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RSS订阅原创 python的赋值和切片
例如 ： list1=【1，2，3，4，5】list2=list1（赋值拷贝）list3=list1[ ：]（分片拷贝）复制拷贝及list2和list1 同时指向列表【1，2，3，4，5】所在的内存空间而分片拷贝list3 指向内存中另一个空间 即使空间中的值会一样所以list1的改变，list2 也改变了，但是list3不会改变...
2020-08-14 09:57:39
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原创 leetcode二刷 --- 动态规划2
动态规划分析：如果是倒过来走的话，那么顶部的那个数就是有下面的数G(N) = min(G(N-1)+N)初始化的话肯定是第一行的数循环的话肯定是从下面一层开始往上面走啊这道题的思路是不一定要从头走起从尾走起也可以。class Solution(object): def minimumTotal(self, triangle): """ :ty...
2020-08-04 17:34:29
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原创 Leetcode二刷 ---- 动态规划
裴伯纳数列重叠的子问题，overlap sub-problem，递归的问题，算的分支其实在不断的增加。就是不断的递增，很多重复的运算，这就是递归的问题。重叠子问题太多，需要保存下来，避免重叠子问题，重叠计算。反着倒过来，就可以，将大问题不断的走下去到小问题。例题1: 时间不能冲突求最优解：方法选和不选例题的推导过程：新增加的任务是否执行，通过最大化来判断，小的话我们就不执行，大...
2020-08-04 17:33:11
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原创 箭指offer二刷系列：树
剑指 Offer 55 - I. 二叉树的深度第一种方法：层序遍历就是一层层的遍历然后看看有的话那么就记录下来，最终没有的话说明走完了。思路简单，写的代码也很简单。 # Definition for a binary tree node.# class TreeNode:# def __init__(self, x):# self.val = x# self.left = None# self.right = Noneclass
2020-07-31 20:20:52
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原创 箭指offer二刷系列:数字查找
「数组中重复的数字」一：排序法：先进行排序，然后前一个和后一个对比，如果相等则直接输出，查找结束。时间复杂度O(nlogn),空间复杂度O(1)。class Solution: def findRepeatNumber(self, nums: List[int]) -> int: nums.sort() pre = nums[0] for i in nums[1:]: if pre!= i:
2020-07-29 11:06:43
109
原创 箭指offer二刷系列: Python - lru_cache和singledispatch装饰器
今天刷了一到老题目，斐波那契数列，其实用到了递归的手法，但是好像超时间了。但是无意间看到了别人用到这句话，完美的不超时间了，所以可以好好了解下。不超时代码：class Solution: @lru_cache(None) def fib(self, n: int) -> int: if n<2: return n else: return (self.fib(n-1)+self.fib(n-2))
2020-07-15 16:05:59
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原创 车牌识别，车辆检测，车牌检测和识别，与车相关的点点滴滴
前言：最近接到了几个单子，都是和车辆有关的，其中有车辆检测，还有车牌检测和识别等，与车相关的，这里就是总结下自己所了解到的相关技术，同时备份到自己的网盘将代码。车辆检测车辆检测，车辆检测是一个老话题了，目前主流的算法应该都是基于深度学习的目标检测来做的，基于深度学习的方法来说，就是用yolov3或者等方法，大量的数据，和标注进行训练，然后模型就可以知道车辆检测了。而在这之前，我们还有其他的方...
2020-03-21 22:57:13
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原创 最大似然估计对付各种分布
1伯努利分布基本概念了解或复习：参考链接12二项分布，也叫做n重伯努利分布 参考链接2两者的区别来自知乎 参考链接33.均匀分布的参数估计 参考链接4均匀分布的参数估计 参考链接就是这么多数的最大值和最小值，分别就是他的a和b4.正太分布用numpy生成的参数参考链接一维的正态分布基于MLE的参考链接...
2020-03-20 18:26:50
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原创 朴素贝叶斯用于自然语言的点点滴滴
1.参考链接1 ：朴素贝叶斯的邮件分类2 参考链接2: 朴素贝叶斯的多种实现3.自然语言处理的nltk，一个好用的东西 nltk宝典4.参考实现链接 参考实现链接...
