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RSS订阅原创 pycuda 踩坑传 Nvidia Jetson Nano 2GB
pycuda 踩坑传 Nvidia Jetson Nano 2GB从Nvidia官方下载LT4镜像烧录到SD开开机后开始安装pycuda环境换apt源修改文件:sudo vim /etc/apt/sources.list添加源:deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universedeb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.c
2021-10-22 14:26:17
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原创 制作一个属于自己的聊天机器人
github博客传送门这是一篇关于如何训练自己的基于知识库的聊天机器人项目.目标: 实现一个基于电影知识库的聊天机器人准备工作:结构化的电影知识库数据Neo4j 基础语法 CypherPython基础知识机器学习库 Sklearn高斯朴素贝叶斯原理一台电脑 + 足够的耐心实现过程可参考我的github实现过程: Chatbot项目代码可参考: Chatbot拆分思路可参考下图:效果图...
2020-12-06 17:49:38
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原创 手把手教你从零实现一片论文~
github博客传送门这是一篇关于从零实现一篇关于人脸检测论文的文章.目标: 从零实现一篇人脸检测论文MTCNN准备工作:原论文: Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Neural NetworksPython基础知识深度学习: 神经网络 DNN CNN知识本文使用框架: Pytorch (其它框架也可以)一台电脑 + 足够的耐心实现过程可参考我的github实现过程:
2020-12-06 17:43:55
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原创 如何让电脑学会自己玩游戏
如何让电脑学会自己玩游戏所用技术: 强化学习 -> Q_learning可以解决问题的示例:在计算机只知道它的动作只有上下左右和复制粘贴这六个动作的情况下 学会如何将上一行的文字复制到输出框走一维, 二维或三维迷宫, 或者在有陷阱,有奖励的情况下. 获得最大收益或减少成本.让计算机玩赌博游戏. 比如猜轮盘转出来的数字,猜对有奖励, 或者选择离开赌桌. 最长期的收益则是计算机选择离开赌桌.该技术可玩游戏类型的限制:可玩: 状态有限, 动作有限. (其中一个 精确的解.)不可玩:
2020-06-11 09:46:22
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原创 一文看懂深度学习模型的优化过程
github博客传送门博客园传送门本次分享的目的:希望还不太了解模型是什么的伙伴对模型有一个概念,并和我一起做一个超浓缩版本的例子.因为本次的目的是为了让大家了解模型是什么,因此有些地方是经过故意设置并修改(为了便于说明和减少本文章的篇幅设定).所以文章会有一些不严谨之处,还望大佬们见谅.请不要较真.转载请注明出处,CSDN博客 https://blog.csdn.net/zhangha...
2019-10-27 23:16:06
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原创 pandas清洗数据实用代码
github博客传送门博客园传送门先创建一个可操作的DataFrame -> pandas的一种数据结构dic = {'name': {'a': "abc", 'b': "boc", 'c': "ccb", 'd': "icbc", 'e': "boc"}, 'data': {'a': "农业银行", 'b': "中国银行", 'c': "建设银行", 'd': "工商...
2019-07-10 21:54:09
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原创 使用Python+md5删除本地重复(同一张不重名)的照片
github博客传送门博客园传送门使用md5删除重复文件思路和本帖一样首先遍历需要去重文件夹下的所有文件然后生成每个文件md5码的同时 和集合中的md5码比较如md5码不存在,则进行保存.如存在,则不进行保存最后保存路径的文件 则是不重复的文件import hashlibimport osfrom PIL import Imageimport numpy as npfil...
2019-06-26 20:01:21
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原创 keras和tensorflow保存为可部署的pb格式
github博客传送门博客园传送门Keras保存为可部署的pb格式加载已训练好的.h5格式的keras模型传入如下定义好的export_savedmodel()方法内即可成功保存import kerasimport osimport tensorflow as tffrom tensorflow.python.util import compatfrom keras import...
