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机器学习常识
手把手教你完成深度学习人脸识别系统
目录前言一、系统总流程设计二、环境安装1.创建虚拟环境2.安装其他库三、模型搭建1.采集数据集2.数据预处理3.构建模型和训练五、摄像头测试六、界面搭建报错了并解决的方法总结前言随着人工智能的不断发展,
机器学习
和深度学习这门技术也越来越重要
挂科边缘(毕业版)
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2024-02-13 21:40
pthon大作业系列
深度学习
人工智能
opencv
tensorflow
利用滑动窗口法来制作时序数据集
什么是数据滑窗 进行
机器学习
时,一般都要涉及到划分训练集和测试集的步骤。特别地,在做数据预测时,一般把预测的依据(也就是历史数据)称作X,把需要预测的数据称为y。
Stanford_sun
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2024-02-13 21:57
python
机器学习
人工智能
|《记忆的
常识
》
《三国演义》第六十回讲了这样一个故事:益州牧刘璋派使节张松前去结连曹操,刚打完胜仗的曹操气焰正盛,见张松身材矮小,相貌丑陋,又不似其他人那样奉承他,于是便有意冷落他。杨修将张松请到外面书院中,拿出曹操仿《孙子》所著兵书《孟德新书》给张松看,意欲显示曹操的才华。谁知张松看完后,笑称此书不过是战国无名氏所作,蜀中三尺小儿都能背诵,没想到却被曹操盗为己用,还瞒过了杨修!于是,张松将《孟德新书》从头到尾朗
十七君
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2024-02-13 20:43
自由产权如何为乡村振兴服务?
很多年前互联网出现过一段时间电子杂志,我也尝试出版过几期,内容涉及旅游、电子信息和法律
常识
,名字叫《望月》。后来,电子杂志没有流行起来便没有继续做。实际上用电子杂志替代PPT课件也会有很不错的效果。
心灵投手
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2024-02-13 20:13
来,浅赏一下古人说话艺术的“天花板”——
于是便编写了一本列述中国文化
常识
的书,取名《夜航船》。
line9
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2024-02-13 20:35
爱护身体,保护自己的健康,你需要懂点医学
常识
假设把人的健康看作是1,其他外表、身高、品德等是0,那健康就成为了一切的起点,因为如果没有这个1,即使有再多的0,也于事无补,意味着我们永远都是0。随着社会时代的发展,人们的生活越来越好,对饮食、健康的要求也越来越高。可实际上我们并没有太多的时间和精力,去注意自己的健康问题,这也是为什么,很多人呈现出一种亚健康的状态,即在“健康”与“非健康”之间徘徊。一旦越线身体就会表现出头晕、失眠、食欲不振等不
书不白读
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2024-02-13 20:41
教会徒弟饿死师傅?那是因为你的知识储存不精
我笑笑,如果我学习的东西分享几次,就能让身边的人都学会,那说明我学的知识不算什么知识而是
常识
,我需要更深层次的学习。况且很多时候,表面的东西很容易,而深层次
脉璠
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2024-02-13 20:31
大脑重新布线
几个
常识
点:001左脑负责逻辑;002右脑负责情感;003上层大脑三思而行;00
Tison_Cheng
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2024-02-13 19:15
面向智算服务,构建可观测体系最佳实践
作者:蓟北构建面向AI、大数据、容器的可观测体系(一)智算服务可观测概况对于越来越火爆的人工智能领域来说,MLOps是解决这一领域的系统工程,它结合了所有与
机器学习
相关的任务和流程,从数据管理、建模、持续部署的到运行时计算和资源管理
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2024-02-13 18:51
阿里云云原生
大数据和
机器学习
固废行业商业价值
一、大数据和
机器学习
的基本概念,历史渊源。综述当前大数据和
机器学习
应用领域。我的判断是,这两个概念现在已经不是出炒作,已经走向实用领域。大数据这个概念兴起,我感觉是在2012年。
freedomme
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2024-02-13 17:11
人工智能
了解到人工智能、
机器学习
、深度学习的关系,神经网络是深度学习的实现的模型。语音、图像、机器翻译、机器人、文本挖掘和分类。感觉
机器学习
自己挺感兴趣啊
阳光照我心房
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2024-02-13 16:15
创业中反思,四 新时代下新经济记录
新时代,新
常识
。新时代所承接的是民族和民生,放在我们个人身上就是『上有老下有小』,我们必须承担起一定的责任,做事也要讲究原则了。因为我们和这个世界要开始重复博弈了。
正念行者
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2024-02-13 16:07
能玩上一天的网站,宅家也不无聊!