2020-03-20 13:44:41
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原创 python中[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]使用方法
这几个东西呢，无论是在我们的numpy，还是我们的list还是我们字符串，都是可以直接使用的。我们来分别看看他们的作用。1. [:]取所有的元素2.[-1]去最后一个元素，如果是字符串就是最后一个字母3.[1:]除了第一个元素，其他的都要4.[:-1]除了倒数第一个元素，其他都保留5.[::-1]颠倒所有元素，这个比较好用，而且比reversed块6.[n::-1]先进行颠...
2020-02-16 21:20:17
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原创 python学习之----爬取数据
网页基本了解-- 参考链接：https://morvanzhou.github.io/tutorials/data-manipulation/scraping/1-01-understand-website/网页的基本了解1.html格式，配合CSS和javascript显示出来，所以我们主要从html提取网页。2.head + body = html3.head 不显示，是在里面，...
2020-02-03 23:12:29
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原创 自己的数据：Tensorflow2.0预处理数据，Keras作为模型，Tensorflow多GPU运行，Tensorflow如何加速提高利用率
Tensorflow2.0开始，开始全面配合keras，包括模型的搭建，还是模型的训练都是用keras，不过是更加鼓励的tf.keras,包括模型的搭建等等都是tf.keras. 借着贵司的项目，我将使用tensorflow进行数据的预处理，这里没有用keras的imagegenerator，因为预处理的其中一种操作里面是没有的，而且用tf的数据处理的方式会更多。然后我们全部import的是tf....
2020-01-17 17:58:09
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原创 好看的人Debug 的一天
File "train.py", line 144, in <module> main() File "train.py", line 105, in main templete_model = models.init_model(args.Backbone,input_tensor) File "/mnt/ailab_data/17_bk/wsw/bcs_...
2020-01-14 16:22:42
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2
原创 Tensorflow的Image 图像预处理
读取图片：image_string = tf.io.read_file(filename)转化图片的格式image_decoded = tf.image.decode_jpeg(image_string)图像的resize，注意这里是通过下采样来处理的。image_resized = tf.image.resize(image_decoded, [224,224],method=tf...
2020-01-14 16:22:27
370
原创 keras如何不写死模型的输入输出
input_tensor = Input(shape=(None, None, 3))在构造模型的时候，会需要有个input写清楚，如果你的input的数字写死的话,那么你的模型的input就被写死，无论是否用什么对输入没有限制的模型，训练后的模型都是被限制了输入大小的限制...
2020-01-14 11:41:54
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原创 tensorflow serving的热启动
流程：1.首先生成对应的预热数据 tf_serving_warmup_requests, 其中存储的是 PredictionLog 类型的数据2.然后将生成的数据放到你的model的文件夹 ‘ 1/ ‘ 下面的 assets.extra里面，这个是需要自己创建的文件夹。3.记得带上这个： --enable_model_warmup=true，然后正常运行就好了，就会看到这个。说明预热成功...
2020-01-08 17:01:58
1681
原创 和keras一起的，有pytorch味道的Tensorflow2.0 继续学习
上面一章我们已经了解了tensorflow2.0的基础了，接下来我们将用Tensorflow2.0来做一个模型，来看看一个基本的部分处理1.还有TF的官方微信公众号的文章2.参考连接2TF部分#数据class MNISTLoader():def __init__(self): mnist = tf.keras.datasets.mnist (self.train_dat...
2020-01-04 18:05:30
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原创 有pytorch味道的Tensorflow2.0 基础学习
代码参考自： Tensorflow官方微信公众号1.Tensorflow下用都是tf 写的格式，数据也是，所以如果来自pytorch的话需要转化一下，比如：可以运行cons_tensor = tf.constant([[1,2],[3,4]],dtype=tf.int32)不可以运行cons_tensor = tf.constant([[1,2],[3,4]],dtype=int32...
2020-01-04 12:31:48
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原创 Tensorflow serving -- 部署和并发测试记录
参考链接 – 1 – Keras Tensorflow serving踩坑记录参考链接 – 2 – Keras Tensorflow serving踩坑记录
2020-01-02 16:51:56
5240
原创 Tensorflow serving keras转哦--- 一键部署和并发测试进阶记录
实现一键布署：1.一键安装全部环境，上一篇文章说了基本的操作 《keras模型的布署在Tensorflow serving — 基础记录》，那么我们是否要手把手自己去安装呢？如果对方使用你的东西，但是不是很熟悉我们是否可以辅助安装，是肯定的，我们可以写一个sh文件，也就是.sh脚本文件参考链接1参考链接22.docker-compse 一键部署：tensorflow-serving和we...
