机器学习——图像分类
1 图像分类的概念1.1 什么是图像分类？图像分类，根据图像信息中所反映出来的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法1.2 图像分类的难度●任何拍摄情 况的改变都将提升分类的难度1.3 CNN如何进行图像分类●数据驱动型方法通用流程1.收集图像以及对应的标签，形成数据集2.使用机器学习训练
改变conda虚拟环境的默认路径
conda环境默认安装在用户目录C:\Users\username.conda\envs下，如果选择默认路径，那么之后创建虚拟环境，也是安装在用户目录下。不想占用C盘空间，可以修改conda虚拟环境路径。(1)首先，找到用户目录下的.condarc文件（C:\Users\username）。**(2
【深度学习】基于卷积神经网络（tensorflow）的人脸识别项目（四）
实现一个基于界面化的一个人脸识别。本篇主要是实现第四步。最后一篇咯 1. 首先需要收集数据，我的想法是通过OpenCV调用摄像头进行收集人脸照片。 2. 然后进行预处理，主要是对对数据集分类，训练集、验证集、测试集。选取合适的参数，例如损失函数。图像灰度化、归一化等等操作。 3. 开始训练模型，提前
PIE Engine机器学习遥感影像监督分类全流程（附源码）
本文中，作者基于PIE Engine遥感云计算平台进行遥感影像监督分类，详细介绍了遥感影像分类的数据预处理、模型训练及结果可视化。
spss分析方法-聚类分析
聚类分析是根据研究对象的特征，按照一定标准对研究对象进行分类的一种分析方法。下面我们主要从下面四个方面来解说： 一、实际应用 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类。聚类源于很多领域，包括数学，计算机科学，统计学，生物学和经济学。在不同的应用领域，很多聚类技术都得到了发展，这些技术方法被用
使用CycleGAN训练自己制作的数据集，通俗教程，快速上手
总结了使用**CycleGAN**训练自己制作的数据集，这里的教程例子主要就是官网给出的斑马变马，马变斑马，两个不同域之间的相互转换。教程中提供了官网给的源码包和我自己调试优化好的源码包，大家根据自己的情况下载使用，推荐学习者下载我提供的源码包，可以少走一些弯路，按照我的教程，能较快上手训练使用..
传奇服务器容易受到什么攻击，怎么防御攻击？
这种攻击类型是，不断的模仿真的传奇玩家，在登陆你的游戏，但一直不登录进入，让你的登陆网关饱满，这个是很常见的攻击类型，经常到了广告时间，网关上显示上千人在登陆你的传奇，但因为登陆人数过多，导致网关无法处理，所以正常的玩家也是进不来，在输入账号密码以后，点击确定没有反应，第二种就是点开始以后，出现黑屏
基于SpringBoot工程开发Docker化微服务
基于SpringBoot框架，开发Docker化的微服务的示例。
flutter实现水波纹登录页
/主方向子Widget 底部对齐 （Column的垂直方向）//次方向子Widget居中对齐 （Column的水平方向）//输入框获取输入焦点时的边框样式。hintText: '请输入密码',//输入框获取输入焦点时的边框样式。Text(' 还没有账号,联系开通:'),/// 构建 Animate
2022已经到了尾声，做一个漂亮的倒计时页面迎接2023年的到来
2022即将到来，快来一起做一个元旦倒计时分享给自己喜欢的人吧~
用HTML制作独一无二的2022回忆旋转相册
元旦即将来临，展望2022，我们可以制作一个自己的2022回忆的旋转相册，通过下面的方法来学习吧。
高级网络应用复习——TCP与UDP，ACL列表， 防火墙，NAT复习与实验（带命令）
本章将会复习：传输层的协议 TCP 和 UDP 协议，ACL访问控制列表，NAT (nat address translation) 网络地址转换，防火墙配置。
新键盘到了，我的工作效率提升了数十倍
快过年了，找到了一份满意的实习，正好旧的键盘坏掉了，最近入手了一款不错的机械键盘奖励自己。到货使用一段时间了，来一篇键盘开箱的博客做一个反馈
为深度学习选择最好的GPU
加快训练速度，更快的迭代模型
自编码器(Auto-Encoder)
一、自编码器原理自编码器算法属于自监督学习范畴，如果算法把x作为监督信号来学习，这里算法称为自监督学习(Self-supervised Learning)在监督学习中神经网络的功能:。是输入的特征向量长度，是网络输出的向量长度。对于分类问题，网络模型通过把长度为输入特征向量????变换到长度为的输出
人工智能导论——遗传算法求解TSP问题实验
一、实验目的：熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传算法求解组合优化问题，理解求解TSP问题的流程并测试主要参数对结果的影响。二、实验原理：旅行商问题，即TSP问题（Traveling Salesman Problem）是数学领域中著名问题之一。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须
解决module ‘tensorflow‘ has no attribute ‘...‘系列
针对：TensorFlow版本1到2的代码不同
Yolov5应用轻量级通用上采样算子CARAFE
手把手教你YOLOv5添加轻量化上采样算子CARAFE
人工智能：卷积神经网络及YOLO算法 入门详解与综述（二）
卷积神经网络的基本结构由输入层、卷积层、池化层（也称为取样层）、全连接层及输出层构成。卷积层和池化层一般会取若干个，采用卷积层和池化层交替设置，即一个卷积层连接一个池化层，池化层后再连接一个卷积层，依此类推。由于卷积层中输出特征面的每个神经元与其输入进行局部连接，并通过对应的连接权值与局部输入进行加
深度学习中的FPN详解
深度学习入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~侵权立删。一、提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以下是本篇文章正文
