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原创 从头实现YOLO V3：利用Tensorflow-Keras，含YOLO模型结构图（详细）
前言本次利用Tensorflow-Keras实现YOLO-V3模型，目的是自己动手实现YOLO-V3的重要结构，这样才能更为深入了解模型以及提升编程能力；略去了不太重要的结构，如tiny版本就没有继续实现； 重点研究了模型结构，在levio作图的基础上增加了各层的参数设置，以图将模型展示的更加清晰明了； 实现了较为细节也很重要的非最大值抑制、loss函数、如何生成true label等；......
2019-07-02 21:21:39
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原创 【CUDA for GTX一次点亮】winows10 + GTX1050Ti + tensorflow1.8 + CUDA9.0 + cudnn7.1
按如下步骤，一次安装成功CUDA9.0 for GTX。 搭配GPU，计算速度果然飞速提升。O. 本人计算机及软件配置： i7-8750H 、GTX1050Ti 、Anaconda3 -64bit （安装时选择了将路径添加到环境变量，也选择了下载并安装VS） 一. TensorFlow官网指导（供参考）： https://tensorflow.googl...
2018-06-21 11:15:00
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原创 window laptop install unbuntu and tensorflow-gpu
【代码】window laptop install unbuntu and tensorflow-gpu。
2023-10-17 21:51:46
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原创 pip 下载安装包及依赖包 并安装
pip download torch -d/abc/packagepip install torch --no-index --find-links=/abc/package/
2021-07-19 12:56:27
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原创 matplotlib 加载外部字体（实现中文）
import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fmfont_zh = fm.FontProperties(fname='pathof...../simhei.ttf')plt.plot([1,2,3,4])plt.xlabel('中文',fontproperties=font_zh,fontsize=20)
2020-11-26 15:23:40
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原创 查找百度网盘资源的真实地址
(function(){ var _id = 309847; var isHome = $('a[title="我的卡包"]').html(); # 修改此处：资源所在文件夹 var _temp = isHome ? "" : $('span[title]:first').attr('title').slice(4); var _name = ...
2020-04-04 20:07:34
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原创 python + pycryptodome 实现AES加密
from Crypto.Cipher import AESfrom binascii import b2a_hex from binascii import a2b_heximport pandas as pdimport numpy as npdef aes_encrypt(x, key='abcdefghABCDEFGH'): key_encode = ke...
2020-03-10 15:12:17
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原创 图像保存后再打开，有噪点
https://zhidao.baidu.com/question/1928646843295285467.html存成jpg有误差，存bmp就没问题了
2020-01-09 12:42:28
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原创 python 类
class w_contacts: def __init__(self, someones_name, someones_phone, someones_job, someones_age): self.name=someones_name self.phone=someones_phone self.job=someones_jo...
2019-12-26 14:46:34
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原创 numpy 快速
np.concate 比较慢pd.concat([])也比较慢还有慢 ref = np.array([ref_list]*20000000)快 ref = np.zeros((20000000,10))ref[:,:] = [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 1]最佳解决方案上面对Numpy的使用观念可能有误。 NumPy数组存储在连续...
2019-10-12 19:50:51
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原创 编译可训练的tesseract时遇到的问题，tesseract-OCR，training-tool
（1）据查https://blog.csdn.net/weixin_39569611/article/details/87278729，今年很早就不能用brew install --with-training-tools tesseract 安装可训练的tesseract了，（2）于是自行编译，根据https://github.com/tesseract-ocr/tesseract...
2019-07-10 12:50:32
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原创 openCV+python实现人脸实时检测
一、静态的图像人脸检测import numpy as npimport cv2 as cvpath = 'haarcascade_frontalface_default.xml'face_cascade = cv.CascadeClassifier(path)path = 'haarcascade_eye.xml'eye_cascade = cv.CascadeClassi...
2019-06-02 12:28:48
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原创 经典网络学习-看过的blog汇总
MobileNet：深度学习之MobileNetV1https://blog.csdn.net/qq_31531635/article/details/80508306深度学习MobileNet】——深刻解读MobileNet网络结构https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80703896轻量级模型：MobileNet V...
2019-05-02 21:40:10
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原创 深度可分离卷积（Depthwise Seperable Convolution）与Mobilenet
一、标准卷积流程：一次性完成，输入为， 过滤器为(个数为N)，输出为计算量为：图1.1 卷积示意图1.2 计算量二、深度可分离卷积（Depthwise Seperable Convolution）流程：分两步完成，分别为Depthwise Conv 和 Pointwise Conv1. Depthwise Conv：filtering sta...