2020-01-02 16:51:33
1137
3
原创 Locust的Debug过程：
host是要单独写的，然后在写url ，不然就会说没有写hostLocust你可以设置不同的task但是如果你只有一个task的话，必须要要写@task(1) ，不然就有下面的错误。 vt-26/ERROR/stderr: Traceback (most recent call last): File "/home/ailab/anaconda3/envs/tf/lib/p...
2020-01-02 16:51:04
2451
原创 http 与https 的调试技巧记录
bug描述：一直遇到一个bug就是说我的tensorflow的ssl有问题，requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host=‘172.17.0.2’, port=8500): Max retries exceeded with url: /v1/models/default:bcs_prediciton (Caused by SS...
2019-12-30 18:35:01
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原创 强化学习孕育出来的模型 - MnasNet和Efficientnet
论文标题：EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks文章表示：通过对模型的不同维度的平衡，深度，宽度还有分辨率进行平衡可以提高模型的准确性。文章是通过神经结构搜索的方法来实现的，并且通过这个方法得到了一系列的Efficientnets。从NASM开始 ：提出一种资源约束的终端 CNN 模型的...
2019-12-20 14:38:56
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原创 从MLE和MAP的角度看深度学习
参考链接：MAP和MLE的区别目标函数和损失函数为什么和谈MAP和MLE现代机器学习的终极问题都会转化为解目标函数的优化问题，MLE和MAP是生成这个函数的很基本的思想，因此我们对二者的认知是非常重要。比如我们OCR中遇到的其实就是最大似然函数出发的，还有我们所熟悉的交叉商损失函数，其实通过MLE也可以推导得到的。准确来说这两个其实就是我们思考一些问题可以出发的点。也能看到机器学习和深度学...
2019-12-03 23:09:21
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原创 python — —写好__init__.py很关键哦
今天，写代码，发现一直import都不行，就是当你的有__init__.py 在的时候，你不能直接将同一层的py文件导入到同一层的另一个文件中。一开始没有意识到__init__.py的问题。后来，突然一闪而过，开始怀疑__init__.py的存在。决定明天再试试这个问题，现在先搞懂__init__.py的作用。参考链接1所以先弄懂__init__.py吧，然后再看看有没有方法。写代码总是会无法...
2019-11-27 10:30:45
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原创 数据分类处理---python
说明：读取数据的名字，然后根据数据的名字进行分类，还涉及到图像的名字在csv文件中的查找，用到的有glob，os，会有就是处理数据的pandas工具。import globimport osimport pandas as pdimport shutilimport os.path as op#不动原来的文件，避免数据混乱#只需要在原来的文件中创建三个文件#失败的#封面#不...
2019-11-21 10:23:33
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原创 2080ti，驱动安装，CUDA安装，CUDNN安装，CUDA10.1的不兼容问题
conda listconda search tensorflow-gpuconda install tensorflow-gpu==1.13.1
2019-11-19 10:46:12
1450
原创 python --*arg和**kwargs
说白了就是传递参数作用，而且是当你不确定你可能对这方法传递多少个参数的时候，所以一般我们都会带上这两个东西1.首先，我先告诉大家一个事实，完整地写args和**kwargs是不必要的，我们可以只写和**。你也可以写var和**vars。写args和**kwargs只是一个大家都遵守的习惯。2.其次两者的区别，*arg是传递一列表的参数，而 *kwargs则是传递一字典的参数.什么时候我们会未...
2019-11-16 10:17:18
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原创 解决OSError: Unable to open file (truncated file: eof = 1425727）
问题分析：用keras的模型直接拿过来用，一般可以通过设置下面的语句，让模型不仅自动下载模型的结果，还会给出imagenet的预训练模型的权重。base_model = MobileNetV2(input_tensor=input_tensor, weights='imagenet', include_top=False)但是会遇到标题提出的问题，一般来说都是大同小异的问题，其实是你的模型的...
