CIFAR-10 图像处理:(预处理还是很重要的) 数据随机裁剪,填充0 依概率p水平翻转 1.VGG16 SGD lr=0.01 momentum 0.9 weight_decay=0.0001 epoch=25 batchsize=128 测试集正确率 90.4% 修改lr /= 10 epoch=25 结果92.35% 2.ResNet系列 SGD lr = 0.1 momentum 0.9 weight_decay=0.0001 epoch = 200 batchsize=128 lr…

MySort试验记录 编写目标 结果代码 思路 将数组每一个项目的第三组数字抽出来并且排序成12345的顺序,并形成新数组k3. 把原数组的每一项与k3进行比较,每符合一项便输出一项,从而重新排序出新数组. 实现 运用split方法将数组每一项用":"分割,从而抽出我们想要的第三组数字,并把他们归入一个新数组中并且对新数组进行Arrays排序. 在原数组每一项中的第七个字符与k3比较,然后输出. 新知识&小问题 split的使用方法不太清楚,查了一下它的使用方法:split可以…

1.GAN目标函数不收敛,参数难调 2.数据集与生成集比例 3.生成四不像,模式崩塌…

编者按:本文详细介绍了 Pinterest 内部A/B测试平台的搭建过程,对于无论是有技术能力和资源想要自建A/B测试系统的大公司,还是想在业务中引入第三方A/B测试方法和工具的中小公司都极具参考意义. 作为一家数据驱动的公司, Pinterest 是非常依赖试验来指导产品和功能迭代的. Pinterest 随时都有大约1000个试验在进行,并且试验的数量每天都在增加. 因为试验数量和相应记录数据的持续增加,衍生了向工程师提供一个可靠易用平台的需求,来保证他们使用的时候没有错误. 为了避免由试验…

三门问题模拟对比试验 [直接跳转到文件下载] 前言 "三门问题"是一个很有意思的概率论问题,涉及贝叶斯公式,是人工智能领域的一个经典问题. 为了直观地研究这个问题,也为了测试一下Python的性能,阿色用VB6和Python3分别编制模拟试验程序,并将源代码和EXE文件公布. VB6和Python3采用了相同的算法,并使用同一台电脑测试. 希望对大家有所帮助. 1 什么是"三门问题"? 三门问题(Monty Hall Problem)亦称为蒙提霍尔问题.蒙特霍问题或…

OSPF相关知识与实例配置[基本知识及多区域配置] OSPF(开放式最短路径优先协议)是一个基于链路状态的IGP,相比于RIP有无环路:收敛快:扩展性好等优点,也是现在用的最多的:所以这次实验就针对于OSPF(HCNA)内容进行一个探究: 在说ospf配置前:我们先来了解下ospf LSA的类型: type1 LSA:每个ospf路由器都会产生type1 LSA:描述了对应设备接口的物理接口所连接的链路或接口,并且表明了个链路的状态.开销等参数:(只在区域内泛洪) Type2 LSA:网络LSA…

怕以后忘了,做个试验记录一下,这个switch比较常规1]主--备库先查一遍,如下的话就可以开始了两者当前序列一致角色状态如下--主库SQL> archive log list;数据库日志模式 存档模式自动存档 启用存档终点 /u01/app/oracle/oradata/test/flash_recovery_area最早的联机日志序列 524下一个存档日志序列 526当前日志序列 526SQL> select switchover_status,database_role from v$d…

这是IETF ( 国际互联网工程任务组(The Internet Engineering Task Force,简称 IETF))制定的协议之一. 互联网工程任务组,成立于1985年底,是全球互联网最具权威的技术标准化组织,主要任务是负责互联网相关技术规范的研发和制定,当前绝大多数国际互联网技术标准出自IETF.是国际互联网业界具有一定权威的网络相关技术研究团体.———来自百度百科 Hypertext Transfer Protocol (HTTP/1.1) HTTP1.1是我们现在大多数浏览器…

磨砺技术珠矶,践行数据之道,追求卓越价值 回到上一级页面: PostgreSQL基础知识与基本操作索引页     回到顶级页面:PostgreSQL索引页 [作者 高健@博客园  luckyjackgao@gmail.com] 由于客户提到,运行某些大运算量批处理时,PostgreSQL突发性使用大量资源的问题, 进行了如下的调查,发现确实发生了崩溃.PostgreSQL 需要资源控制方案啊. 现在正在考虑是否必须要用 os 级别的限制方案: 过程如下: 测试环境: 内存:大约1024MB po…

这几天没事,想着再学点一些视觉识别方向的东西,因为之前做了验证码识别,有了机器学习的信心,因此这次打算做个手势识别,参考了很多网上的图像处理方式,中间也遇到了很多问题,最终算是做出来了吧. 1.训练集获取 训练集获取用opencv打开摄像头进行录制,录制过程中对图像进行初步的处理,以满足训练集的降噪要求. 初步处理的函数如图 然后是录制 这里录制时指定了录制框,按下p进行保存.q退出. 2.搭建CNN 本来是直接用的tensorflow,之前也用的是,但是后来改用了keras,一来是因为我在te…