import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import numpy as np import pymysql import datetime import csv import time EPOCH = 100 BATCH_SIZE = 50 class MyNet(nn.Module): def __init__(self): super(MyNet, self).__init__() self.con

https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-09-12-5 By 蒋思源2017年9月12日 09:54 时序数据经常出现在很多领域中,如金融.信号处理.语音识别和医药.传统的时序问题通常首先需要人力进行特征工程,才能将预处理的数据输入到机器学习算法中.并且这种特征工程通常需要一些特定领域内的专业知识,因此也就更进一步加大了预处理成本.例如信号处理(即 EEG 信号分类),特征工程可能就涉及到各种频带的功率谱(power spectra).Hjorth 参数

1.LDA LDA是一种三层贝叶斯模型,三层分别为:文档层.主题层和词层.该模型基于如下假设:1)整个文档集合中存在k个互相独立的主题:2)每一个主题是词上的多项分布:3)每一个文档由k个主题随机混合组成:4)每一个文档是k个主题上的多项分布:5)每一个文档的主题概率分布的先验分布是Dirichlet分布:6)每一个主题中词的概率分布的先验分布是Dirichlet分布.文档的生成过程如下:1)对于文档集合M,从参数为β的Dirichlet分布中采样topic生成word的分布参数φ:2)对于每个

介绍 深度学习现在是一个非常猖獗的领域 - 有如此多的应用程序日复一日地出现.深入了解深度学习的最佳方法是亲自动手.尽可能多地参与项目,并尝试自己完成.这将帮助您更深入地掌握主题,并帮助您成为更好的深度学习实践者. 在本文中,我们将看一个有趣的多模态主题,我们将结合图像和文本处理来构建一个有用的深度学习应用程序,即图像字幕.图像字幕是指从图像生成文本描述的过程 - 基于图像中的对象和动作.例如: 这个过程在现实生活中有很多潜在的应用.值得注意的是保存图像的标题,以便仅在此描述的基础上可以在稍后阶

卷积神经网络(CNN)概述 Introduce 卷积神经网络(convolutional neural networks),简称CNN.卷积神经网络相比于人工神经网络而言更适合于图像识别.语音识别等任务.本文主要涉及卷积神经网络的概念介绍,首先介绍卷积神经网络相比于人工神经网络的优势,其次介绍卷积神经网络的基本结构,最后我们分别介绍神经网络的各个部件从而完整的了解CNN. 以下均为初学者笔记,若有错误请不吝指出. Advantages of Convolutional Neural Networ

本文是出自David_Tang的,原文http://www.cnblogs.com/mchina/archive/2013/07/12/3170551.html {"weatherinfo":{//基本信息; "city":"苏州","city_en":"suzhou", "date_y":"2013年7月9日","date":"&quo

卷积神经网络(CNN)概述 从多层感知器(MLP)说起 感知器 多层感知器 输入层-隐层 隐层-输出层 Back Propagation 存在的问题 从MLP到CNN CNN的前世今生 CNN的预测过程 卷积 下采样 光栅化 多层感知器预测 CNN的参数估计 多层感知器层 光栅化层 池化层 卷积层 最后一公里:Softmax CNN的实现 思路 其他 最近仔细学习了一下卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network),发现各处资料都不是很全面,经过艰苦努力终于弄清

实时天气: city        "北京"//城市 cityid      "101010100"//城市编码 temp        "17"//当前温度 WD      "东风"//风向 WS      "2级"//风力 SD      "70%"//相对湿度 WSE         "2"//风力 time        "14:20"//

原文出自 参考网址(重要) http://blog.csdn.net/cyxlzzs/article/details/7602469  新浪 http://blog.csdn.net/l_ch_g/article/details/8205817    新浪 http://blog.csdn.net/killtl/article/details/7312514  新浪 http://blog.csdn.net/qq910894904/article/details/7540093 新浪 http:

前面一篇文章介绍了如何使用ksoap获取天气信息,但是使用的网络资源受到了限制,所以我们这里会采用第二种方法,可以无限制的获取.http://m.weather.com.cn/data/101010100.html 但是对应的101010100(北京)我们怎么获取呢,还有就是图片资源怎么来的呢?http://m.weather.com.cn/img/b1.gif这个是图片资源,但是每次从网上去还是比较费流量的,我仔细对比了Ksoap中给的gif图片资源,和中国气象局的这个图片都是一一对应的,所以

一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 Scrapy:Scrapy是一个为了爬取网站数据,提取结构性数据而用Python编写的应用框架. 可以应用在包括数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中. GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程V