2019-05-02 13:31:03
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转载 Tensorflow 模型保存与恢复
https://www.jianshu.com/p/c9fd5c01715ehttps://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/78341689
2019-02-15 12:38:52
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原创 Tensorflow: tflite_convert and interpreter
一 . Convert ".pb" to ".tflite" Method 1: Python Convert graph_def_file = "retrained_graph_mobilenet_v2_1.4_224.pb"input_arrays = ["input"]# input_shape = output_arrays = ["final_result"]c...
2019-02-01 15:57:41
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原创 E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN library: 7.1.4 but source wa
用tensorfllow做卷积运算时，出现此错误，意思是：tensorflow源文件是用CuDNN7.2.1编译的，而计算机上装的却是7.1.4，查看tensorflow官网，当前tensorflow1.12.0要求CuDNN7.2.1以上。 E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:363] Loaded runtime CuDNN li...
2019-01-30 22:53:43
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原创 python 复制文件
import shutilshutil.copy(old, new) import tensorflow as tf tf.gfile.copy(old, new)
2019-01-11 17:39:08
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原创 python装饰器
http://www.runoob.com/w3cnote/python-func-decorators.htmldef use_decrating(fun): def wrapppppper(*args, *kargs): print('the decrating is doing something') print('this is %s...
2019-01-03 14:51:11
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原创 Linux 使用记录
scp data.txt [email protected]:~/data/file如果文件名中有括号，则需要用反斜杠转义：scp data\(20181101\).txt [email protected]:~/data/filehttp://www.runoob.com/linux/linux-comm-scp.html...
2018-12-03 17:04:45
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原创 xgboost: predict 和 predict_proba 分类器正确率计算的讨论
sklearn接口的xgboost 分类器：xgboost.XGBClaaifier()xgboost.fit(x,y)1. xgboost.predict(test_x) 2. xgboost.predict_proba(test_x)3. xgboost.score(test_x,y)讨论：结果1“可能”不准，因为predict默认采用0.5做阈值；另外，scor...
2018-10-12 11:59:00
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原创 wordcloud使用
from wordcloud import WordCloudimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pd train_qs = pd.Series(['abc', 'sss', 'yes', 'zoo','zoo','zoo','zoo'])cloud = WordCloud(width=1440, heigh...
2018-09-28 18:17:26
465
转载 特征工程集锦：A Comprehensive Guide to Data Exploration
https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/guide-data-exploration/译文：http://josephguan.github.io/2016/06/29/comprehensive-guide-to-data-exploration/ 5 Simple manipulations to extract maximum i...
2018-09-27 18:53:50
755
转载 机器学习中的数据清洗与特征处理综述
https://tech.meituan.com/machinelearning_data_feature_process.html 机器学习中的数据清洗与特征处理综述caohao ·2015-02-10 11:30背景随着美团交易规模的逐步增大，积累下来的业务数据和交易数据越来越多，这些数据是美团做为一个团购平台最宝贵的财富。通过对这些数据的分析和挖掘，不仅能给美团业务发展方...
2018-09-26 18:20:56
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原创 python函数中，双星号**的作用
https://www.geeksforgeeks.org/packing-and-unpacking-arguments-in-python/ https://blog.csdn.net/xiaoqu001/article/details/78823498** is used for dictionaries # A sample program to demonstrate ...
2018-09-04 12:56:10
288
转载 XGBoost 作者ppt
https://homes.cs.washington.edu/~tqchen/pdf/BoostedTree.pdf
2018-09-02 22:32:11
1643
转载 Mac安装lightgbm
第一步：安装brew(如果电脑已经有brew可略过)在终端输入：/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 第二步：用brew 安装cmakebrew install cmakebrew install gcc --wi...
2018-08-30 12:38:58
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转载 随机森林-sklearn
sklearn中随机森林的参数一：sklearn中决策树的参数： 1，criterion: ”gini” or “entropy”(default=”gini”)是计算属性的gini(基尼不纯度)还是entropy(信息增益)，来选择最合适的节点。2，splitter: ”best” or “random”(default=”best”)随机选择属性还是选择不纯度最大的属性，建议用...
