基于深度学习的建筑能耗预测-2021WS-02W 一,安装python及其环境的设置 (写python代码前,在电脑上安装相关必备的软件的过程称为环境搭建) · 完全可以先安装anaconda(会自带Python),安装anaconda时选好版本即可,无需单独安装python · 打开官网:https://www.python.org/ 下载完毕,双击安装包,选择Customize installation,勾选Add Python 3.6 to PATH · 安装成功后,win+R 弹出运行命…

一.检查显卡 ·查看自己的显卡配置是否能支持cuda,以及Tensorflow不同版本要求与CUDA及CUDNN版本对应关系: https://developer.nvidia.com/zh-cn/cuda-gpus ·nvidia与cuda需要满足关系: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 二.下载安装GeForce Experience 官网下载: https://www.nvidia.com/…

Predicting effects of noncoding variants with deep learning–based sequence model PDF Interpreting noncoding variants- 非常好的学习资料 这篇文章的第一个亮点就是直接从序列开始分析,第二就是使用深度学习获得了很好的预测效果. This is, to our knowledge, the first approach for prioritization of functional…

目录 1. 简介 2. 近几年发表的主要工具 1.DeepRT 2.Prosit 3. DIANN 4.DeepDIA 1. 简介 基于串联质谱的蛋白质组学大部分是依赖于数据库(database search)的bottom-up策略研究.也就是实际谱图和理论谱图进行匹配打分,从而实现肽段和蛋白的鉴定和定量.如果是DDA的数据,因为一张二级谱是一条肽段,直接将数据库理论酶切碎裂后的理论谱和实际谱图匹配即可.但如果是DIA的数据,因为二级谱是混合谱,即来源于很多肽段,而且碎片离子还会受到未碎裂的母…

基于python深度学习的apk风险预测脚本 为了有效判断安卓apk有无恶意操作,利用python脚本,通过解包apk文件,对其中xml文件进行特征提取,通过机器学习构建模型,预测位置的apk包是否有风险. 一.APK拆包 一般的方法有两种 由google开发的apktool. python的androguard包. 网上关于apktool的教程比较多,但是笔者在尝试使用后发现, apktool是基于java开发的,而机器学习由python控制,虽然可以利用python控制apktool,但有点…

目录 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 学习路线 商业中的时间序列深度学习 商业中应用时间序列深度学习 深度学习时间序列预测:使用 keras 预测太阳黑子 递归神经网络 设置.预处理与探索 所用的包 数据 探索性数据分析 回测:时间序列交叉验证 LSTM 模型 数据准备 用 recipe 做数据预处理 调整数据形状 构建 LSTM 模型 在所有分割上回测模型 时间序列深度学习:seq2seq 模型预测太阳黑子 本文翻译自<Time Series Deep Learning,…

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没…

摘要:人脸性别识别是人脸识别领域的一个热门方向,本文详细介绍基于深度学习的人脸性别识别系统,在介绍算法原理的同时,给出Python的实现代码以及PyQt的UI界面.在界面中可以选择人脸图片.视频进行检测识别,也可通过电脑连接的摄像头设备进行实时识别人脸性别:可对图像中存在的多张人脸进行性别识别,可选择任意一张人脸框选显示结果,检测速度快.识别精度高.博文提供了完整的Python代码和使用教程,适合新入门的朋友参考,完整代码资源文件请转至文末的下载链接.本博文目录如下: 目录 前言 1. 效果演示…

上一篇提到文字数据集的合成,现在我们手头上已经得到了3755个汉字(一级字库)的印刷体图像数据集,我们可以利用它们进行接下来的3755个汉字的识别系统的搭建.用深度学习做文字识别,用的网络当然是CNN,那具体使用哪个经典网络?VGG?RESNET?还是其他?我想了下,越深的网络训练得到的模型应该会更好,但是想到训练的难度以及以后线上部署时预测的速度,我觉得首先建立一个比较浅的网络(基于LeNet的改进)做基本的文字识别,然后再根据项目需求,再尝试其他的网络结构.这次任务所使用的深度学习框架是强大…

object detection我的理解,就是在给定的图片中精确找到物体所在位置,并标注出物体的类别.object detection要解决的问题就是物体在哪里,是什么这整个流程的问题.然而,这个问题可不是那么容易解决的,物体的尺寸变化范围很大,摆放物体的角度,姿态不定,而且可以出现在图片的任何地方,更何况物体还可以是多个类别. object detection技术的演进:RCNN->SppNET->Fast-RCNN->Faster-RCNN 从图像识别的任务说起这里有一个图像任务:既…