折后
折后

图像分类

原文

① Efficientnet_b8已经推出

python
>>import timm
>>model=timm.create_model('tf_efficientnet_b8',pretrained=False)
>>model

 
   
   
   
   

 
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  • 1
    • 
    
    
    
    
  • 2
    • 
    
    
    
    
  • 3
    • 
    
    
    
    
  • 4
    •

图像分类模型

[ResNext]

[Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks]
[ResNext官方代码链接]

[Efficientnet]

[EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks]
[EfficientNet官方代码链接]

基于PyTorch的图像分类模型

[代码链接—pytorch-image-models]
Python库—timm

timm的使用方法

安装timm包

pip install timm

 
   
   
   
   

 
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  • 1
    •

测试

python
>>import timm
>>model=timm.create_model('resnet18',pretrained=False)
>>model

 
   
   
   
   

 
   
   
   
   
    
    
    
    
    
  • 1
    • 
    
    
    
    
  • 2
    • 
    
    
    
    
  • 3
    • 
    
    
    
    
  • 4
    •
timm支持的模型列表

以下表格中是目前timm所支持的模型结构，可运行model=timm.create_model('模型名称')加载模型。

分类网络系列
ig_resnext101_32x48d
tf_efficientnet_b8
tf_efficientnet_b8_ap
tf_efficientnet_b7_ap
ig_resnext101_32x32d
tf_efficientnet_b7
tf_efficientnet_b6_ap
swsl_resnext101_32x8d
tf_efficientnet_b5_ap
ig_resnext101_32x16d
tf_efficientnet_b6
tf_efficientnet_b5
swsl_resnext101_32x16d
tf_efficientnet_b4_ap
swsl_resnext101_32x4d
tf_efficientnet_b4
pnasnet5large
ig_resnext101_32x8d
nasnetalarge
swsl_resnext50_32x4d
efficientnet_b3a
ssl_resnext101_32x16d
tf_efficientnet_b3_ap
tf_efficientnet_b3
ssl_resnext101_32x8d
efficientnet_b3
senet154
gluon_senet154
swsl_resnet50
gluon_resnet152_v1s
ssl_resnext101_32x4d
gluon_seresnext101_32x4d
gluon_seresnext101_64x4d
efficientnet_b2a
gluon_resnext101_64x4d
mixnet_xl
gluon_resnet152_v1d
inception_resnet_v2
tf_efficientnet_el
gluon_resnet101_v1d
efficientnet_b2
gluon_resnext101_32x4d
ssl_resnext50_32x4d
gluon_resnet101_v1s
tf_efficientnet_b2_ap
seresnext101_32x4d
inception_v4
dpn107
tf_efficientnet_b2
dpn92
ens_adv_inception_resnet_v2
gluon_seresnext50_32x4d
gluon_resnet152_v1c
dpn131
gluon_resnet152_v1b
resnext50d_32x4d
dpn98
gluon_xception65
gluon_resnet101_v1c
hrnet_w64
dla102x2
gluon_resnext50_32x4d
resnext101_32x8d
tf_efficientnet_cc_b1_8e
gluon_resnet101_v1b
hrnet_w48
tf_efficientnet_b1_ap
ssl_resnet50
res2net50_26w_8s
res2net101_26w_4s
seresnext50_32x4d
gluon_resnet50_v1d
xception
resnet50
mixnet_l
hrnet_w40
hrnet_w44
wide_resnet101_2
tf_efficientnet_b1
tf_mixnet_l
gluon_resnet50_v1s
tf_efficientnet_em
efficientnet_b1
dla169
seresnet152
res2net50_26w_6s
resnext50_32x4d
dla102x
wide_resnet50_2
dla60_res2net
hrnet_w32
dla60_res2next
selecsls60b
seresnet101
resnet152
dla60x
res2next50
hrnet_w30
res2net50_14w_8s
dla102
gluon_resnet50_v1c
seresnext26t_32x4d
seresnext26tn_32x4d
selecsls60
res2net50_26w_4s
tf_efficientnet_cc_b0_8e
efficientnet_b0
seresnet50
tv_resnext50_32x4d
seresnext26d_32x4d
gluon_resnet50_v1b
res2net50_48w_2s
dpn68b
resnet101
densenet161
tf_efficientnet_cc_b0_4e
densenet201
mixnet_m
tf_efficientnet_es
selecsls42b
seresnext26_32x4d
tf_efficientnet_b0_ap
dla60
tf_mixnet_m
tf_efficientnet_b0
hrnet_w18
resnet26d
dpn68
tv_resnet50
mixnet_s
densenet169
tf_mixnet_s
mobilenetv3_rw
tf_mobilenetv3_large_100
semnasnet_100
resnet26
fbnetc_100
hrnet_w18_small_v2
resnet34
seresnet34
densenet121
mnasnet_100
dla34
gluon_resnet34_v1b
spnasnet_100
tf_mobilenetv3_large_075
tv_resnet34
swsl_resnet18
ssl_resnet18
hrnet_w18_small
tf_mobilenetv3_large_minimal_100
seresnet18
gluon_resnet18_v1b
resnet18
tf_mobilenetv3_small_100
dla60x_c
dla46x_c
tf_mobilenetv3_small_075
dla46_c
tf_mobilenetv3_small_minimal_100
tf_mixnet_l
timm模型的训练结果