2018-08-19 14:57:24
214
转载 核密度估计KDE
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/53635895核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述密度估计的问题由给定样本集合求解随机变量的分布密度函数问题是概率统计学的基本问题之一。解决这一问题的方法包括参数估计和非参数估计。参数估计参数估计又可分为参数回归分析和参数判别分析。在参数回归分析...
2018-08-19 11:28:49
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原创 Adaboost、GB、GBDT、XGBoost
前言：BOOST是一种思想或者说是一种框架，以此为基础的发展的模型有 Adaboost、GB、GBDT、XGBoost等。简要了常用boosting算法的一些区别：AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM。 AdaBoost概述原始的AdaBoost算法是在算法开始的时候，为每一个样本赋上一个权重值，初始的时候，大家都是一样重要的。在每一步训练中得到的模型，会使...
2018-08-13 12:08:59
1135
转载 GBDT算法原理以及实例理解
https://blog.csdn.net/zpalyq110/article/details/79527653 参考资料李航 《统计学习方法》 https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html https://www.jianshu...
2018-08-11 17:56:30
598
转载 GBDT(实际上是二阶导形式的XGBOOST)详解
https://www.zybuluo.com/yxd/note/611571#gbdt%E7%AE%97%E6%B3%95 前半部分内容如下：梯度提升（Gradient boosting）是一种用于回归、分类和排序任务的机器学习技术[1]，属于Boosting算法族的一部分。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，属于集成学习（ensemble learning）的范...
2018-08-11 17:50:15
1484
转载 CART分类和回归介绍
算法概述CART(Classification And Regression Tree)算法是一种决策树分类、回归方法。它采用一种二分递归分割的技术，分割方法采用基于最小距离的基尼指数估计函数，将当前的样本集分为两个子样本集，使得生成的的每个非叶子节点都有两个分支。因此，CART算法生成的决策树是结构简洁的二叉树。分类树如果目标变量是离散变量，则是classfication Tre...
2018-08-11 17:05:15
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转载 CART回归树原理及示例
转载：https://cethik.vip/2016/09/21/machineCAST/一、概念CART全称叫Classification and Regression Tree。首先要强调的是CART假设决策树是二叉树，内部结点特征的取值只有“是”和“否”，左分支是取值为“是”的分支，有分支则相反。这样的决策树等价于递归地二分每个特征。 二、CART生成决策树的生成就是递归...
2018-08-11 16:55:20
22691
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转载 CART分类树原理及示例
转载：https://blog.csdn.net/acdreamers/article/details/44664481在之前介绍过决策树的ID3算法实现，今天主要来介绍决策树的另一种实现，即CART算法。 Contents 1. CART算法的认识 2. CART算法的原理 3. CART算法的实现 1. CART算法的认识 Classi...
2018-08-11 15:42:07
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转载 XGBOOST详解
转载：http://dataunion.org/15787.html作者：陈天奇，毕业于上海交通大学ACM班，现就读于华盛顿大学，从事大规模机器学习研究。注解：truth4sex 编者按：本文是对开源xgboost库理论层面的介绍，在陈天奇原文《梯度提升法和Boosted Tree》的基础上，做了如下注解：1）章节划分；2）注解和参考链接（以蓝色和红色字体标注）。备注：图片可点击查看清...
2018-08-11 14:49:10
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原创 线性回归中，为什么梯度下降能找到使得损失函数取极小值时相应的参数？函数的凹凸性与拐点、凸函数、梯度下降
为什么梯度下降能找到函数的极值及相应的参数？ 本文按机器学习对凸函数的定义（来源于国外的说法）形如“U"的为凸函数，形如“^”的为凹函数。 根据微积分知识：如果一个函数f(x)为凸函数（国内高等数学的凹函数），即其二阶导数>0，那么在它的定义域内一定有且只有一个极小值； 一个函数在其某一点的梯度方向上增加的最快，在其负梯度方向上减小的最快； 梯度下降算法是一种局部优化...
2018-08-03 19:57:18
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原创 Bagging/RandomForest和Boosting/GBDT的区别
1. Bagging和Boosting的相同点都是通过将多个弱学习器进行结合，获得比单一学习器显著优越的泛化性能的强学习器组合。关键假设：基学习器的误差相互独立。而现实任务中，个体学习器是为了解决同一问题存在的，显然不相互独立。根据学习器的生成方式，分为两类：1. 个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法，代表为Boosting2. 个体学习器间不存在强依赖关系，可同时...
2018-08-03 18:28:53
3232
空空如也
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