基于scrapy爬虫的天气数据采集(python) 一.实验介绍 1.1. 知识点 本节实验中将学习和实践以下知识点: Python基本语法 Scrapy框架 爬虫的概念 二.实验效果 三.项目实战 3.1. 安装Scrapy 安装 scrapy-0.24: # 安装依赖的包 $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install python-lxml python-dev libffi-dev # 更新系统默认的 six 包 $ sudo pip insta

介绍   爬虫江湖,风云再起.自从有了爬虫,也就有了反爬虫:自从有了反爬虫,也就有了反反爬虫.   反爬虫界的一大利器,就是验证码(CAPTCHA),各种各样的验证码让人眼花缭乱,也让很多人在爬虫的过程知难而返,从入门到放弃,当然,这就达到了网站建设者们的目的.但是,但是,所谓的验证码,并不是牢不可破的,在深度学习(Deeping Learning)盛行的今天,很多简单的验证码也许显得不堪一击.   本文将会介绍如何利用Python,OpenCV和CNN来攻破一类验证码,希望能让大家对Deepi

浏览器由于安全方面的问题,禁止ajax跨域请求其他网站的数据,但是可以再本地的服务器上获取其他服务器的信息,在通过ajax请求本地服务来实现: <?php header("content-type:text/html;charset=utf-8"); //php代理获取天气信息 //跨域请求 //天气预报接口 $url = "http://www.weather.com.cn/data/sk/101010100.html"; $cont = file_get_

目录 基于 Keras 用 LSTM 网络做时间序列预测 问题描述 长短记忆网络 LSTM 网络回归 LSTM 网络回归结合窗口法 基于时间步的 LSTM 网络回归 在批量训练之间保持 LSTM 的记忆 在批量训练中堆叠 LSTM 网络 总结 扩展阅读 本文主要参考了 Jason Brownlee 的博文 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras 原文使用 python 实现模型

根据上次的内容 1. 界面布局 weather_layout.xml <LinearLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android" android:layout_width="match_parent" android:layout_height="match_parent" android:orientation="vertical"

一.概述 这个是最近的核心工作了,基本上都是靠着这篇paper的model过日子了啊.. 论文主要讲的是hand gesture recognition,实际上是用googlenet做的一个classification的工作,他的工作也就是在googlenet上做了fine-tuning,那么论文的关键是什么呢...当然就是标题啦..关键工作是CNN+EM,通过EM算法对隐变量参数进行预测,用CNN代替stepE的高斯模型的预测,这样迭代下来,最终训练了在这个值标记了3000张但是有1 Mill

获取xml并解析其中的数据: package getweather.xml; import java.io.IOException; import java.util.HashMap; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; import org.jsoup.Jsoup; import org.jsoup.nodes.Document; import org.jsoup.nodes.Ele

CNN 小结 目录 CNN特征提取过程(卷积核描述的是特征信息, 此特征可能就是原图像中的某些像素, 但是卷积核并不找相似的地方在原始图像的哪里, 所以需要将卷积核不断地滑动, 得到的feature map中, 越大表示卷积核与原图该部分越符合, 越接近与负数表示卷积核与原图反方向越符合, 越接近于0表示不符合, 其实这与人眼工作的原理很相似, 人眼对特定形状敏感, 对应到卷积中就是值高) CNN中每个卷积核的作用(使用卷积核对图像进行卷积得到的一个feature map提取出的是一部分的特征,

隐马尔可夫模型 (Hidden Markov Model,HMM) 最初由 L. E. Baum 和其它一些学者发表在一系列的统计学论文中,随后在语言识别,自然语言处理以及生物信息等领域体现了很大的价值.平时,经常能接触到涉及 HMM 的相关文章,一直没有仔细研究过,都是蜻蜓点水,因此,想花一点时间梳理下,加深理解,在此特别感谢 52nlp 对 HMM 的详细介绍. 考虑下面交通灯的例子,一个序列可能是红-红/橙-绿-橙-红.这个序列可以画成一个状态机,不同的状态按照这个状态机互相交替,每一个状

介绍 崔晓源 翻译 我们通常都习惯寻找一个事物在一段时间里的变化规律.在很多领域我们都希望找到这个规律,比如计算机中的指令顺序,句子中的词顺序和语音中的词顺序等等.一个最适用的例子就是天气的预测. 首先,本文会介绍声称概率模式的系统,用来预测天气的变化 然后,我们会分析这样一个系统,我们希望预测的状态是隐藏在表象之后的,并不是我们观察到的现象.比如,我们会根据观察到的植物海藻的表象来预测天气的状态变化. 最后,我们会利用已经建立的模型解决一些实际的问题,比如根据一些列海藻的观察记录,分析出这几天