当前的convert_imageset.exe版本做了一下修改 //status = ReadImageToDatum(root_folder + lines[line_id].first, //lines[line_id].second, resize_height, resize_width, is_color, //enc, &datum); 改为了下面的程序, status = ReadImageToDatum(lines[line_id].first, lines[line_id].s

CodeDomProvider MSDN描述 CodeDomProvider可用于创建和检索代码生成器和代码编译器的实例.代码生成器可用于以特定的语言生成代码,而代码编译器可用于将代码编译为程序集. 注意:在 .NET Framework 2.0版中,在代码生成器和代码编译器中可用的方法可直接从代码提供程序获得.您不需要调用CreateGenerator 或CreateCompiler 来访问这些方法,这些方法被标记为已过时.这适用于预先存在的以及新的代码提供程序实现. CodeDomProvi

我对GAN"生成对抗网络"(Generative Adversarial Networks)的看法: 前几天在公开课听了新加坡国立大学[机器学习与视觉实验室]负责人冯佳时博士在[硬创公开课]的GAN分享.GAN现在对于无监督图像标注来说是个神器,不过在NLP领域用的还不是那么广泛. 笔者看来,深度学习之前都没有对数组分布进行细致考察,譬如之前我对NLP词向量就产生过很多疑虑,为啥这么长条的数据组,没看到很好地去深挖.解读词向量的分布?分布这么重要,不值得Dig Deep? 生成模型GA

作者:Scofield链接:https://www.zhihu.com/question/35866596/answer/236886066来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. so far till now, 我还没见到过将CRF讲的个明明白白的.一个都没.就不能不抄来抄去吗?我打算搞一个这样的版本,无门槛理解的.——20170927 陆陆续续把调研学习工作完成了,虽然历时有点久,现在put上来.评论里的同学也等不及了时不时催我,所以不敢怠慢啊…… 总

转自:http://www.cnblogs.com/erliang/p/4092192.html CSS布局模型学习   参考链接慕课网:HTML+CSS基础课程 知识基础 1. 样式 内联 嵌入 外部 2. 选择器 类选择器(“.”) id选择器(“#”) 子选择器(“>”) 包含后代选择器(“ ”) 通用选择器(“*”) 伪类选择符(“:”为状态设置样式) 分组选择符(“,”) 3. 权值 继承的权值为0.1,标签的权值为1,类选择符的权值为10,ID选择符的权值最高为100 重要性 p{c

模型学习记录篇,仅仅自己学习时做的记录!!! 实现模型变更的三个步骤: 修改你的模型(在models.py文件中). 运行python manage.py makemigrations ,为这些修改创建迁移文件 运行python manage.py migrate ,将这些改变更新到数据库中. 模型字段类型: AutoField自增字段   一个IntegerField 根据实际ID自动增长. BigIntegerField   一个64位整数, 这个字段默认的表单组件是一个TextInput.

强化学习之 免模型学习(model-free based learning) ------ 蒙特卡罗强化学习 与 时序查分学习 ------ 部分节选自周志华老师的教材<机器学习> 由于现实世界当中,很难获得环境的转移概率,奖赏函数等等,甚至很难知道有多少个状态.倘若学习算法是不依赖于环境建模,则称为“免模型学习(model-free learning)”,这比有模型学习要难得多. 1. 蒙特卡罗强化学习: 在免模型学习的情况下,策略迭代算法会遇到几个问题: 首先,是策略无法评估,因为无法做全

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52571640 动机 前面我们讨论的问题出发点是给定一个图模型.如在独立性和推理讨论中,假定模型--结构及参数--是输入的一部分. 查询一个模型的方法 手工搭建网络 利用一组从希望建模的那个分布中生成的样本来学习相对于总体的分布模型 模型学习 皮皮blog 这里首先描述学习模型时的目标集合和由这些目标所导致的不同评价指标.然后讨论如何将学习的问题视为一个优化问题以及由该问题的设计引发的问题.最后,对于

条件随机场CRF(一)从随机场到线性链条件随机场 条件随机场CRF(二) 前向后向算法评估标记序列概率 条件随机场CRF(三) 模型学习与维特比算法解码 在CRF系列的前两篇,我们总结了CRF的模型基础与第一个问题的求解方法,本文我们关注于linear-CRF的第二个问题与第三个问题的求解.第二个问题是模型参数学习的问题,第三个问题是维特比算法解码的问题. 1. linear-CRF模型参数学习思路 在linear-CRF模型参数学习问题中,我们给定训练数据集$X$和对应的标记序列$Y$,$K$

模型学习 import tensorflow as tf import numpy as np # 生成 100 个随机的点 x_data = np.random.rand( 100 ) y_data = x_data * 0.1 + 0.2 # 构造个线性模型 b = tf.Variable( 0.) k = tf.Variable( 0.) y = k * x_data + b # 二次代价函数 loss = tf.reduce_mean( tf.square(y_data-y) ) # 定

