起源:PCA.特征提取.... 随着一些奇怪的高维数据出现,比如图像.语音,传统的统计学-机器学习方法遇到了前所未有的挑战. 数据维度过高,数据单调,噪声分布广,传统方法的“数值游戏”很难奏效.数据挖掘?已然挖不出有用的东西. 为了解决高维度的问题,出现的线性学习的PCA降维方法,PCA的数学理论确实无懈可击,但是却只对线性数据效果比较好. 于是,寻求简单的.自动的.智能的特征提取方法仍然是机器学习的研究重点.比如LeCun在1998年CNN总结性论文中就概括了今后机器学习模型的基本架构. 当然

参考网址:https://blog.csdn.net/l297969586/article/category/7178545(一呆飞仙)Faster-RCNN_TF代码解读,参考网址:https://blog.csdn.net/lanyuelvyun/article/details/78045050(lanyuelvyun)用自己的数据训练Faster-RCNN,

一.知识点: 相关包:torch.utils.data import torch import torch.utils.data as Data 包装数据类:TensorDataset [包装数据和目标张量的数据集,通过沿着第一个维度索引两个张量来] class torch.utils.data.TensorDataset(data_tensor, target_tensor)#data_tensor (Tensor) - 包含样本数据#target_tensor (Tensor) - 包含样本

画黑底白字的软件:KolourPaint. 假设所有"1"的图片放到名字为1的文件夹下.(0-9类似)..获取每个数字的名称文件后,手动表上标签.然后合成train.txt 1.获取文件夹内全部图像的名称: find ./1 -name '*.png'>1.txt //此时的1.txt文件中的图像名称包括路劲信息,要把前面的路径信息去掉. $ sudo sed -i "s/.\/1\///g" 1.txt          //(\表示转义,所以这里用双引号而

这有什么难的,不管是什么数据库, 首先分别读出userinfo中usermoney的值 存入s1,card中extramoney的值s2 读出字段数据你应该会吧! 再用userinfo中字段usermoney=Convert.Toint32(s1)+Convert.Toint32(s2); 注:表userinfo字段usermoney应该为int32类型

最近一直在想一个问题 MySQL数据量日益庞大,目前单表总记录数有 300W+,导致sql语句执行的速度变慢,如果一直这样增长下去,总有一天会爆炸的.怎么办??怎么办?? 第一:想到的必然是 添加索引,可是索引偏偏是把双刃剑,提升了查询的速度,却活生生的影响了插入的效率   所以索引的话,也只是能做到在一定数据量下,达到查询与插入的最优化,但是遇到持续增长的数据量,也是力不从心. 第二:想到的是 主从复制,想想好像很难弄的样子,会不会出问题?我这么懒,才不想去搞这个.. 第三(YY):首先,我们

Ajax传递json数据 Ajax操作与json数据格式在实际中的运用十分广泛,本文为大家介绍一个两者相结合的小案例: 项目结构 我们新建一个Django项目,在里面创建一个名为app01的应用: python manage.py startapp app01 路由--我们在全局的urls.py文件中加入一个index路由: from django.contrib import admin from django.urls import path,re_path from app01 impor

题目链接:传送门 思路:数位dp的记忆化搜索模板 从高位向低位枚举,逐位确定每一位的6的个数,dp[i][s]表示处理到第i条边,状态为s时的数字的个数. 注意,要使用long long类型. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std; typedef long long LL; LL a[],dp[][],x,y; LL dfs(LL pos,LL statue,

饼图数据为0或者太小显示如下,不美观 解决办法: 为0的去掉,小于0.005的累加起来 方法 function getsData(_rowData){ var rowData=JSON.parse(JSON.stringify(_rowData)) var sum=rowData.reduce(function(o,v,i){ o+=parseFloat(v.value); return o; },0) if(isNaN(sum)||sum==0){return []} rowData.sort

首先我们需要下载个PHPExcel,PHPExcel下载地址链接:https://pan.baidu.com/s/1nxpAc45 密码:qgct 下面来写个dome: <?php //把数据写入Excel文件中 function write_xlsx(){ require "PHPExcel.php"; //添加读取excel所需的类文件 #链接数据库查询数据 $pdo = new PDO("mysql:dbname=hai;host=127.0.0.1;port=3

