1.重命名,Python中文路径各种错误,所以需要先将所有文件的路径名全都改成中文.用的是MAC系统,所以WIN下的命令行批处理没法解决,所以用C来完成 // Created by Carl on 16. // Copyright (c) 2016年 Carl. All rights reserved. // #include <iostream> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h&

一.背景 原本是打算按<DEX Deep EXpectation of apparent age from a single image>进行表面年龄的训练,可由于IMDB-WIKI的数据集比较庞大,各个年龄段分布不均匀,难以划分训练集及验证集.后来为了先跑通整个训练过程的主要部分,就直接用LAP数据集,参考caffe的finetune_flickr_style,进行一些参数修改,利用bvlc_reference_caffenet.caffemodel完成年龄估计的finetune. 二.训练

1 IDSGenderLeviNamedView 的实现效果     2 类的封装方法:   IDSGenderLeviNamedView.h   @interface IDSGenderLeviNamedView : UIView   @property (nonatomic, strong) UILabel *ageLabel;   @property (nonatomic, strong) UIImageView *genderImageView;   - (instancetype)in

前几段微软推出的大数据人脸识别年龄应用how-old.net在微博火了一把,它可以通过照片快速获得照片上人物的年龄,系统会对瞳孔.眼角.鼻子等27个“面部地标点"展开分析,进而得出你的“颜龄". 来看下关于这款应用的截图:   昨晚闲着没事,在网上查阅了点资料仿写了一款类似功能的APP,看下截图: 关于人脸识别技术本想去使用微软给开发人员提供的SDK,但由于天朝巨坑的网络,我连How-old.net官网都登不上,只能绕道去找找其他地方有没类似功能的SDK.后来想起之前在搞O2O的时候,

题目描述: (1)定义人员类Person: 公有成员:姓名(Name): 保护成员:性别(Gender),年龄(Age): 构造函数和析构函数 (2) 从人员类Person派生学生记录类StudentRecord: 添加公有成员:学号(Number),班级(ClassName), 添加静态公有成员:学生总人数(TotalCount): 添加保护成员:平均成绩(Score): 实现构造函数和析构函数. (3) 从人员类Person派生教师记录类TeacherRecord: 添加公有成员:学院(Co

推荐数据集MovieLens及评测 数据集简介 MoiveLens是GroupLens Research收集并发布的关于电影评分的数据集,规模也比较大,为了让我们的实验快速有效的进行,我们选取了发布于2003年2月的 MovieLens 1M,这个数据集包含6000个用户对4000个电影的一百万个评分.这个数据集经常用来做推荐系统,机器学习算法的测试数据集.尤其在推荐系统领域,很多著名论文都是基于这个数据集的.数据集下载地址. 数据集格式 评分数据 在rating.dat文件当中,里面主要保存了

准备数据 点击下载猫狗声音数据集至本地: 解压,文件包结构大概如下图所示 data ├── test │ ├── cats │ │ ├── cat_20.wav │ │ ├── ...... │ │ └── cat_29.wav │ └── dogs │ ├── dog_20.wav │ ├── ...... │ └── dog_29.wav └── train ├── cats │ ├── cat_0.wav │ ├── ...... │ └── cat_19.wav └── dogs ├──

 数据库中的视图是一个虚拟表.同真实的表一样,视图包含一系列带有名称的列和行数据,行和列数据用来自由定义视图和查询所引用的表,并且在引用视图时动态产生.本篇将通过一些实例来介绍视图的概念,视图的作用,创建视图,查看视图,修改视图,更新和删除视图等SQL Server的数据库知识. 一:视图的概述  视图是从一个或者多个表导出的,它的行为与表非常相似,但视图是一个虚拟表,在视图中可以使用SELECT语句查询数据,以及使用insert.update和delete语句修改记录,对于视图的操作最终转化为