NIO模型学习笔记 简介 Non-blocking I/O 或New I/O 自JDK1.4开始使用 应用场景:高并发网络服务器支持 概念理解 模型:对事物共性的抽象 编程模型:对编程共性的抽象 BIO网络模型 阻塞IO BIO连接过程 1.监听建立连接请求 2.发起建立连接请求 3.服务端启动新线程 4.线程响应客户端 5.等待客户端再次请求 BIO网络模型缺点 阻塞式IO模型 弹性伸缩能力差 多线程耗资源 NIO网络模型 特点 非阻塞IO 弹性伸缩能力强 单线程节省资源 模型图 核心类 Ch

Pytorch线性规划模型 学习笔记(一) Pytorch视频学习资料参考:<PyTorch深度学习实践>完结合集 Pytorch搭建神经网络的四大部分 1. 准备数据 Prepare dataset 准备数据包括数据的读取加载并转换为torch框架下识别的tensor格式,注意数据的dtype为float32格式 2. 设计模型 Design model using class 网络的基本框架部分,包括自定义的网络layer结构,注意维度的变换要一致,另外,该类中还应包括forward部分

Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision 论文地址:https://arxiv.org/abs/1512.00567 Abstract 介绍了卷积网络在计算机视觉任务中state-of-the-art.分析现在现状,本文通过适当增加计算条件下,通过suitably factorized convolutions 和 aggressive regularization来扩大网络.并说明了取得的成果. 1. Introduct

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

1     问题描述 LDA由Blei, David M..Ng, Andrew Y..Jordan于2003年提出,是一种主题模型,它可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出,从而通过分析一些文档抽取出它们的主题(分布)出来后,便可以根据主题(分布)进行主题聚类或文本分类.此外,一篇文档可以包含多个主题,文档中每一个词都由其中的一个主题生成. 人类是怎么生成文档的呢?LDA的这三位作者在原始论文中给了一个简单的例子.比如假设事先给定了这几个主题:Arts.Budgets.Childre

1.简介 什么是OSI模型呢? OSI模型全名Open System InterConnect 即开放式系统互联,是国际标准化组织(ISO)提出的一个试图使各种计算机在世界范围内互连为网络的标准框架,简称OSI. 计算机通讯需要用到必要的软件支持,它就是计算机网络参考模型(即计算机网络软件),最经典的就是我们所要讲解的OSI模型.它是通过一个机器上的一个应用进程与另一个机器上的进程进行信息交互. 2.OSI七层模型解析 OSI(Open System Interconnection,开放式系统互

MVC模型 一.构建基架. MVC中的基架可以为应用程序提供CURD各种功能生成所需要的样板代码.在添加控制器的时候可以选择相应的模板以及实体对象来生成相应的模板代码. 首先定义一个模型类如下所示: namespace LYG.HelloWorld.Models { public class Album { public virtual int AlbumId { get; set; } public virtual string Title { get; set; } public virtu

MVC表单和HTML辅助方法 一.表单的使用. 表单中的action与method特性.Action表示表单要提交往那里,因此这里就有一个URL.这个URL可以是相对或绝对地址.表单默认的method属性值是get,如果看到表单没有写method属性那就是表示method是get方式提交.另外一种就是post方式. 当使用HTTP Get请求时,浏览器会提取表单中元素的name特性值及相应的value特性值放到查询字符串中.如:http://localhost?search?id=1 如果不想把

1.说明 本文对LDA原始论文的作者所提供的C代码中LDA的主要逻辑部分做凝视,原代码可在这里下载到:https://github.com/Blei-Lab/lda-c 这份代码实现论文<Latent Dirichlet Allocation>中介绍的LDA模型.用变分EM算法求解參数. 为了使代码在vs2013中执行.做了一些微小修改,但不影响原代码的逻辑. vs2013project可在我的资源中下载: http://download.csdn.net/detail/happyer88/8

HMM算法想必大家已经听说了好多次了,完全看公式一头雾水.但是HMM的基本理论其实很简单.因为HMM是马尔科夫链中的一种,只是它的状态不能直接被观察到,但是可以通过观察向量间接的反映出来,即每一个观察向量由一个具有相应概率密度分布的状态序列产生,又由于每一个状态也是随机分布的,所以HMM是一个双重随机过程. HMM是语音识别,人体行为识别,文字识别等领域应用非常广泛. 一个HMM模型可以用5个元素来描述,包过2个状态集合和3个概率矩阵.其分别为 隐含状态S,可观测状态O,初始状态概率矩阵π,隐含

网上关于HMM的学习资料.博客有很多,基本都是左边摘抄一点,右边摘抄一点,这里一个图,那里一个图,公式中有的变量说不清道不明,学起来很费劲. 经过浏览几篇博文(其实有的地方写的也比较乱),在7张4开的草稿纸上写公式.单步跟踪程序,终于还是搞清楚了HMM的原理. HMM学习过程: 1.搜索相关博客: 隐马尔可夫模型[博客](图示比较详细,前部分还可以,后部分公式有点乱):http://www.leexiang.com/hidden-markov-model HMM简介.forward算法和vite