  以下表格是timm官方公布的测试结果，我截取前30名在此展示，想要查看完整榜单请访问[results-imagenet.csv]。

model top1 top1_err top5 top5_err param_count img_size cropt_pct interpolation
ig_resnext101_32x48d 85.428 14.572 97.572 2.428 828.41 224 0.875 bilinear
tf_efficientnet_b8 85.37 14.63 97.39 2.61 87.41 672 0.954 bicubic
tf_efficientnet_b8_ap 85.37 14.63 97.294 2.706 87.41 672 0.954 bicubic
tf_efficientnet_b7_ap 85.12 14.88 97.252 2.748 66.35 600 0.949 bicubic
ig_resnext101_32x32d 85.094 14.906 97.438 2.562 468.53 224 0.875 bilinear
tf_efficientnet_b7 84.936 15.064 97.204 2.796 66.35 600 0.949 bicubic
tf_efficientnet_b6_ap 84.788 15.212 97.138 2.862 43.04 528 0.942 bicubic
swsl_resnext101_32x8d 84.284 15.716 97.176 2.824 88.79 224 0.875 bilinear
tf_efficientnet_b5_ap 84.252 15.748 96.974 3.026 30.39 456 0.934 bicubic
ig_resnext101_32x16d 84.17 15.83 97.196 2.804 194.03 224 0.875 bilinear
tf_efficientnet_b6 84.11 15.89 96.886 3.114 43.04 528 0.942 bicubic
tf_efficientnet_b5 83.812 16.188 96.748 3.252 30.39 456 0.934 bicubic
swsl_resnext101_32x16d 83.346 16.654 96.846 3.154 194.03 224 0.875 bilinear
tf_efficientnet_b4_ap 83.248 16.752 96.392 3.608 19.34 380 0.922 bicubic
swsl_resnext101_32x4d 83.23 16.77 96.76 3.24 44.18 224 0.875 bilinear
tf_efficientnet_b4 83.022 16.978 96.3 3.7 19.34 380 0.922 bicubic
pnasnet5large 82.736 17.264 96.046 3.954 86.06 331 0.875 bicubic
ig_resnext101_32x8d 82.688 17.312 96.636 3.364 88.79 224 0.875 bilinear
nasnetalarge 82.554 17.446 96.038 3.962 88.75 331 0.875 bicubic
swsl_resnext50_32x4d 82.182 17.818 96.23 3.77 25.03 224 0.875 bilinear
efficientnet_b3a 81.866 18.134 95.836 4.164 12.23 320 1 bicubic
ssl_resnext101_32x16d 81.844 18.156 96.096 3.904 194.03 224 0.875 bilinear
tf_efficientnet_b3_ap 81.822 18.178 95.624 4.376 12.23 300 0.904 bicubic
tf_efficientnet_b3 81.636 18.364 95.718 4.282 12.23 300 0.904 bicubic
ssl_resnext101_32x8d 81.616 18.384 96.038 3.962 88.79 224 0.875 bilinear
efficientnet_b3 81.494 18.506 95.716 4.284 12.23 300 0.904 bicubic
senet154 81.31 18.69 95.496 4.504 115.09 224 0.875 bilinear
gluon_senet154 81.234 18.766 95.348 4.652 115.09 224 0.875 bicubic
swsl_resnet50 81.166 18.834 95.972 4.028 25.56 224 0.875 bilinear