2019-05-20 21:20:27
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原创 Keras模型保存的几个方法和它们的区别
github博客传送门博客园传送门Keras模型保存简介model.save()model_save_path = "model_file_path.h5"# 保存模型model.save(model_save_path)# 删除当前已存在的模型del model# 加载模型from keras.models import load_modelmodel = load_mod...
2019-04-21 19:06:56
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原创 NLP(文本分类思路)
github博客传送门博客园传送门加载词嵌入矩阵(一般情况为字典形式 {词0:300维的向量, 词1:300维的向量, 词2:300维的向量…})加载任务数据(一般情况为字符串形式 “我喜欢编程” 或者 “I love play computer”)对加载的所有任务数据求一个最大字符串长度 以便后面将所有数据填充至一样的长度将每条数据以每个样本的形式存入列表 [“我在家”, “他在打...
2019-03-19 20:06:57
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原创 模型部署 TensorFlow Serving
github博客传送门csdn博客传送门博客园传送门整个部署的项目结构:└── keras-and-tensorflow-serving ├── README.md ├── my_image_classifier │ └── 1 │ ├── saved_model.pb # 导出的模型 │ └── variables ...
2019-03-10 23:04:03
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原创 Docker常用命令
github博客传送门博客园传送门常用命令命令用途docker pull获取imagedocker build创建imagedocker images列出imagedocker run运行containerdocker ps列出containerdocker rm删除containerdocker rmi删除image...
2019-02-26 20:59:55
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原创 R-CNN , Fast R-CNN , Faster R-CNN原理及区别
github博客传送门博客园传送门RCNN1、生成候选区域使用Selective Search（选择性搜索）方法对一张图像生成约2000-3000个候选区域，基本思路如下：（1）使用一种过分割手段，将图像分割成小区域（2）查看现有小区域，合并可能性最高的两个区域，重复直到整张图像合并成一个区域位置。优先合并以下区域：颜色（颜色直方图）相近的纹理（梯度直方图）相近的合并后总面积小...
2019-01-06 13:29:40
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原创 经典网络结构(LeNet , AlexNet , VGG , GoogLeNet)剖析
github博客传送门csdn博客传送门博客园传送门参考: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1797489LeNetC1层（卷积层）：6@28×28（1）特征图大小 ->（32-5+1）×（32-5+1）= 28×28（2）参数个数 -> 5×5+1）×6= 156 其中5×5为卷积核参数，1为偏置参数（3）连接数 -&gt...
2019-01-06 13:23:55
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原创 激活函数必要的属性
github博客传送门博客园传送门神经网络中激活函数的真正意义?一个激活函数需要具有哪些必要的属性?还有哪些属性是好的属性但不必要的?1. 非线性：即导数不是常数。这个条件是多层神经网络的基础，保证多层网络不退化成单层线性网络。这也是激活函数的意义所在。2. 几乎处处可微：可微性保证了在优化中梯度的可计算性。传统的激活函数如sigmoid等满足处处可微。对于分段线性函数比如ReLU，只...
2018-12-26 19:30:06
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原创 什么样的数据集不适合用深度学习?
github博客传送门博客园传送门什么样的数据集不适合用深度学习？数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好的领域主要是图像／语音／自然语言处理等领域,这些领域的一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体，语音信号中音位组合成单词，文本数据中单词组合成句子,这些特征元素的组合一旦被打乱,表示的含义同时也被改变。对于...
2018-12-26 19:23:19
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原创 迁移学习的使用注意事项
github博客传送门博客园传送门什么是fine-tuning?在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。以下是常见的两类迁移学习场景：卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做...