此为中文翻译版 1:竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson).Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站.如果你的算法精度是给出数据集中最高的,你将赢得比赛.Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式. Kaggle网站有几种不同类型的比赛.其中的预测一个就是预测在泰坦尼克号沉没的时候哪个乘客会成为幸存者. 在这个任务和下一个任务我们将学习如何提交我们的答案. 我们的数据是csv格式.你可以在这里下载数据开始比赛. 每一行

package Demo; import java.io.IOException; import java.io.OutputStream; import java.io.PrintWriter; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import javax.servlet.ServletException; import javax.servlet.http.HttpServlet; import javax.se

以下对GBDT的介绍深入浅出,非常易懂 转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被

插播一段广告哈:我之前共享了两个自己写的小应用,见这篇博客百度地图开发的两个应用源码共享(Android版),没 想到有人找我来做毕设了,年前交付,时间不是很紧,大概了解了下就接下了,主要用到的就是和服务器端交互,这个我之前没做过,因此接下来的时间里会陆续更 新这一些列的博客,记录学习的点滴.第一篇主要是java读取mysql数据库文件.安装及配置文件稍后会上传到我的百度网盘供大家下载.其他的介绍在网 上都可以找到相关的博客,下面直接给出源代码. mysql建立一个名为“vge_whu”的数据库

转载地址:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家

在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又 叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论 累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法.近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注. 后记:发现GBDT除了我描述的残差版本外

转自:http://blog.csdn.net/w28971023/article/details/8240756 在网上看到一篇对从代码层面理解gbdt比较好的文章,转载记录一下: GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART(Multiple Additive Regression Tree),是一种迭代的决策树算法,该算法由多棵决策树组成,所有树的结论累加起来做最终答案.它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization

基于Mahout的电影推荐系统 1.Mahout 简介 Apache Mahout 是 Apache Software Foundation(ASF) 旗下的一个开源项目,提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现,旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序.经典算法包括聚类.分类.协同过滤.进化编程等等,并且,在 Mahout 的最近版本中还加入了对 Apache Hadoop 的支持,使这些算法可以更高效的运行在云计算环境中. 2.Taste简介 Taste 是 Apache Mahou

上一篇文章我们了解了MapReduce优化方面的知识,现在我们通过简单的项目,学会如何优化MapReduce性能 1.项目介绍 我们使用简单的成绩数据集,统计出0~20.20~50.50~100这三个年龄段的男.女学生的最高分数 2.数据集 姓名     年龄  性别   成绩 Alice     23   female  45 Bob      34   male   89 Chris    67   male   97 Kristine   38   female  53 Connor  

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Kaggle入门 1:竞赛 我们将学习如何为Kaggle竞赛生成一个提交答案(submisson).Kaggle是一个你通过完成算法和全世界机器学习从业者进行竞赛的网站.如果你的算法精度是给出数据集中最高的,你将赢得比赛.Kaggle也是一个实践你机器学习技能的非常有趣的方式.Kaggle网站有几种不同类型的比赛.其中的预测一个就是预测在泰坦尼克号沉没的时候哪个乘客会成为幸存者. 在这个任务和下一个任务我们将学习如何提交我们的答案.我们的数据是csv格式.你可以在这里下载数据开始比赛.每一行重现

当今许多企业的领导者几乎已经成为其企业的代名词,而在芯片业,我们听说的更多的是“龙芯”.“国芯”,他们的领导者的声音却鲜有传出.芯片业透出的强烈的民族色彩,也使这些隐身的企业家们的注意力更聚集在研发上,而坦然出现在镁光灯下的则是更能表达民族使命感的产品. 我们要感谢那些嗅觉灵敏的投资家,18号文件之后,大量的资本陆续涌入IC业,正在崛起的中国IC产业.IC企业.IC企业家们,正成为媒体关注的焦点 .为此,<中国高新技术企业>杂志开始独家搜索:是谁引擎了中国IC产业?<中国高新技术企业&g