$file='./new.txt'; $fp = fopen($file, "r"); $chunk = 4096;//一次处理1M的字节 1M=1024*1024 $fs = filesize($file); //$max = ($fs == PHP_INT_MAX) ? PHP_INT_MAX : filesize($file); $readData =''; for ($len = 0; $len < $max; $len += $chunk) { $seekSize =

噪声标签的负训练:ICCV2019论文解析 NLNL: Negative Learning for Noisy Labels 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Kim_NLNL_Negative_Learning_for_Noisy_Labels_ICCV_2019_paper.pdf 摘要 卷积神经网络(CNN)在用于图像分类时具有优异的性能.经典的CNNs训练方法是以有监督的方式标记图像,如"输入图像属于此

一.说明 本文为系列博客第五篇,主要展示训练的结果,以及对训练进行分析. *注:暂未进行大量的数据训练以及IoU测算,目前只做到使用Matlab将训练结果的mat文件可视化. 二. *占坑

人脸检测及识别python实现系列(3)——为模型训练准备人脸数据 机器学习最本质的地方就是基于海量数据统计的学习,说白了,机器学习其实就是在模拟人类儿童的学习行为.举一个简单的例子,成年人并没有主动教孩子学习语言,但随着孩子慢慢长大,自然而然就学会了说话.那么孩子们是怎么学会的呢?很简单,在人类出生之前,有了听觉开始,就开始不断听到各种声音.人类的大脑会自动组织.分类这些不同的声音,形成自己的认识.随着时间的推移,大脑接收到的声音数据越来越多.最终,大脑利用一种我们目前尚未知晓的机制建立了一个

前言 第一次写博客,有点紧张和兴奋.废话不多说,直接进入正题.如果你渴望使你的电脑能够进行人脸识别:如果你不想了解什么c++.底层算法:如果你也不想买什么树莓派,安装什么几个G的opencv:如果你和我一样是个还没入门的小白,但是想体验一下人脸识别的魅力.那么恭喜你,这篇文章就是为你准备的.让我们开始吧! 一.需要准备的材料 1.一台可以联网的有摄像头的电脑(手动滑稽). 2.python3.7的安装包 二.Python3.7及其第三方包的安装 1.Python3.7的安装 关于python3.

本文目的 在介绍estimator分布式的时候,官方文档由于版本更新导致与接口不一致.具体是:在estimator分布式当中,使用dataset作为数据输入,在1.12版本中,数据训练只是dataset的数据,就是所有设备加起来,跑一遍数据. 而在2.0版本中,训练数据是dataset的数据乘以分 布式的设备数.也就是说,在每个设备当中都会完整地跑一遍dataset的所有数据. 1.12版本读取 1. 在主线程当中创建图 下面这段代码中,在client中调用了input function,得到迭

数据集 DNN 依赖于大量的数据.可以收集或生成数据,也可以使用可用的标准数据集.TensorFlow 支持三种主要的读取数据的方法,可以在不同的数据集中使用:本教程中用来训练建立模型的一些数据集介绍如下: MNIST:这是最大的手写数字(0-9)数据库.它由 60000 个示例的训练集和 10000 个示例的测试集组成.该数据集存放在 Yann LeCun 的主页(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)中.这个数据集已经包含在tensorflow.examples

训练技巧详解[含有部分代码]Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks 置顶 2018-12-11 22:07:40 Snoopy_Dream 阅读数 1332更多 分类专栏: 计算机视觉 pytorch 深度学习tricks   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/e015

神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) 神经网络训练中的Tricks之高效BP(反向传播算法) zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 Tricks!这是一个让人听了充满神秘和好奇的词.对于我们这些所谓的尝试应用机器学习技术解决某些问题的人,更是如此.曾记得,我们绞尽脑汁,搓手顿足,大喊“为什么我跑的模型不work?”,“为什么我实现的效果那么差?”,“为什么我复现的结果没有他论文里面说的那么好?”.有人会和你说“你不懂调参!里面有

MaxCompute 是阿里EB级计算平台,经过十年磨砺,它成为阿里巴巴集团数据中台的计算核心和阿里云大数据的基础服务.去年MaxCompute 做了哪些工作,这些工作背后的原因是什么?大数据市场进入普惠+红海的新阶段,如何与生态发展共赢?人工智能进入井喷阶段,如何支持与借力?本文从过去一年的总结,核心技术概览,以及每条技术线路未来展望等几个方面做一个概述. BigData 概念在上世纪90年代被提出,随 Google 的3篇经典论文(GFS,BigTable,MapReduce)奠基,已经发展