要求的客户,例如有严重不良征集记录的,内部已经有违约记录的,或者近期有较大风险被纳入关联黑名单的,不符合监管政策要求的客户.经过基本审查后,不同的申请人会依据客户信息的分类,被自动分发到不同…

[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…

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…

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…

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…