机器学习—无监督学习(一)KMeans聚类

浅谈无监督学习—聚类:K-Means(1)

目标检测算法回顾之IOU变体篇章

目标检测中IOU的发展一级目录二级目录三级目录一级目录二级目录三级目录

使用卷积神经网络实现猫狗分类任务

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【一起入门DeepLearning】中科院深度学习_期末复习题2018-2019

2018-2019 学年第二学期期末试题四、画出GRU和LSTM工作流程图,解释各个门的作用,并比较两者的差异

基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现(三)训练网络搭建及参数导出(附代码)

训练网络搭建环境:Pytorch,Pycham,Matlab。说明:该网络反向传播是通过软件方式生成,FPGA内部不进行反向传播计算。该节通过Python获取训练数据集,并通过Pytorch框架搭建的CNN网络进行网络的训练。并将训练的最优参数导出,这一节先导出至Matalb进行网络的验证以及数据的

TensorFlow笔记_采用迁移学习的方法搭建MobileNetV2网络实现自建数据集的图像分类任务

自定义数据集完成图像分类任务:拍摄数据集,采用TFRecord创建和保存数据,采用迁移学习的方式搭建MobileNetV2网络,将模型转换为tflite,并加载tflite实现推理

【math系列】《深度学习》中主成分分析(PCA)的一个知识点证明

【线性代数】PCA中的数学证明题

Python实现自动古诗文查询系统

今天早上,我通过python的基础抓爬以及语音输出模块实现了自动古诗文查询的功能。接下来我将分享我的代码。首先,我们先来梳理一下思路:在这里我们找到的古诗文大全网站是:古诗文网-古诗文经典传承我们可以打开这个网站来查看网址,这一找网址查询规律是有方法的。我们可以在输入框中搜索一些古诗,然后反复实验对

吴恩达机器学习——第五周学习笔记

神经网络代价函数(Cost Function)正则化逻辑回归的代价函数:神经网络的代价函数:L:是神经网络架构的层数Sl:l层的单元个数K:输出单元的个数sigmoid函数:def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z))前向传播函数:#前向传播函数def

【本科毕业设计】基于双指标检测的自助智能台球柜

目录0. 前言1. 整体技术方案1.1 机械结构1.2 动力系统1.3 台球数量检测1.3.1 YOLOv5视觉检测1.3.2 重力检测1.4 通信方案1.5 小程序交互模块2. 存在问题0. 前言毕业设计已经完成了,前前后后花了有将近两个月时间,期间主要受到了两位学弟的帮助,一位帮忙做动力控制,另

独孤九剑第三式-决策树和随机森林

🍌文章适合于所有的相关人士进行学习🍌🍋各位看官看完了之后不要立刻转身呀🍋🍑期待三连关注小小博主加收藏🍑🍉小小博主回关快 会给你意想不到的惊喜呀🍉文章目录🌴前言🌴决策树理论讲解🌱问题引出🌱问题解决🌾信息熵🌾条件熵🌾信息增益🌾信息增益率🌾基尼指数🌾条件基尼指数🌾基尼

计算机视觉应用算法的通俗理解 - 网络究竟在里面干了什么(一)

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Keras深度学习实战(11)——股价预测

我们已经学习了使用神经网络进行音频、文本等非结构化数据和房价、信用等结构化数据分析的相关任务。本节,通过股价预测应用,了解了神经网络在处理时间序列数据的一般流程,并学习了使用函数式 API 来构建复杂神经网络,通过利用相关新闻数据信息来提高预测准确性。

使用动图深入解释微软的Swin Transformer

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读博,我想好了

大家好,我是对白。今天给大家分享一位机器学习大佬王鸿伟当时选择读博的心得,希望对想去生造的朋友们一些建议与帮助,以下为原文。好久不在知乎写东西,今天读到张教授的一篇读博劝退文颇有感触,也想来写一些自己的想法。本文并非读博劝进贴,不想无脑鼓励大家都读博;本文也并非驳斥张教授的观点,只是想围绕这个话题多

python 关于CNN的一些思考-2022

今年(2022)CVPR有两篇关于CNN的论文让我印象深刻,因为它们不约而同的使用了更大的卷积核:疑问1:为什么之前很少有论文用大卷积核?疑问2:大卷积核为什么这么work?

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Acwing 167.木棒(剪枝必刷题)

超经典剪枝例题,没刷过的一定要看看

this和super用法的区别与细节(java继承中this和super的比较)(简洁而精炼)

☀️☀️问题:在java的继承中,我们经常会用到super和this,下面是我总结的这两者的区别与使用细节this和super比较No.区别点thissuper1访问属性访问本类中的属性,若本类没有则从父类中依次查找跳过本类,直接从父类中依次查找2调用方法访问本类中的方法,若本类没有则从父类中依次查

python 基于pillow模块生成随机图片验证码教程

效果图我们先来看一下大致的效果图。以上图形都是用非常基础的元素构成的:点,线,曲线,文本。而pillow模块远远不止这些功能,如果学好了它,真的就是你想怎么花就怎么花。 那么现在我们就去学习一下它的简单使用吧!pillow的基本使用安装pillow模块pillow属第三方模块,我们需要使用pip进行