另外

图像分类大赛

[“华为云杯”图像分类大赛]

你可能感兴趣的:(图像分类)

  • [数据集][图像分类]河道污染分类数据集1923张4类别 FL1623863129 数据集分类数据挖掘人工智能
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：1922分类类别数：4类别名称:["lianghao","qingwei","yanzhong","zhongdu"]每个类别图片数：lianghao图片数：435qingwei图片数：423yanzhong图片数：577zhongdu图片数：487重要说明
  • 线性代数在卷积神经网络（CNN）中的体现 科学的N次方 人工智能线性代数cnn人工智能
    案例：深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别领域，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）是一个广泛应用深度学习模型，它在人脸识别、物体识别、医学图像分析等方面取得了显著成效。CNN中的核心操作——卷积，就是一个直接体现线性代数应用的例子。假设我们正在训练一个用于识别猫和狗的图像分类器，原始输入是一幅RGB彩色图片，可以将其视为一个高度、宽度和通道数（R
  • 深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能 仰望大佬007 图像处理opencv计算机视觉c#
    深入了解OpenCVSharp中常见的图像处理功能前言1.图像加载与保存2.图像基本操作3.图像滤波4.边缘检测5.图像分割6.特征检测与描述子7.目标识别与跟踪8.图像融合与拼接9.形状匹配与模板匹配10.颜色空间转换与直方图11.图像转换与绘制12.图像分类与机器学习13.高级图像处理算法14.GPU加速与并行计算前言OpenCVSharp是C#语言中用于图像处理和计算机视觉的开源库，它提供了
  • [数据集][图像分类]鲜花分类数据集5735张102类别 FL1623863129 数据集计算机视觉
    数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片图片数量(jpg文件个数)：5735分类类别数：102类别名称:["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9","10","11","12","13","14","15","16","17","18","19","20","21","22","23",
  • 【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析 prince_zxill Python实战教程人工智能与机器学习教程pytorch分类目标检测
    【深入了解PyTorch】PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析PyTorch实战项目示例：深入探索图像分类、目标检测和情感分析项目一：图像分类数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目二：目标检测数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测项目三：情感分析数据集准备构建模型训练模型模型评估和预测
  • 深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？ 神笔馬良 深度学习分类人工智能
    问题描述：深度学习图像分类中，要求待分类图像中只有一类物体吗？如果这个图像中有两类物体，那么这个图像被分为哪一类？问题解答：在深度学习图像分类任务中，通常假设每张图像只包含一类物体。这是因为图像分类模型是针对特定类别的，模型训练的目标是学习如何将输入图像正确分类到这些预定义的类别中。因此，如果一张图像中包含多个类别的物体，那么根据通常的假设，该图像将被分为其中的主要类别或最突出的类别。具体来说，如
  • 【深度学习】S2 数学基础 P6 概率论 脚踏实地的大梦想家 #深度学习深度学习概率论
    目录基本概率论概率论公理随机变量多个随机变量联合概率条件概率贝叶斯定理求和法则独立性期望与方差小结基本概率论机器学习本质上，就是做出预测。而概率论提供了一种量化和表达不确定性水平的方法，可以帮助我们量化对某个结果的确定性程度。在一个简单的图像分类任务中；如果我们非常确定图像中的对象是一只猫，那么我们可以说标签为“猫”的概率是1，即P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1P(y=“猫”)=1;如果我
  • 深度学习(16)--基于经典网络架构resnet训练图像分类模型 GodFishhh 深度学习深度学习python人工智能pytorch
    目录一.项目介绍二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包2.2.数据读取和预处理2.3.加载resnet152模型2.4.初始化模型2.5.设置需要更新的参数2.6.训练模块设置2.7.再次训练所有层2.8.测试网络效果三.完整代码一.项目介绍使用PyTorch工具包调用经典网络架构resnet训练图像分类模型，用于分辨不同类型的花二.项目流程详解2.1.引入所需的工具包importosimpor
  • 【AIGC】Stable Diffusion应用领域 AIGCExplore AIGCAIGCstablediffusion人工智能
    StableDiffusion是一个基于OpenAI的Diffusion模型的扩展版本，主要用于图像生成和处理任务。它并不是一个图像分类模型，而是一个生成式模型，可以生成高质量的图像。以下是StableDiffusion模型的主要功能和应用领域：图像生成：StableDiffusion可以生成各种类型的图像，包括人物肖像、风景、动物、静物等。它能够生成高分辨率、真实感和多样性的图像，具有良好的生成