2018-12-26 19:19:13
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原创 如何确定梯度爆炸和解决梯度爆炸
github博客传送门博客园传送门如何确定是否出现梯度爆炸？训练过程中出现梯度爆炸会伴随一些细微的信号，如：模型无法从训练数据中获得更新（如低损失）。模型不稳定，导致更新过程中的损失出现显著变化。训练过程中，模型损失变成 NaN。如果你发现这些问题，那么你需要仔细查看是否出现梯度爆炸问题。以下是一些稍微明显一点的信号，有助于确认是否出现梯度爆炸问题。训练过程中模型梯度快速变...
2018-12-23 14:56:38
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原创 神经网络的调参效果不理想时->(解决思路)
github博客传送门博客园传送门非过拟合情况是否找到合适的损失函数？(不同问题适合不同的损失函数)(理解不同损失函数的适用场景)batch size是否合适？batch size太大 -> loss很快平稳，batch size太小 -> loss会震荡(理解mini-batch)是否选择了合适的激活函数？(各个激活函数的来源和差异)学习率，学习率小收敛慢，学习率大lo...
2018-12-23 14:30:33
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原创 OpenCV调用摄像头 , 人脸检测demo
github博客传送门博客园传送门环境:安装OpenCV:conda install opencv 或pip install opencv安装PIL:conda install pillowpip install pillow效果:所需文件:下载链接: 所需文件下载链接本来是想不收积分的 , 不知道为什么不能选择 0 积分了. 特此我将xml文件的内容贴在本文的最下方 ...
2018-12-22 12:27:31
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原创 深度学习(偏差/方差 - 欠拟合/适度拟合/过拟合)网络分析技巧
github博客传送门博客园传送门我们称左边的为图一,中间的为图二,右边的为图三从图上我们可以看到有两个数据分布 , 我们需要将他们进行分类开.图一:处于欠拟合(训练时间不够或者网络结构较小的时候产生的) 我们也称之为高偏差 .检测方法: 计算出训练集的误差和理想误差的差距 , 并估计是否存在高偏差 .解决办法: 增加训练时间 , 使用较大的网络结构 , 尝试更先进的优化算法(如A...
2018-12-22 11:56:06
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原创 深度学习(训练/开发/测试集)的划分技巧
github博客传送门博客园传送门小数据量时代(100 - 1000 - 10000条左右):一. ==70%==训练集 , ==30%==测试集二. ==60%==训练集 , ==20%==交叉验证集 , ==20%==测试集大数据量时代(1000000条左右或更多):一. ==98%==训练集 , ==1%==交叉验证集 , ==1%==测试集二. ==99.5%==训练集 , ...
2018-12-22 11:25:05
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原创 选择排序(c++实现)
github博客传送门博客园传送门选择排序原理:#include<iostream>using namespace std;const int MAX_NUM = 100; //选择排序 int main(){ int a[MAX_NUM]; int n; cin >> n; //共有n个整数待排序 for(int i = 0; i...
2018-12-16 18:08:13
677
原创 插入排序(c++实现)
github博客传送门csdn博客传送门博客园传送门插入排序(c++实现)#include&lt;iostream&gt;using namespace std;//插入排序void InsertionSort(int a[], int size){ int i; //有序区间的最后一个元素的位置,i+1就是无序区间最左边元素的位置 for(i = 0; i &lt; ...
2018-12-16 17:56:31
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原创 DenseNet(Pytorch实现)
github博客传送门博客园传送门论文在此: Densely Connected Convolutional Networks论文下载: https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf网络结构图:Pytorch代码实现:import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ff...
2018-12-16 17:47:43
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原创 SqueezeNet(Pytroch实现)
github博客传送门博客园传送门论文在此: SQUEEZENET: ALEXNET-LEVEL ACCURACY WIT 50X FEWER PARAMETERS AND <0.5MB MODEL SIZE论文下载: https://arxiv.org/pdf/1602.07360.pdf网络结构图:Pytorch代码实现:import torchimport torc...
2018-12-16 17:34:10
738
原创 ResNet(Pytroch实现)
github博客传送门csdn博客传送门博客园传送门论文在此: Deep Residual Learning for Image Recognition论文下载: https://arxiv.org/pdf/1512.03385.pdf网络结构图:Pytorch代码实现:import torch.nn as nnimport mathdef conv3x3(in_plan...
