最近几天陆续补充了一些"线性回归"部分内容,这节继续机器学习基础部分,这节主要对CNN的基础进行整理,仅限于基础原理的了解,更复杂的内容和实践放在以后再进行总结. 卷积神经网络的基本原理 前面对全连接神经网络和深度学习进行了简要的介绍,这一节主要对卷积神经网络的基本原理进行学习和总结. 所谓卷积,就是通过一种数学变换的方式来对特征进行提取,通常用于图片识别中. 既然全连接的神经网络可以用于图片识别,那么为什么还要用卷积神经网络呢? 0.使用卷积神经网络的理由 (1)首先来看下面一张图片

0 前言 近些年来,所谓的人工智能也就是AI. 在媒体的炒作下,变得神乎其神,但实际上,类似于图片识别的AI,其原理只不过是数学的应用. 线性代数,概率论,微积分(著名的反向传播算法). 大家觉得这些东西离自己很远,没错! 这东西底层实在是很难,斯坦福公开课网站上(Coursera), 有吴恩达教授的机器学习课程,需要利用Matlab用向量化的编程方式完成线性回归,逻辑回归,甚至是神经网络,以及反向传播代码.这些内容无论在任何方面都是艰涩的难以理解的. 而这只能算是人工智能机器学习的入门课程.本

用过Polar SI9000的都知道,阻抗模型图片可以进行用户鼠标交互,那么它的是如何实现的呢,下面就讲一下如何实现此功能的方法   一.看看Polar SI9000阻抗模型图片交互效果 鼠标点击阻抗模型图片某个像素点, 它可以实现找到离它最近的阻抗参数的文字并用红色框选出来, 还可以识别文字是哪一个阻抗参数.  二.解决方法思路 解决方法一: 1.将每一种阻抗模型图片中的所有参数在图片中的位置区域信息与参数值记录到数据库中 2.鼠标点击阻抗模型的坐标位置后,再进与数据库中的参数坐标位置匹配 这

第一个GAN模型-生成手写数字 一.GAN的基础:对抗训练 形式上,生成器和判别器由可微函数表示如神经网络,他们都有自己的代价函数.这两个网络是利用判别器的损失记性反向传播训练.判别器努力使真实样本输入和伪样本输入带来的损失最小化,而生成器努力使它生成的为样本造成的判别器损失最大化. 训练数据集决定了生成器要学习模拟的样本类型,例如,目标是生成猫的逼真图像,我们就会给GAN提供一组猫的图像. 用更专业的术语来说,生成器的目标是生成符合训练数据集数据分布的样本.对计算机来说,图像只是矩阵:灰度图是

这次分享如何做一个简单的图片按钮经验 在我的个人Silverlight网页上,有个Iphone手机的效果,其中用到大量的图片按钮 http://raimon.6.gwidc.com/Iphone/default.html 我现在来介绍一下这种图片按钮的制造步骤: 1.首先在项目里新建一个存放图片的目录,并添加2个图片(60*60),1个是按钮正常显示时的图片,另外一个是鼠标移动到按钮上时显示的图片 2.在页面上放入Address1.png图片(60*60)和一个按钮(60*80),按钮高度比图片

一个伪ajax图片上传实现代码. 复制代码代码如下: <?php  if($_FILES){  ?>  <script>  window.parent.ajaxUploadPicture.uploadCallback('http://img0.bdstatic.com/img/image/5099213b07eca8065380ce7f75e95dda144ad348269.jpg');  </script>  <?php  die;  }  ?>  <

一个不错的图片http://css-tricks.com/anythingslider-jquery-plugin/ DEMO演示: http://css-tricks.github.io/AnythingSlider/#&panel1-5&panel2-4

OpenSeadragon是一个可以显示多层图片(可放大缩小)的Web库,基于JavaScript,支持桌面和手机. 由于我项目需要,却没有找到任何中文教程,因此在官网上一边学习,一边总结于此. 官网是http://openseadragon.github.io/ ,在官网首页可以看到Demo,一个可以将图片放大缩小拖动的视图框. 以下是第一个例子: 1.库文件下载 首先进入官网,点击右上角的下载图标下载ZIP或者TAR格式的库文件压缩包,解压到工程文件夹中. 在工程中我们只需要用到opense

demo功能:一个不错的图片浏览分享框架demo.iphone6.1 测试通过.可以浏览图片,保存,微博分享到新浪,腾讯,网易,人人等. 注:(由于各个微博的接口有时候会有调整,不一定能分享成功.只看框架,在找最新的官方分享接口将信息分享出去) demo说明:主要代码在:PhotoViewController.m中.分享的各个接口在ShareSDK文件夹下. 框架用到了“SVProgressHUD” 第三方的控件来弹出提示层,提示 网络加载 或 提示对错.SVProgressHUD的具体说明:

JEECG 智能开发平台. 开发模式由代码生成器转变为Online Coding模式                      (通过在线配置实现一个表模型的增删改查功能,无需一行代码,支持用户自定义表单) Online Coding模式的优势:     A.不再采用代码生成的方式,支持用户在线开发,直接配置即可完成一个表模型的增删改查功能,       扩展对应的JS增强接口和SQL增强接口;    B.表单生成分两种方式,一种是按word文档方式展现,另一种是自动布局并以web方式展现. 