  • ubuntu22.04@laptop OpenCV Get Started: 015_deep_learning_with_opencv_dnn_module lida2003 Linuxopencvdnn人工智能计算机视觉开源
    ubuntu22.04@laptopOpenCVGetStarted:015_deep_learning_with_opencv_dnn_module1.源由2.应用Demo2.1C++应用Demo2.2Python应用Demo3.使用OpenCVDNN模块进行图像分类3.1导入模块并加载类名文本文件3.2从磁盘加载预训练DenseNet121模型3.3读取图像并准备为模型输入3.4通过模型进行前
  • 【大厂AI课学习笔记】【2.2机器学习开发任务实例】（1）搭建一个机器学习模型 giszz 人工智能学习笔记人工智能学习笔记
    今天学习的是，如何搭建一个机器学习模型。主要有以上的步骤：原始数据采集特征工程数据预处理特征提取特征转换（构造）预测识别（模型训练和测试）在实际工作中，特征比模型更重要。数据和特征的选择，已经决定了模型的天花板，模型算法只是去逼近这个上限。在上述的特征工程中：数据预处理，就是去除数据的噪声，例如文本中的错误、不再使用的词语等；特征提取，就是从原始数据中提取一些有效的特征。例如图像分类中，提取边缘、
  • Matlab DNN多层感知机进行图像分类——附源码分享 我是狮子搏兔 Predictionmatlabmatlabdnnpython
    提示：麻烦点赞，拒绝白嫖文章目录前言一、数据来源二、训练+预测_一步到位源码1.DNN.m总结前言Python不香吗？非得用matlab来搞机器学习的东西？不是不是，matlab也有集成了许多机器学习算法，当然，都是一些非常基础的机器学习算法。深度学习还是得向python看齐。今天试用了一下matlab自带的DNN模型，封装在newff函数里，寥寥几行代码，非常简洁。提示：以下是本篇文章正文内容，
  • Seq2seq模型以及Beam Search 非洲小可爱 自然语言处理seq2seqbeansearch贪心算法
    seq2seq模型及BeamsearchSeq2Seq是一个Encoder-Deocder结构的模型，输入是一个序列，输出也是一个序列。Encoder将一个可变长度的输入序列变为固定长度的向量，Decoder将这个固定长度的向量解码成可变长度的输出序列。目标是最大化该目标函数：seq2seq模型种类onetoone结构，仅仅只是简单的给一个输入得到一个输出，此处并未体现序列的特征，例如图像分类场景
  • pytorch图像分类全流程(五)--图像分类算法精度评估指标 已经大四了，继续努力 datawhalepytorchpytorch分类深度学习
    本次我们来学习图像分类算法精度的各种评估指标：precision、recall、accuracy、f1-score、AP、AUC。首先我们来学一个很重要的概念，混淆矩阵：1.精确率(Precision)：指的是所有被判定为正类（TP+FP）中，真实的正类（TP）占的比例。2.召回率(Recall)：指的是所有真实为正类（TP+FN）中，被判定为正类（TP）占的比例。3.准确率(accuracy)：
  • pytorch,cnn,rnn和yolo关系 小小娱乐 pytorchcnnrnn
    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnly卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）和YOLO（YouOnlyLookOnce）都是深度学习中的重要技术，它们在处理图像数据方面有着广泛的应用。CNN是一种以卷积为核心的神经网络，被广泛用于图像分类、物体检测等任务。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算
  • 低资源学习与知识图谱：构建与应用 cooldream2009 AI技术知识图谱知识图谱人工智能低资源
    目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用3.1零样本图像分类3.2知识增强的零样本学习3.3语义与知识信息的利用结语前言在当今人工智能领域，低资源学习成为一个备受关注的话题，尤其是在少样本学习和零样本学习方面。这种学
  • MogaNet实战：使用 MogaNet实现图像分类任务（二） AI浩 图像分类人工智能人工智能深度学习计算机视觉
    文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MogaNet实战：使用MogaNet实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解
  • 图像分类——基于pytorch的农作物病虫害检测 苏俗 计算机视觉实战分类pytorch数据挖掘
    作为视觉基础任务的图像分类是大多数深度学习入门者的基础，本文将用包含33类的农作物病虫害数据集作为数据集，来过一遍图像分类任务的基本步骤。一、引入库importosimporttorchimportnumpyasnpfromPILimportImageimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorchvisionimportutilsfromco
  • ResT An Efficient Transformer for Visual CV案例精选
    ©作者|小欣Abstract.这篇文章提出了一个有效的多尺度视觉Transformer，称为ResT,可以作为图像分类的主干网络，大多Transformer模型使用标准的Transformerblock，只能处理固定尺寸的图像。相比之下，ResT主要有三个优点：第一，构建了一个减小内存消耗的多头自注意力模块，通过深度卷积来减小内存开销。第二，改变了ViT中的位置编码，提出了一种简单但是有效的空间注
  • M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid _忙中偷闲_
