解决module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘...‘系列

针对:TensorFlow版本1到2的代码不同

python+neo4j构建基于知识图谱的电影知识智能问答系统

​ ~~~~~~~~ 最近,课程设计要求做关于知识图谱的调研工作。调研过程中,在网络上发现诸多同学自行构建知识图谱的相关内容,就考虑自己自行搭建一个。经过调研和基于自己技术的考量,最终还是打算做基于知识图谱的电影知识智能问答系统(主要是数据集比较好构建)。虽然比较

【机器学习】9种回归算法及实例总结,建议学习收藏

我相信很多人跟我一样,学习机器学习和数据科学的第一个算法是线性回归,它简单易懂。由于其功能有限,它不太可能成为工作中的最佳选择。大多数情况下,线性回归被用作基线模型来评估和比较研究中的新方法。在处理实际问题时,你应该了解并尝试许多其他回归算法。一方面可以系统学习回归算法,另外一方面在面试中也常用到这

论文阅读笔记:ShuffleNet

背景由于深度学习模型结构越来越复杂,参数量也越来越大,需要大量的算力去做模型的训练和推理。然而随着移动设备的普及,将深度学习模型部署于计算资源有限基于ARM的移动设备成为了研究的热点。ShuffleNet[1]是一种专门为计算资源有限的设备设计的神经网络结构,主要采用了pointwise group

常用归一化/正则化层:InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、

批量归一化与实例归一化的最大区别在于计算均值及方差的依据不同,实例归一化是对每个样本沿着通道方向独立对各个通道进行计算,而批量归一化则是对所有样本沿着batch的方向对各个通道分别进行计算。比如:输入特征图形状为:(2,3,256,512),表示有两个256×512的特征图,特征图通道数为3,假设为

CUDA升级和版本切换方法

输出:/usr/local/cuda-11.1/bin:/usr/local/cuda-10.1/bin:…哪个在前面哪个就是你的CUDA版本如果你的电脑里有多个CUDA,哪个路径在你的系统默认路径,哪个就是你当前在使用的版本如果你遇到提示没有nvcc或版本明显不对(可能执行了/usr/bin/nv

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【Python】Python寻找多维数组(numpy.array)中最大值的位置(行和列)

最近需要从热力图中找出关键点的坐标,也就是极大值的行和列。搜寻了网上的一些方法,在这里总结一下。使用numpy进行多维数组中最大值的行和列搜寻非常的灵活,有以下几种方法可供参考。二维数组方法一:np.max()函数 + np.where()函数如下图所示,x是一个 3×3 的二维np.array,首

相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现

相机模型、相机标定及基于yolov5的单目测距实现1 前言2 相机模型及单目测距原理3 相机参数标定3.1 内参矩阵3.2 内参标定1 前言在摄像头成像过程中,物体反射的光线通过摄像头的凸透镜打在成像器件上,形成一张图片。这是一个三维物体转换为二维图像的过程。在这个过程中,丢失了物体的深度信息,所以

3D人体骨架检测(mediapipe)

在本教程中,我们将学习如何使用python中的mediapipe库进行实时3D骨架检测。

【双目视觉】 SGBM算法应用(Python版)

我们可以通过cv.remap()函数来将img2映射到img1对应位置上并合成。:重映射,即把一幅图像内的像素点放置到另外一幅图像内的指定位置,俗称“拼接”四种模式,它们的精度和速度呈反比,可根据情况来选择不同的模式.自制的标定数据集,必须用自己相机拍摄照片制作数据集。函数为opencv集成的算法;

深度强化学习-TD3算法原理与代码

引言Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient (TD3)是由Scott Fujimoto等人在Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)算法上改进得到的一种用于解决连续控制问题的在线(on-line)异策(

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从0开始的机器学习,图像的基本处理,灰度化以及二值化处理

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用最通俗的例子和语言解释什么是机器学习,接着介绍机器学习和人工智能的关系,机器学习的用途以及学习路线

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从这个set()函数,可以看出,通过它我们可以设置背景色、风格、字型、字体等。我们定义一个函数,这个函数主要是生成100个0到15的变量,然后用这个变量画出6条曲线。那么,问题来了,有人会说,这个set()函数这么多参数,只要改变其中任意一个参数的值,绘图效果就会发生变化,那我们怎么知道哪种搭配是最

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