添加一个apk都需要将LOCAL_PACKAGE_NAME的值添加到PRODUCT_PACKAGES才行.而PRODUCT_PACKAGES一般在build/target/product/目录下的文件里都有定义 1. 编译模拟器时,会将以下文件中的PRODUCT_PACKAGES定义的apk都编译进去build/target/product/banyan_addon.mkbuild/target/product/sdk.mksdk/build/product_sdk.mkdevelopment/

本文已收录至https://github.com/likekk/studyBlog欢迎大家star,共同学习,共同进步.如果文章有错误的地方,欢迎大家指出.后期将在将GitHub上规划前端学习的路线和资源分享. 写在前面 每一篇文章都希望您有所收获,每一篇文章都希望您能静下心来浏览.阅读.每一篇文章都是作者精心打磨的作品. 如果您觉得杨戬这个小白还有点东西的话,杨戬希望正在看文章的您可以帮忙点亮那个点赞的按钮(效果更加),对于杨戬这个暖男来说,真的真的非常重要,这将是我持续写作的动力. 前言 写

参考: https://github.com/Iallen520/lhy_DL_Hw/blob/master/PyTorch_Introduction.ipynb 模拟一个回归模型,y = X * w + 随机数 如,y : n*1矩阵, X : n*2矩阵 , w : 1,2矩阵 设置true_w = [[-1.0], [2.0]] , 随机初始化w 比如[[1.0], [0.0]],目标是拟合出正确的w 代码如下: #自己写一个test case import torch d = 2 n =

今天没事回家写了个贴吧图片下载程序,工具用的是PyCharm,这个工具很实用,开始用的Eclipse,但是再使用类库或者其它方便并不实用,所以最后下了个专业开发python程序的工具,开发环境是Python2,因为大学时自学的是python2 第一步:就是打开cmd命令,输入pip install lxml 如图 第二步:下载一个chrome插件:专门用来将html文件转为xml用xpth技术定位 在页面按下Ctrl+Shift+X即可打开插件进行页面分析 如下图 图中的黑色方框左边填写xpth

以下仅为自己的整理记录,绝大部分参考来源:莫烦Python,建议去看原博客 一.处理结构 因为TensorFlow是采用数据流图(data flow graphs)来计算, 所以首先我们得创建一个数据流流图, 然后再将我们的数据(数据以张量(tensor)的形式存在)放在数据流图中计算. 节点(Nodes)在图中表示数学操作,图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组, 即张量(tensor). 训练模型时tensor会不断的从数据流图中的一个节点flow到另一节点, 这就是Te

原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫.狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 1= 狗,0= 猫 # 将图像复制到训练.验证和测试的目录 import os,shutil orginal_dataset_dir = 'kaggle_original_data/train' base_dir = 'cats_and_dogs_small' os.mkdir(base_dir)#保存新数据集的目录 tra

论文地址:https://arxiv.org/abs/2103.11617 代码地址:https://github.com/daodaofr/AlignPS 前言: 本文针对anchor-free模型用于行人搜索中会出现三个不对齐问题:Scale misalignment,Region misalignment,Task misalignment提出了相应的解决方案,进一步提出了一个更简单更有效的anchor-free模型--AlignPS. Introduction 行人重识别的方法分为两个类

这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识,希望对大家有所帮助 一.需求来源 今天碰到了一个需求,需要在页面里,用水平瀑布流的方式,将一些图片进行加载,这让我突然想起我很久以前写的一篇文章<JS两种方式实现水平瀑布流布局> 但是有个问题,这个需求是Vue项目的,那没办法,这里给大家分享下我的开发过程,项目主体用的是之前在学习的CRMEB的后端框架来开发,UI使用iView-UI,其余的场景与其他的vue项目一致 二.逻辑设想 如果不是vue环境,我们的逻辑为 1.获取所有的div元素 2.获取盒

直接上代码,其中上传功能需要自己配置允许跨域的文件服务器地址~ 或者将html文件贴到您的站点下同源上传也OK. 支持: 不同尺寸图片获取. 原图缩小放大. 原图移动. 选择框大小改变. 下载选中的区域. 上传选中的区域. 几种简单的滤镜(自己添加滤镜函数即可添加滤镜效果) 移动端适配要点: ① 替换事件名称 if(/^.*(Android|iPad|iPhone){1}.*$/.test(navigator.userAgent)){ eventName={down:"touchstart&qu

参考资料:http://v.qq.com/boke/page/q/g/t/q01713cvdgt.html 目的:爬取网站图片 实际上以上链接的视频中已经将整个过程说的非常明白了,稍微有点计算机基础的人想来都不难实现. 所以,废话不多说,直接粘我写的脚本了事,有问题看视频即可. #################################################################3 import os,requests,urllib.requestfrom bs4 i

一般的压缩方案 做移动平台,终究都是要考虑纹理压缩的问题 IOS/PVR平台上一般会选用PVRTC格式,这个格式压缩还是很给力. Android上设备种类很多,支持的格式各有不同.如果平台能支持下载前检测设备来区分下载的APK,我们可以选择相应的压缩格式.但是很多平台都只要一个APK,我们就只能选择最稳妥的ETC1+Alpha方案了. 这个方案用过的应该都知道并不是特别好,首先肯定要生成两张图,然后压缩比还不错,但是压缩质量就有点不行了.在普通的纹理上用还可以,但是在UI这种要足够清晰的地方就有