    AAAI2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det摘要特征金字塔广泛用于单阶段检测器，如DSSD，RetinaNet，RefineDet和双阶段检测器中，如MaskR-CNN，DeTNet，以解决多尺度目标检测问题。但是一般的金字塔结构是为图像分类任务而设计的，或者说，目标检测和图像识别任务是存在冲突的，浅层特征往往对于目标检测任务是重要的，深层特征往往是具有
  • AI嵌入式K210项目（28）-在线模型训练 疯狂飙车的蜗牛 K210开发板人工智能嵌入式AIAI嵌入式K210K230模型训练
    文章目录前言一、平台介绍二、创建项目三、上传数据集图像分类图像检测图片上传压缩包上传四、新建任务总结前言前面我们使用已经训练好的模型在K210开发板上进行了人脸识别，口罩识别，手写数字识别等实验，那么模型除了使用已经训练好的，如何根据自己的需求，获得相应的模型那？本章我们来介绍下如何使用嘉楠科技提供的在线模型训练工具；一、平台介绍嘉楠科技开发者社区（https://developer.canaan
  • yolov8之训练、验证、预测、导出 Jumy_S YOLO
    yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出yolov8之训练、验证、预测、导出链接：https://pan.baidu.com/s/1_9hI8ZshNCJSMJVXNTVxbQ?pwd=1234提取码：1234一YoloV8数据集制作1.labelme的使用2.数据集转为yolo格式二使用yolov8进行训练、验证、预测、导出1.图像分类2.图像检测3.实例分割1.
  • cs231n_深度之眼第二次作业 Jie_Cheney
    图像分类数据和label分别是什么？图像分类存在的问题与挑战？图像分类数据包括训练集测试集的数据，在有监督的问题中对于训练集数据来说是有label的，而测试集是等待我们去识别它的类别，不具有label。label就是分类标签，比如cifar10这个数据集，待分类的这10类数据我们可以写成1-10，或者0-9这就叫做label。图像分类存在的问题与挑战：光照，角度，形变，遮挡。使用python加载一
  • 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例1（ANN相关概念与计算） 是lethe先生 深度学习分类人工智能
    （1）神经网络：英文全称ArtificialNeuralNetwork，简称为ANN。神经网络是一种模仿人脑神经元结构和功能的人工智能模型。它由多个神经元（也称节点、单元）组成，每个神经元通过计算输入和权重的线性组合，并经过激活函数的非线性转换来产生输出。神经网络可以通过调整权重和偏置来学习输入数据的特征和模式。以下是神经网络中的一些重要概念和组成部分：[1]输入层：接受原始数据输入，将数据传递给
  • 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例2（CNN相关原理概念与计算） 是lethe先生 深度学习分类cnn
    （2）卷积神经网络：英文全称ConvolutionalNeuralNetwork,简称CNN是一种常用于图像分类的深度学习模型，其主要特点是包含了卷积层和池化层，能够提取图像的局部特征。输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层都是卷积神经网络（CNN）中常见的层。这些层的组合和堆叠构成了卷积神经网络的基本架构。通过在不同层之间的连接和参数的学习，卷积神经网络能够高效地提取图像等复杂数据中的特征，并
  • 深度学习图像分类相关概念简析+个人举例3（CNN相关补充，附详细举例代码1） 是lethe先生 深度学习分类cnn
    【1】激活函数（ActivationFunction）：在深度学习（CNN）中，激活函数用于引入非线性性质，帮助模型学习复杂的关系。常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh等。（1）ReLU激活函数：ReLU函数将负输入值变为零，保留正输入值不变。公式为（2）Sigmoid激活函数：Sigmoid函数将任意实数映射到0到1之间。公式为（3）Tanh激活函数：Tanh函数将任意实数映射到-
  • 基于图像掩膜和深度学习的花生豆分拣（附源码） 橘柚jvyou 深度学习人工智能opencv计算机视觉pytorch分类
    目录项目介绍图像分类网络构建处理花生豆图片完成预测项目介绍这是一个使用图像掩膜技术和深度学习技术实现的一个花生豆分拣系统我们有大量的花生豆图片，并以及打好了标签，可以看一下目录结构和几张具体的图片同时我们也有几张大的图片，里面有若干花生豆，我们要做的任务就是将花生豆框住并且实现分类，可以看一下这些图片图像分类网络构建这部分的内容和我上一篇博客几乎大同小异，就是把最后的分类个数和类别映射换了换，掌握
  • kaggle实战语义分割-Car segmentation（附源码） 橘柚jvyou python人工智能计算机视觉深度学习pytorch
    目录前言项目介绍数据集处理数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解使用pytorch完成另外一个计算机视觉的基本任务-语义分割。语义分割是将图片中每个部分根据其语义分割出来，其相比于图像分类的不同点是，图像分类是对一张图片进行分类，而语义分割是对图像中的每个像素点进行分类。我们这里使用的语义分割数据集是kaggle上的一个数据集。数据集来源：https://www.kaggle.com
  • kaggle实战图像分类-Intel Image Classification（附源码） 橘柚jvyou 分类人工智能pytorch计算机视觉深度学习
    目录前言数据集加载定义网络训练网络验证网络前言本篇文章会讲解一个使用pytorch这个深度学习框架完成一个kaggle上的图像分类任务。主要会介绍如何加载数据集，导入网络训练数据，保存损失，精度变化曲线和最终模型，以及测试模型在验证集上的好坏。其数据集介绍可以看一下kaggle的网址，这里就不过多介绍。数据集来源：https://www.kaggle.com/datasets/puneet6060
