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RSS订阅原创 利用飞桨实现表情分类
本次案例我们讲解的是如何使用飞桨动态图版本实现一个表情分类任务。在本次案例中，我们可以简单地将人脸表情分类视为一个图像分类任务。也就是说，向模型输入一张表情图像，模型能够对表情的类别进行识别并输出类别结果，如下图所示。 案例中使用的数据均来自互联网公开数据集。该数据集中包含positive和negative两种表情，共7200余张图片，图片尺寸为64*64（大部分为单通道图像，个别图像为3通道）的灰度图像，在实践过程中，我们将数据集按照1：9的比例划分为验证集和训练集。数据图像示例如下。 ..
2020-07-14 11:35:24
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原创 利用AI Studio，分析《安家》评论
《安家》是一部讲述房产中介的电视剧，剧中房产中介公司叫做“安家天下”，其中有两个店长，在剧情设定方面，我们就知道，这中间肯定会发生一些有趣的故事。因此使用Python爬取了豆瓣《安家》下所有的评论，进行了数据分析，从观众的角度来了解这部电视剧。 在本案例中，主要分为两个部分： 第一部分是数据爬取。爬虫的过程，从总体来说，就是模仿浏览器的行为，往目标站点发送请求，接收服务器的响应数据，提取需要的信息，并进行保存的过程。Python为爬虫的实现提供了工具:requests模块、BeautifulSoup
2020-07-14 11:23:11
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原创 发现一个神奇的深度学习打卡营
机缘巧合之下，参加了百度7日深度学习入门打卡营，见到了美丽的胡晓曼老师，听说她以前是一枚算法工程师，后来转行做了百度飞桨的运营，可真有勇气！向她学习！晓曼老师之前出过很多关于机器学习、深度学习的基础教程，所以这次的课程质量我还是很放心的。 课程是在百度AI Studio教学平台上进行，视频+文档+实践+比赛，从CV、NLP到推荐、分布式，我们循序渐进，快速入门深度学习。 波士顿房价预测、飞机识别、...
2020-02-18 19:44:01
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空空如也
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