2019-11-14 18:15:00
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原创 SVM的在分析
今天面试了，面试官又又又问了我SVM的推导，但是面试官解答了我一个点，那就是为什我们会使用拉普拉斯。使用拉格朗日的好处在哪里，而这个点非常关键，让我知道了，除了我们会用来计算，我们还需要了解细节。而且要挖掘。下面围绕SVM说两个点：第一个点：与逻辑回归在思路上有什么不同。这个我们可以更加深入的了解逻辑回归的推到过程第二个点：SVM本身会涉及到哪些计算，其中的一步会解决了上面的问题。逻辑回归...
2019-10-22 12:04:18
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原创 L1和L2正则项的学习
参考链接1关于稀疏性的问题，我们不做过多的研究与讨论，进我们我们从MAP的角度看看L1和L2正则项会让参数W变成一个什么样的分布。从MAP的角度看的话，我们加入正则项的目的相当于给模型先验项，而L1和L2的区别在于，我们是预先觉得我们的模型属于什么分布的？如果我们预先觉得模型的参数w分布符合：标准拉普拉斯分布，那么这就是L1正则化：如果认为是标准的正太分布的化：那么他就可以转化为L2分...
2019-10-20 14:14:16
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原创 LDA线性判别器
与PCA的区别PCA降低维度为主，而且是一种无监督的降低维度，从数学上让协方差为0，让方差最大，从使得特征相互独立，却可以有效的区分。 LDA，作为线性判别器，‘投影后类内方差最小，类间方差最大’ 这句话在tripletloss也可以吧哈哈哈，真的是大家的出发点非常的相似。但是又是借了PCA的思路，还记得我们的基的变换嘛，就是数据的分布从一个空间到另一个空间，其实LDA也是一样，不过是希望映射...
2019-10-12 22:45:49
117
原创 PCA降维学习
PCA参考文章1----基的变化是空间的变化PCA的思路：将数据所在的维度用基表示，所谓的降低维度就是将数据乘以一个比现在维度小的基，然后数据就分布到维度小里面去了。将数据从一个空间映射到另一个空间。只是降低维度是没有意义的，我们希望降低维度的同时，可以让数据更好的分类，所以PCA是有分类的作用的，当数据们因为维度映射到不同的位置，那就是一种分类。如何选择基才是最优的。或者说，如果我们有...
2019-10-12 17:57:49
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原创 从全连接层的变化看懂卷积神经网络的奥秘
鸡血文章 人生就是不断的探索的过程，最近个人意识越来越强，在这个意识的世界里，我们应该怎么做，那就是不断的探索，直到物理停止。为什么要谈全连接层，哎呀不是被换了吗这东西，哎呀老东西了，哎呀老老了人家都是1*1了，今天从什么是全连接层，全连接层的作用，以及如何实现全连接层，不同的实现的过程其实有不同的体现，然后就是全卷积网络。这是一个递推的过程。作用都是：如果说卷积层、池化层和激活函数层等...
2019-10-10 15:58:57
1907
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原创 YOLOV2的损失函数分析-优图代码
1.注释写了：Computes region loss from darknet network output and target annotation.计算darknet network 的ouput的结果和目标标注。先假设我们的output的size是（2，125，13，13）这里不是瞎假设的，首先根据网络结构和论文一开始的图片划分，我们最终会有1313的featuremap, fea...
2019-10-09 23:26:38
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原创 Inception的个人总结
参考链接：参考链接1，机器之心的观点参考链接21.Inception模块：使用了 Inception 模块，它的目的是设计一种具有优良局部拓扑结构的网络，即对输入图像并行地执行多个卷积运算或池化操作，并将所有输出结果拼接为一个非常深的特征图。因为 11、33 或 5*5 等不同的卷积运算与池化操作可以获得输入图像的不同信息，并行处理这些运算并结合所有结果将获得更好的图像表征。这么看resn...
2019-10-09 00:10:35
438
原创 大家好我叫残差网络，是残差，是残差哦～～～
— ResNet v1与ResNet v2的区别def forward(self, x): residual = x out = self.conv1(x) out = self.bn1(out) out = self.relu(out) out = self.conv2(out) out = self.bn2(out) out = s...
2019-10-08 21:23:35
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空空如也
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