  • 深度学习入门笔记（八）可以不断思考的模型：RNN与LSTM zhanghui_cuc 深度学习笔记深度学习rnn笔记
    8.1循环神经网络RNN之前学到的CNN和全连接，模型的输入数据之间是没有关联的，比如图像分类，每次输入的图片与图片之间就没有任何关系，上一张图片的内容不会影响到下一张图片的结果。但在自然语言处理领域，这就成了一个短板。RNN因此出现，它是一类用于处理序列数据的神经网络。其基本单元结构如下自底向上的三个蓝色的节点分别是输入层、隐藏层和输出层。U和V分别是连接两个层的权重矩阵。如果不考虑右边的棕色环
  • VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite iwindyforest vmwaremac os10.10workstationplayer
    最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统， 安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下， MacOS X 10.9以下的文章， 只能提供大概的思路， 但是实际安装起来由于版本问题， 走了不少弯路， 所以我尝试写以下总结， 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。     写在前面的话： 其实安装好后发现， 由于我的th
  • 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑？ deathwknight JavaScriptjava框架
    本人从学习Java开发到现在已有10年整，从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟，成长为只会java和javascript语言的老菜鸟（个人邮箱：[email protected]） 一路走来，跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间，瞎搞一个小东西（基于模型驱动的B/S在线开发平台，非MVC框架、非代码生成）。希望与大家一起分享，同时有许些疑虑，希望有人可以交流下 平台
  • 如何把maven项目转成web项目 Kai_Ge mavenMyEclipse
    创建Web工程，使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
  • 主管？？？ Array_06 工作
    转载：http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html 很久以前跟同事参加的培训，同事整理得很详细，必须得转！ 前段时间，公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来，虽然内容较多，因对老师三天来的课程内容深有感触，故借着整理学习心得的机会，将三天来的培训课程做了一个
  • python内置函数大全 2002wmj python
    最近一直在看python的document，打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面，其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的，其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
  • JSP页面通过JQUERY合并行 357029540 JavaScriptjquery
    在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况，如图所示 如果对于会的同学可能很简单，但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的，提供一下用JQUERY实现的参考代码 function mergeCell(){         var trs = $("#table tr"); &nb
  • Java基础 冰天百华 java基础
    学习函数式编程 package base; import java.text.DecimalFormat; public class Main { public static void main(String[] args) { // Integer a = 4; // Double aa = (double)a / 100000; // Decimal
  • unix时间戳相互转换 adminjun 转换unix时间戳
    如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)？ Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000) getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
  • 作为一个合格程序员该做的事 aijuans 程序员
    作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志，把自己今天完成了什么事情，遇见了什么问题都记录下来，日后翻看好处多多 2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来，并按照优先级排列，第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作 3、考虑自己一天工作中失误的地方，并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧，最重
  • 由html5视频播放引发的总结 ayaoxinchao html5视频video