2018-12-16 17:16:34
454
原创 Inception(Pytorch实现)
github博客传送门博客园传送门论文在此: Going deeper with convolutions论文下载: https://arxiv.org/pdf/1409.4842.pdf网络结构图:Pytorch代码实现:import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass Ince...
2018-12-16 17:01:34
5683
4
原创 VGG系列(Pytorch实现)
github博客传送门csdn博客传送门博客园传送门论文在此:VERY DEEP CONVOLUTIONA NETWORK FO LARGE-SCAL IMAG RECOGNITION下载地址:https://arxiv.org/pdf/1409.1556.pdf网络结构图:Pytorch代码实现:import torch.nn as nnimport mathclass...
2018-12-16 16:39:21
16673
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原创 AlexNet(Pytorch实现)
github博客传送门博客园传送门论文在此: ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks网络结构图:Pytorch代码实现:import torch.nn as nnclass AlexNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1000)...
2018-12-16 16:25:44
12549
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原创 LeNet_5(Tensorflow实现)
github博客传送门csdn博客传送门博客园传送门本章所需知识:没有基础的请观看深度学习系列视频tensorflow资料下载链接:后面上传恩达老师的可视化极强的网络结构图:接着加上我自己使用Tensorflow实现的代码:LeNet_5网络import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnis...
2018-11-18 13:11:57
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6
原创 AlexNet(Tensorflow实现)
github博客传送门博客园传送门本章所需知识:没有基础的请观看深度学习系列视频tensorflow资料下载链接:后面上传首先附上百度百科不要钱的网络结构图:再附上 恩达老师的可视化极强的网络结构图:接着加上我自己使用Tensorflow实现的代码:AlexNet网络import tensorflow as tfimport tensorflow.examples....
2018-11-18 13:03:49
980
原创 Xpath速查表
github博客传送门博客园传送门参考链接:https://blog.csdn.net/yaya_1q2w/article/details/79468098Xpath速查表参考这个博客:https://blog.csdn.net/yaya_1q2w/article/details/79468098...
2018-11-04 15:50:07
245
原创 Pip工具速查表
github博客传送门博客园传送门参考链接:https://www.cnblogs.com/xueweihan/p/4981704.htmlpip工具速查表
2018-11-04 15:45:23
211
原创 Html速查表
github博客传送门博客园传送门参考链接:https://www.jb51.net/shouce/jquery1.82/html5.htmlHtml速查表
2018-11-04 15:42:16
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原创 损失函数的选择
github博客传送门博客园传送门损失函数的迭取取决于输入标签数据的类型:如果输入的是实数,无界的值,损失函数使用平方差;如果输入的标签是位矢量(分类标志)使用交叉熵会更合适均值平方差(Mean Squared Error, MSE)也称均方误差神经网络中:表达预测值与真实值之间的差异数理统计中:指参数估计值与参数真值之差平方的期望值均方误差的值越小,表明模型越好MSE: Mean...
2018-11-04 15:13:29
1002
原创 反向传播常用优化器
github博客传送门博客园传送门计算出损失值后,这个损失值越小越好,梯度下降的算法就用在这里,帮助寻找最小的那个损失值,从而反推出 w 和 b 达到优化模型的效果常用的梯度下降法可以分为:批量梯度下降:遍历全部数据集算一次损失,计算量大,计算速度慢,不支持在线学习随机梯度下降:每看一个数据,就算一下损失,速度快,收敛性能不太好,较低点震荡比较剧烈小批量梯度下降法:将数据分为多批,按...
2018-11-04 14:29:05
1673
save_model_test.tar.gz
2019-06-26
爬虫(爬取加分析)
2018-09-25
银行ATM系统(Python实现)
2018-09-07
空空如也
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