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一.MNIST实验内容 MNIST的实验比较简单,可以直接通过下面的程序加上程序上的部分注释就能很好的理解了,后面在完善具体的相关的数学理论知识,先记录在这里: 代码如下所示: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np %matplotlib inline mnist =

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机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以

GitHub地址:DZNEmptyDataSet DZNEmptyDataSet DZNEmptyDataSet 是基于 UITableView/UICollectionView 的范畴/扩展(category)类,它可以在空白页面上显示提示信息. 这是 iOS 内建的标准,用于处理空表和集合视图.默认情况下,如果你的表视图是空的,屏幕上什么也不会显示,它给用户的体验不是很好. 使用这个库,你只需要实现一些协议,iOS 就会很好地处理集合视图,然后合理美观地显示出用户信息. 支付宝-查询我的挂号

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数据集简介 Market-1501 数据集在清华大学校园中采集,夏天拍摄,在 2015 年构建并公开.它包括由6个摄像头(其中5个高清摄像头和1个低清摄像头)拍摄到的 1501 个行人.32668 个检测到的行人矩形框.每个行人至少由2个摄像头捕获到,并且在一个摄像头中可能具有多张图像.训练集有 751 人,包含 12,936 张图像,平均每个人有 17.2 张训练数据:测试集有 750 人,包含 19,732 张图像,平均每个人有 26.3 张测试数据.3368 张查询图像的行人检测矩形框是人

项目 内容 课程班级博客链接 课程班级博客链接 这个作业要求链接 作业要求链接 我的课程学习目标 学习PSP流程并运用于结对项目:学习GitHub代码的管理;学习结对编程的流程与内容 这个作业在哪些方面帮助我实现学习目标 学习编程.学习算法.工程实践 结对方学号-姓名 201873030133-杨子豪 结对方本次博客作业链接 链接 本项目Github的仓库链接地址 客户端 服务器端 1.实验目的与要求 (1)体验软件项目开发中的两人合作,练习结对编程(Pair programming). (2)

http://www.datakit.cn/blog/2017/02/05/t_sne_full.html t-SNE(t-distributed stochastic neighbor embedding)是用于降维的一种机器学习算法,是由 Laurens van der Maaten 和 Geoffrey Hinton在08年提出来.此外,t-SNE 是一种非线性降维算法,非常适用于高维数据降维到2维或者3维,进行可视化. t-SNE是由SNE(Stochastic Neighbor Emb

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美国国家气候数据中心的官网地址是https://www.ncdc.noaa.gov/ 气候数据的下载地址是: 长格式:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/,这种就是<hadoop权威指南>所使用的数据集格式. 短格式:ftp://ftp.ncdc.noaa.gov/pub/data/noaa/isd-lite/ 这两个地址是在网上查到的,从官网怎样找到,我没有发现. 浏览器打开这个网址以后,是以年份为目录的目录列表,从1901年开始,一直到今年,2019

本次使用了tensorflow高级API,在规范化网络编程做出了尝试. 第一步:准备好需要的库 tensorflow-gpu  1.8.0 opencv-python     3.3.1 numpy skimage tqdm 第二步:准备数据集: https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats 我们使用了kaggle的猫狗大战数据集 我们可以看到数据集中,文件名使用了  ‘类.编号.文件类型 ’ 的标注 为了通用以及方便起见,我们对该数据集进行分文件夹放置: 下面是分

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