    前言   项目中存在视频播放的功能，前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备，必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解，不了解不知道，水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识，说起来很惭愧。   视频结构   本该直接介绍html5的<video>的，但鉴于本人对视频
  • 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat bewithme httpclient
         如果你构建了一个https协议的站点，而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发，那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误   javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
  • Jedis连接池的入门级使用 bijian1013 redisredis数据库jedis
    Jedis连接池操作步骤如下：         a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取；         b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool；         c.如果Jedis在使用过程中出错，则也需要还给JedisPool； packag
  • 变与不变 bingyingao 不变变亲情永恒
    变与不变    周末骑车转到了五年前租住的小区，曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在，    各种店铺都换了好几茬，这些是变的。    三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。    三年前还运行的好好的一家公司，今天也已经不复存在。    一座座高楼拔地而起，
  • 【Scala十】Scala核心四：集合框架之List bit1129 scala
    Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合，它提供的转换操作，很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数，因此，有必要对Scala的集合进行详细的了解   1. 泛型集合都是协变的，对于List而言，如果B是A的子类，那么List[B]也是List[A]的子类，即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量   2. 给变量赋值(注意val关键字，a，b
  • Nested Functions in C bookjovi cclosure
      Nested Functions 又称closure，属于functional language中的概念，一直以为C中是不支持closure的，现在看来我错了，不过C标准中是不支持的，而GCC支持。   既然GCC支持了closure，那么 lexical scoping自然也支持了，同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
  • Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap BrokenDreams Collections
            总结这个类之前，首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种：强引用、软引用、弱引用和虚引用。         强引用：就是常见的代码中的引用，如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret bylijinnan java设计模式
    声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ package design.pattern; /* * 解释器（Interpreter）模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象 * * 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值 * 多
  • After Effects操作&快捷键 cherishLC After Effects
    1、快捷键官方文档 中文版：https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 英文版：https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html 2、常用快捷键
  • Maven 常用命令 crabdave maven
    Maven 常用命令   mvn archetype:generate mvn install mvn clean mvn clean complie mvn clean test mvn clean install mvn clean package mvn test mvn package mvn site   mvn dependency:res
  • shell bad substitution daizj shell脚本
    #!/bin/sh /data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
  • Java SE 第二讲（原生数据类型 Primitive Data Type） dcj3sjt126com java
