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RSS订阅原创 基于Cifar100数据Alexnet改进 （tensorflow版本）
【代码】基于Cifar100数据Alexnet改进 （tensorflow版本）
2023-03-17 11:45:52
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原创 【Arduino nano 33 ble sense rev2】学习历程1
比如我的板子是 Arduino nano 33 ble sense rev2，开始我以为选择Arduino Nano，就行了，但是后来编译时候才发现出错，具体情况一会儿再说。在输入需要的板子，比如我的 Arduino nano 33 ble sense rev2 需要的开发板是 Arduino Nano BLE 33。（2）数据线的问题，我开始就是随便找了一根安卓的线，后来发现这个线只是充电线，不是数据线，所以重新上网买了一根数据线，这个买的时候一定问一下。下载成功后，可以选择得出需要的开发板。
2023-03-13 18:08:13
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原创 车载以太网与CAN通信之间的区别
总的来说，车载以太网在车辆内部的高速数据传输和网络连接方面表现出色，适合于连接车辆内的各种高级电子设备和应用。在车辆内部的高速数据传输和网络连接方面表现出色，适合于连接车辆内的各种高级电子设备和应用。未来，随着汽车电子系统的不断发展，车辆内部的数据交换需求会越来越高，车载以太网的应用会越来越广泛。数据传输质量：车载以太网提供更高的数据传输质量和稳定性，可以防止数据包的丢失和延迟。可以支持更多的功能，例如错误检测和纠正，网络管理，多主机通信等。适合于复杂的控制和通信任务，例如发动机控制和制动系统控制等。
2023-02-19 20:52:55
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原创 Tensorflow Transfer Learning (迁移学习) ---云端部署代码方式
Tensorflow Transfer Learning (迁移学习) ---云端部署代码方式
2022-12-01 10:19:47
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原创 Linux(Ubuntu) 安装anaconda环境
conda create -n Tensorlite python=3.8 (这一块与以前写过Tensorflow 2.* 安装一样)再输入 conda create -n Tensorlite python=3.8 就成功了！这一步选择 增加解释器 选择conda enviroment 下拉菜单就可以发现。cd /pycharm-community-2022.2.3/bin 执行。这一步需要按一堆回车空格，直到出现yes no的选择。./pycharm.sh 就可以了。Step 4 下载pycharm。
2022-10-26 16:44:05
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原创 Win11 + docker + tensorflow serving 完成模型部署
MLOps 用 Tensorflow Serving + Docker 实现模型的部署
2022-09-07 21:01:19
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原创 Jupyter notebook 配置虚拟环境
时，已经提到过了如何安装一个虚拟的环境，这样做可以保证每个项目的package之间不会出现冲突。但是最近遇到了一个小问题，就是如果写代码时候用的Jupyternotebook时，选择changekernel的位置并没有，新安装好的虚拟环境，只有一个自带python3(ipykernel)，如下图。我们选择Pytorch后，就可以使用我们配置好的Pytorch环境了。针对这个问题查了一些资料，终于搞定了，具体步骤如下（假设这里面已经按照。里面的方法，安装了一个新的虚拟环境叫做Pytorch。...
2022-07-29 15:13:13
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原创 【数据清洗】python 实现数据分裂
这次完全是为了备注一个自己常用的代码，由于经常换写代码的终端，所以有些代码真的不想重写了，所以就在这里备注一下有关数据清洗的一些代码：原始数据是想要变成python 代码如下：new_data = data_one.str.split(',',expand=True)new_first = new_data.iloc[:,0].apply(lambda x: x.replace('[',''))new_last = new_data.iloc[:,-1].apply(la.