打出单词,都能有音调,就像弹钢琴一样3.学习型搜索引擎https://magi.com/通过
机器学习
将互联网上的海量信息构建成可解析、可检索、可溯源的结构化知识体系。4.藏
编程星语
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2024-02-13 15:18
Zoom空中课堂
(思考的快与慢)最高境界就是效能思维(我现在不时会关注到时间),把攻击与防守做成一个动作,反
常识
思考的能力,说反大众的书籍。打通思维模式。
JUAN谢娟
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2024-02-13 15:23
网易云热评:不被爱的那一个,难道真的不配拥有名字吗
她与好友言明心声:“我
常识
唔够,更唔识英文。”“我又缠脚,行动也不便,我怎可以帮到先生呢?”“愿先生与我各寻良人。”好像确实是这样
三七的呀
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2024-02-13 15:40
BERT遇上知识图谱:预训练模型与知识图谱相结合的研究进展
随着各类预训练任务层出不穷,也有部分研究者考虑如何在BERT这一类模型中引入或者强化知识图谱中包含的信息,进而增强BERT对背景知识或
常识
信息的编码能力。
Necther
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2024-02-13 14:04
自然语言处理
bert
知识图谱
深度学习
onnx基础
初次编辑时间:2024/2/7;最后编辑时间:2024/2/12定义:ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放式的文件格式,用于存储训练好的
机器学习
模型。
whyte王
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2024-02-13 14:31
python
c++恶魔轮盘制造第1期输赢
小
常识
,恶魔叫DEALER,上帝叫God.赢了很简单voidsheng(){cout<<"你获胜了!"
gezhengxu2024
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2024-02-13 14:30
c++
其它代码
c++
制造
pandas:统计某一列字符串中各个word出现的频率
更多、更及时内容欢迎留意微信公众号:小窗幽记
机器学习
背景某一列是字符串,想要统计该列字符串分词结果后各词出现的词频。
JasonLiu1919
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2024-02-13 14:56
pandas
python
pandas
数据分析
lightGBM集成学习算法
LightGBM集成学习算法是一种基于梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree)的
机器学习
算法。它是由微软提出的一种高效的梯度提升框架,主要用于解决分类和回归问题。
亦旧sea
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2024-02-13 14:24
集成学习
算法
机器学习
SDU
机器学习
作业心得1
看到老师布置的作业简直心态爆炸,不过这周日就要交了还是硬着头皮作吧。这本天书简直就让人摸不到头脑,翻到二十多页已然是看不懂了。在懒人床的指点下,好歹有了一些想法。所以写下这个博客,为了让跟我一样看天书的小伙伴们一点帮助。作业内容是《模式分类第二版》第二章的上机题第四题。数据如下:样本w1w2w3x1x2x3x1x2x3x1x2x31-5.01-8.12-3.68-0.91-0.18-0.055.3
李昊_SDU
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2024-02-13 14:51
作业心得
python
模式识别
山东大学
机器学习
模式分类
XGboost和lightGBM算法对比
eXtremeGradientBoosting)和LightGBM(LightGradientBoostingMachine)都是一类基于梯度提升树(GradientBoostingDecisionTrees)的
机器学习
算法
亦旧sea
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2024-02-13 14:50
算法
机器学习
入门--多层感知机原理与实践
神经网络与多层感知机神经网络是一种模仿生物神经系统结构和功能的计算模型。它由许多个节点(或称为神经元)组成,这些节点通过连接权重相互连接。神经网络的输入经过一系列的加权求和和激活函数变换后,得到输出结果。神经网络的训练过程主要包括前向传播和反向传播两个阶段。前向传播是指数据从输入层逐层传递到输出层的过程,每一层的节点都会根据输入值和连接权重计算输出值。反向传播是指通过计算损失函数对网络参数进行梯度
Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
人工智能
机器学习
入门--BP神经网络原理与实践