    Java SE  第二讲： 1.   Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim Linux: vi, vim, gedit 2.   Java 中的数据类型分为两大类： 1）原生数据类型  （Primitive Data Type） 2）引用类型（对象类型）  （R
  • CGridView中实现批量删除 dcj3sjt126com PHPyii
    1，CGridView中的columns添加 array( 'selectableRows' => 2, 'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
  • Java中泛型的各种使用 dyy_gusi java泛型
    Java中的泛型的使用：1.普通的泛型使用 在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。 public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T private T var; public T getVar() { return var; } public void setVa
  • Web开发技术十年发展历程 gcq511120594 Web浏览器数据挖掘
    回顾web开发技术这十年发展历程： Ajax 03年的时候我上六年级，那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇，大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩，然后接下来的一个小时我一直在，注，册，账，号。 彼时网吧用的512k的带宽，注册的时候，填了一堆信息，提交，页面跳转，嘣，”您填写的信息有误，请重填”。然后跳转回注册页面，以此循环。我现在时常想，如果当时a
  • openSession()与getCurrentSession()区别： hetongfei javaDAOHibernate
    来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134 1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。 2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。 这里getCurrentSession本地事务(本地
  • 第一章 安装Nginx+Lua开发环境 jinnianshilongnian nginxluaopenresty
    首先我们选择使用OpenResty，其是由Nginx核心加很多第三方模块组成，其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境，使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO，可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等，使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
  • HSQLDB In-Process方式访问内存数据库 liyonghui160com
        HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库，当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。   先睹为快！   下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例：     下面代码需要引入hsqldb.jar包 （hsqldb-2.2.8）   import java.s
  • Java线程的5个使用技巧 pda158 java数据结构
    Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法？ 　　萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境，这也是我喜欢它的一个原因。日常 工作中你所用到的工具，通常都有些你从来没有了解过的东西，比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错，就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候，通常会面临各种各样的并发编程的问题，不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
  • 开发资源大整合：编程语言篇——JavaScript（1） shoothao JavaScript
    概述：本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛，来收藏你感兴趣的东西吧。     程序包管理器   管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。 Bower - 用于web的程序包管理。 component - 用于客户端的程序包管理，构建更好的web应用程序。 spm - 全新的静态的文件包管
  • 避免使用终结函数 vahoa.ma javajvmC++
    终结函数（finalizer）通常是不可预测的，常常也是很危险的，一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能，以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数（destructors）的对应物。       我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的： 1）在涉及使用资源，使用完毕后要释放资源的情形下，首先要用一个显示的方
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他