2022-02-21 21:13:48
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原创 【机器学习部署】Machine Learning Operations(MLOps) --1(利用fastapi部署yolov3模型)
上一章节已经实现了yolov3模型，接下来就要用fastapi来部署模型。代码如下建立一个文件夹用来返回图片预测的结果 import osdir_name = "images_uploaded"if not os.path.exists(dir_name): os.mkdir(dir_name)接下来实现部署模型代码import ioimport uvicornimport numpy as npimport nest_asynciofrom enum impor
2022-02-11 18:59:46
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原创 【机器学习部署】Machine Learning Operations(MLOps) --1(Yolov3物体识别)
本系列以吴恩达老师的MLops的课程为基础，并且结合了网上找到的其他材料和自己实践中遇到的坑。
2022-02-10 17:17:57
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原创 LSTM代码实现报错方案解决
用 tf.keras.Sequential 实现RNN、LSTM的相关代码实现过程中，一直报在model.fit 那一步，报这个错误AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'dtype'，后来整了半天发现是numpy版本问题，于是重新对numpy配置了一下，直接输入conda install numpy=1.19.5 -c conda-forge再跑代码直接出来了结果，太不容易了啊。这点问题查了很久资料，甚至在过程有下载
2021-03-28 13:44:07
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原创 Autoencoder 基于tensorflow2.0的代码
具体原理不讲了，网上资料相当多，但是感觉直接可以用的代码不多，所以基于各种资料实现了代码。第一，利用autoencoder降噪，第一部分：数据准备from tensorflow.keras.datasets import mnist(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train = x_train.reshape((-1, 28 * 28)) / 255.0 # 除255的目的就是归一化 reshape的.
2021-03-23 13:46:31
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原创 随机森林分类给出每一个类别的概率
上一篇介绍了决策树，如何给出类别概率，那么很自然就想了随机森林。细节不说了，直接看代码。from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn import treefrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierimport numpy as npimport graphvizx = load_iris().datay = load_iris().targetfeature_name
2021-03-11 16:26:27
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原创 决策树分类如何计算每个类别的概率
1. 为什么要知道每个样本其所属类别的概率？ 虽然决策树可以做到对样本分类，但在算法使用中也会遇到这种情况，模型对样本X进行预测，样本X属于A的概率为51% 属于B的概率为49%，这时虽然算法给出结论是样本X属于A类。但是其对这次预测的结果把握性并不是很大。对于现实中某些宁可不做也不要出现错误的场景来说，这次预测并不是我们所需要的。所以，做算法的时候我们需要模型输出样本属于每个类别的概率。2. 决策树如何计算每个样本的概率？2.1 决策树结果可视化为了方便理解，这里...
2021-03-11 15:27:42
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原创 基于已有模型，训练新数据的方法
今天碰到一个问题，训练数据随着随着时间的累计越来越多。这样如果每一次训练都把所有的样本，训练一次，既浪费资源又耽误时间。所以，希望可以时间基于已有的模型，直接训练新的数据。比如，我用第一个月的数据训练好了一个模型，现在又来了第二个月的数据，以往的方式是把一月和二月的数据拼起来训练模型，现在希望的基于一月份已经获得的模型，直接训练二月份的数据。具体方法为：step 1 利用一月份的数据训练得到模型，并保存。step2 调用保存的模型，对其进行fit（其实，就是连续fit模型就行。）, 这样得到的模型与
2021-02-23 14:22:55
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原创 Receptive Field(感受野)的理解
基本概念（1）The receptive field is defined as the region in the input space that a particular CNN’s feature is looking at (i.e. be affected by). 用来表示网络内部的不同位置的神经元对原图像的感受范围的大小。（2）感受野是指输出特征图中1个像素点，映射到原始图片的区域大小。（更容易理解）（1）为什么神经元无法接收所有的原始图像信息？答：网络结构中普遍使用卷积层和
2021-02-22 14:12:13
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原创 tensorflow2.1 安装
安装 tensorflow2.1前提条件已经安装了 anaconda 3.7 , 由于网上这部分教程超级多，所以就不再这里赘述了。Step 1 为了不与其他的现有编译器产生冲突，所以新建立一个专门用来运行tensorflow2.1的环境。按照上图打开命令窗口，键入conda create -n Tensorflow21 python=3.7注：这里 Tensorflow21 就是未来你编译器名称，可以是任意名称。键入conda create -n Tensorflow21 py.
2021-02-17 12:43:12
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原创 特征工程入门与实践读书笔记——第二章
第2章 特征理解：我的数据集里有什么本章的任务：a.结构化数据与非结构化数据b.定量数据与定性数据c.数据的4个等级d.探索性数据分析与数据可视化e.描述性2.1 数据结构的有无一定要把无结构数据变成有结构的，就是一行代表一个样本，一列代表一个属性。2.2 定量数据与定性数据个人的理解：就是数据值型连续的数字与categorically 数据。这里面设计...