BP神经网络引言BP神经网络,即反向传播神经网络,是一种监督学习算法,用于多层前馈神经网络的训练。自从1986年由Rumelhart,Hinton和Williams提出以来,它已成为最流行的神经网络训练算法之一。BP算法的核心思想是通过计算损失函数相对于网络参数的梯度,然后利用这些梯度信息来更新网络的权重和偏置,从而最小化误差。数学原理BP算法的数学原理基于链式法则计算梯度。考虑一个简单的两层神经
Dr.Cup
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2024-02-13 13:37
机器学习入门
机器学习
神经网络
人工智能
机器学习
入门--朴素贝叶斯原理与实践
朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是一种常用的分类算法,其基本思想是根据已有数据的特征和标签,学习出一个概率模型,并利用该模型对新样本进行分类。其优点在于简单快速、易于实现和解释,缺点在于对输入数据的分布做了严格的假设。具体来说,朴素贝叶斯分类器首先根据训练数据计算出每个类别的先验概率P©,即样本中每个类别占比。然后,对于给定的待分类样本,计算出它属于每个类别的条件概率P(X|C),其中X表示样本的特征向量
Dr.Cup
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2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
机器学习
入门--奇异值分解原理与实践
奇异值分解奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。奇异值分解数学原理奇异值分解是一种矩阵分解技术,可以将一个矩阵分解为三个部分的乘积。在SVD中,原始矩阵被分解为左奇异向量矩阵、奇异值矩阵和右奇异向量矩阵的乘积。具体来说,对于一个m
Dr.Cup
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2024-02-13 13:07
机器学习入门
机器学习
人工智能
机器学习
入门--主成分分析原理与实践
主成分分析主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,简称PCA)是一种常用的降维技术和数据分析方法。它通过线性变换将原始高维数据映射到低维空间,从而提取出数据中最重要的特征。主成分分析的基本原理与数学推导基本原理PCA的主要思想是找到一个新的坐标系,将数据投影到这个坐标系上,使得投影后的数据具有最大的方差。这意味着在新的坐标系下,数据的信息尽可能地集中在少数几个维度上,而其
Dr.Cup
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2024-02-13 13:06
机器学习入门
机器学习
概率论
人工智能
机器学习
入门--逻辑回归与简单二分类数据实战
逻辑回归在
机器学习
领域,逻辑回归是一个广泛应用于分类问题的算法。与线性回归不同,逻辑回归用于预测离散的类别标签,可以处理二分类和多分类问题。下面我们将介绍逻辑回归的基本原理和实现方式。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
机器学习
逻辑回归
分类
机器学习
入门--支持向量机原理与实践
原理支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)是一种常用的
机器学习
算法,用于分类和回归问题。其原理是基于统计学习理论中的结构风险最小化原则。
Dr.Cup
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2024-02-13 13:36
机器学习入门
支持向量机
机器学习
算法
机器学习
入门--简单卷积神经网络原理与实践
深入理解卷积神经网络(CNN)引言卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是深度学习中的一种核心算法,广泛应用于图像识别、视频分析和自然语言处理等领域。CNN通过模拟人类视觉系统的工作原理,能够自动并有效地识别图像中的模式和特征。数学原理CNN主要由卷积层、激活层和池化层组成。其核心在于卷积层,它使用一系列可学习的滤波器来扫描输入数据。卷积操作卷积神经网络(C
Dr.Cup
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2024-02-13 13:06
机器学习入门
机器学习
cnn
人工智能
利用生成式AI的产研流程:创新与效率的完美结合
它通过
机器学习
算法来学习和模拟现实世界中的数据分布,然后使用这些模型来生成新的、具有相似特征的数据。
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2024-02-13 13:15
人脸追踪案例及
机器学习
认识
1.人脸追踪机器人初制用程序控制舵机运动的方法与机械臂项目完全相同。由于摄像头的安装方式为上下倒转安装,我们在编写程序读取图像时需使用flip函数将图像上下翻转。现在,只需要使用哈尔特征检测得到人脸在图像中的位置,再指示舵机运动,进行追踪即可。由于一次只能追踪一张人脸,我们可以在detectMultiScale函数中使用cv2.CASCADE_FIND_BIGGEST_OBJECT(寻找最大的人脸
vv不说话
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2024-02-13 12:13
人工智能
大江大河,看到了多少职场
常识
?
