为什么Adam 不是默认的优化算法?
本文这并不是否定自适应梯度方法在神经网络框架中的学习参数的贡献。而是希望能够在使用Adam的同时实验SGD和其他非自适应梯度方法
【简单模拟添加并合并通讯录~python+】
无论是之前的按键机还是如今的智能机，通讯录都是大家最为熟知、最为经常使用的一个功能，现在我们就简单来模拟模拟用python来添加并合并通讯录叭！运行效果如下：欢迎关注微信公众号【程序人生6】，一起探讨学习哦！！！...
【Python数据科学快速入门系列 | 04】Numpy四则运算、矩阵运算和广播机制的爱恨情仇
本文总结了numpy常见的运算，四则运算与矩阵运算，以及它们的区别。同时描述了在形状不满足要求时，在特定情况下仍然可以运算的广播机制。
实景三维建设背景下，三维GIS面临哪些挑战?
是一个对多遥感器的图像数据和其他信息的处理过程，它着重于把那些在空间或时间上冗余或互补的多源数据，按一定的规则（或算法）进行运算处理，获得比任何单一数据更精确、更丰富的信息，生成一幅具有新的空间、波谱、时间特征的合成图像。通常情况是指将空间分辨率更高的全色波段影像与空间分辨率较低的多光谱影像想融合，
卷积神经网络CNN实现mnist手写数字识别
卷积神经网络CNN实现mnist手写数字识别
【数据科学项目02】：NLP应用之垃圾短信/邮件检测（端到端的项目）
随着产品和服务在线消费的增加，消费者面临着收件箱中大量垃圾邮件的巨大问题，这些垃圾邮件要么是基于促销的，要么是欺诈性的。由于这个原因，一些非常重要的消息/电子邮件被当做垃圾短信处理了。在本文中，我们将创建一个 垃圾短信/邮件检测模型，该模型将使用朴素贝叶斯和自然语言处理(NLP) 来确定是否为垃圾短
【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
处理医学时间序列中缺失数据的3种方法
这些方法都是专为RNN设计，它们都经过了广泛的学术评估，而且十分的简单
❤️强烈推荐人工智能学习网站❤️
❤️强烈推荐人工智能学习网站❤️
【flask扩展】使用Flask-Mail发送邮件
在开发过程中，很多应用程序都需要通过邮件提醒用户， Flask 的扩展包 Flask - Mail 通过包装了 Python 内置的smtplib包，可以用在 Flask 程序中发送邮件。
回归分析预测世界大学综合得分
大学排名是一个非常重要同时也极富挑战性与争议性的问题，一所大学的综合实力涉及科研、师资、学生等方方面面。
【计算机视觉】图像增强----图像的傅立叶变换
主要介绍计算机视觉中的傅里叶变换与离散余弦变换的应用，通过这个实验能了解什么是频谱，DCT能量系数与频谱之间的关系，什么是空域什么是频域。
数据采集集成-网络数据采集（一）
本文给大家介绍一下，学到的数据采集集成方面的基础知识。
计算机视觉项目-人脸识别与检测
人脸识别作为一种生物特征识别技术，具有非侵扰性、非接触性、友好性和便捷性等优点。人脸识别通用的流程主要包括人脸检测、人脸裁剪、人脸校正、特征提取和人脸识别。人脸检测是从获取的图像中去除干扰，提取人脸信息，获取人脸图像位置，检测的成功率主要受图像质量，光线强弱和遮挡等因素影响。下图是整个人脸检测过程。
研究生生涯实习记录
在写作这篇文章的时候，我已经提交了离职申请，离职之后，我的研究生实习生涯也就此告一段落了。谨以此文记录一下实习生涯中的付出与收获。读研可以说是我学生生涯的最后一个阶段了。刚刚入学的时候，导师请我们同门吃了一顿饭，吃饭的时候有研二的师兄师姐，还有我们几个青涩的研一同学，师门中唯独缺了研三的师兄。导师告
欢度中秋节！从零开始实现一个月饼检测器
程序员的中秋就是这么朴实无华
关联规则算法Apriori algorithm详解以及为什么它不适用于所有的推荐系统
Apriori是Agarwal和Srikant在1994年首次提出的一种关联规则挖掘算法，它可以在特定类型的数据中找到关系，本文将介绍其算法并且说明那些哪些情况并不适用。
RepVGG ：让卷积再次伟大
一个经典的卷积神经网络（ConvNet），VGG [31]，在图像识别方面取得了巨大的成功，其简单的架构由一堆 conv、ReLU 和 pooling 组成。随着 Inception [33, 34, 32, 19]、ResNet [12] 和 DenseNet [17]，许多研究兴趣转移到精心设计
图像处理之图像傅里叶变换
傅里叶变换是在以时间为自变量的“信号”与频率为自变量的“频谱”函数之间的某域研究中较复杂的问题在频域中变得简单起来，从而简化其分析过程；当自变量“时间”或“频率”为连续形式和离散形式的不同组合时，就可以形成各种不同的傅里叶变换对，即“信号”与“频谱”的对应关系。即傅里叶变换的物理意义是将图像的灰度分
数据分析之表示(一)
数据可视化数据分析的入门操作介绍，包含numpy等一些用法的说明