2019-10-22 10:39:45
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原创 特征工程入门与实践读书笔记——第一章
第1章 特征工程简介1.1-1.2主要讲的是特征工程重要而且不容易做还浪费时间。1.3 特征工程是什么？将数据转换为能更好地表示潜在问题的特征，从而提高机器学习性能。主要包含以下内容：（1）转换数据的过程（2）特征（3）更好地表示潜在问题（4）提高机器学习性能：通常大家说特征的选择决定模型的上线。1.3.1 数据和机器学习的基础知识有监督无监督因为很熟悉...
2019-10-17 15:55:10
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原创 神经网络python实现回归及问题解决(2)
由于博主重新安装了anaconda，所以以前可以运行的神经网络的程序又不可以运行了，而且查看自己上一篇的内容发现只可以解决部分问题，又发现了新的问题，所以这篇属于上一篇的升级版！运行神经网络一般会提示没有sknn ,这时候需要用下面运行安装：pip install scikit-neuralnetwork安装好以后会遇到以下的问题：第一个问题：import theano Comp...
2019-10-16 13:01:44
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原创 梯度下降例子——python代码
关于梯度下降的讲解已经很多了，因为这个东西实在很重要，我自己也看过很多，但是感觉只有自己真正可以在不看任何材料的情况下，写出简单程序时，才能算是对其有所理解。代码示例如下：if __name__ == "__main__": learning_rate = 0.01 # 步长 # 原始函数为 y = 4x^2-2x+3 利用梯度下降求解其当x为多少时其有最小值，且最小值为多...
2019-07-10 10:50:27
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原创 递推最小二乘法——python程序
算法引用的数据为python自带的波士顿房价数据。代码如下：# data 第一列为标记值# data 后几列为特征向量# initialTheta 为需要求得的thetaimport numpy as npimport sklearn.datasetsfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn....
2019-07-09 20:45:41
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原创 VS 2015 编译mlpack 教程
这两天准备用C++完成机器学习，第一步需要装一些机器学习的工具包就像python的scikit learn 一样。这篇文章参考了一些github的内容，剔除了里面的一些坑，按照此方案应该可以顺利完成。提前的准备：Cmake 下载地址https://cmake.org/download/第一步：下载Download mlpack 地址：https://www.mlpack.org/...
2019-04-08 15:33:05
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原创 神经网络python实现回归及问题解决
今天用python实现了一下神经网络回归，遇到了好几个问题，总结了一下问题的类型和解决方案：本文侧重实现过程中的问题解决代码如下：from sklearn import datasetsimport numpy as npfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import preproces...
2018-11-27 16:39:48
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原创 matlab 生成C语言
随着开发速度要求越来越快，用matlab直接生成C语言是一个不错的选择。下面就演示一下，如何生成。选择matlab版本2016A 注：路径一定不含中文第一步 写一个定义一个matlab function 如下图第二步 点击APP中的Matlab Coder第三步 如图选好了 点击next第四步 点击画圈的地方 第五步 对变量定点 定好后 点击NEXT 第六步 选择 定义的function 再点击c...
2018-04-08 19:50:22
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原创 什么是机器学习
最近一直在学习机器学习，下面就谈谈我理解的机器学习，即机器学习具体要干什么？机器学习的目的：找出输入数据与输出数据之间的关系表达式或者说是函数关系式。如F(输入数据)=输出数据要想完成这个目标，一般需要找到一个损失函数，这个损失函数的参数是未知的，我们的目的就是要找到损失函数的所有未知参数的值，使得损失函数的值最小。例如y=ax1+bx2+cx3 目的：就是找到a,b,c使得y的值最小。一切的机器...
2018-04-04 10:19:41
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原创 python 循环不覆盖
适用：nd.array 矩阵例子：判断矩阵里面每一行的元素是否等于一个数，最后拼成一个0，1矩阵。data=np.array([[1, -1,1, 1, 1, -1],[1, -1,1, 1, -1, -1]])mar=np.zeros([2,6])for i in range(2): c = data[i, :] == -1 mar[i, :]
2017-12-25 10:12:48
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空空如也
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