人都是自私的。在电视剧《大江大河》里老书记死后雷东宝叫村民投票是父债子还还是人死抵债,村民投的就是父债子还。雷东宝大怒,踢翻了那两个筐:“老叔是错了,但也为大家做了那么多好事,你们怎么没记住?!”在自私的职场我们要学会适当的自我保护,遇到一些喜欢“推卸责任”的人,不要妥协,就事论事,大不了同归于尽。如果就因为别人资历比你老,或者学历比你高,你就退缩,不反击,接下来大把大把的亏等着你吃。所以当遇到这
三心二意的家伙
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2024-02-13 12:30
李宏毅
机器学习
——回归实验
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompylabimportmpl#matplotlib没有中文字体,动态解决plt.rcParams['font.sans-serif']=['Simhei']#显示中文mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False#解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题x_data=[3
migugu
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2024-02-13 12:15
为了更了解女友的情绪,我居然...
回归正题,目前大模型、
机器学习
风头正盛,对于我们正常打工人来说,离得远,也不远。你可能早已听说,但如果让你来做,无从下手,什么?先买1000张RTX5000显卡吗?
不懂前端的运维不是好架构
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2024-02-13 11:34
人工智能
神经网络
nlp
绘本讲师训练营[27期]15/21《365只企鹅》阅读原创(7)
建议亲子共读之前,爸爸妈妈们先做好功课,可以提前了解企鹅这个物种的相关
常识
。1月1日,新年的第一天,早上九点整。“叮咚”,门铃响了
阿梅zi
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2024-02-13 11:58
python+大数据学习打卡day1
企业数据分析方向:现状分析:离线分析原因分析:实时分析预测分析:
机器学习
数据分析基本流程:采集、处理、分析、应用大数据:大数据(bigdata),指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主
岁月不静好456
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2024-02-13 11:11
big
data
学习
这8个玩壶
常识
,建议你收藏
1、何为焐灰?紫砂泥主要的着色元素是铁,比如紫泥和朱泥,烧成后成紫色或红色。焐灰的作用则是将紫红色变成黑色。焐灰的原理就是泥料中主要的着色元素,氧化铁在缺氧的环境中和木炭粉发生反应,被还原成了氧化亚铁,所以焐灰没有任何有害化料的加入,只是铁元素改变了存在的形式而引起了颜色变化。▲焐灰段泥四方2、紫砂泥到底是什么?制作紫砂壶的原料是产自宜兴的一种特有的陶土,形成于2-4亿年前。因为紫砂泥杂生在矿石中
静静的紫砂
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2024-02-13 10:09
分众传媒真正的至暗时刻
拥有商业
常识
的都明白,这不过是经济寒冬叠加公司战略扩张造成的业绩短期波动而已,而分众历史上真正的至暗时刻,其实是发生在十多年前的2008年。之前
时间的玫瑰_
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2024-02-13 10:33
机器学习
--有监督--GBM(Boosting)
集成学习(ensemblelearning)是采用多个
机器学习
模型组合进行综合预测,从而提升模型性能的思路,分为bagging与boosting两种。
小贝学生信
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2024-02-13 09:46
Python
机器学习
之交叉验证
交叉验证是一种非常常用的对于模型泛化能力进行评估方法,交叉验证既可以解决数据集的数据量不够大问题,也可以解决参数调优的问题。常用的交叉验证方法有:简单交叉验证(HoldOut检验,例如train_test_split)、k折交叉验证(例如KFold)、自助法kfold是将数据集划分为K-折,只是划分数据集;cross_val_score是根据模型进行计算,计算交叉验证的结果,你可以简单认为就是cr
一只怂货小脑斧
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2024-02-13 09:32
如何让知识复利像滚雪球一样?
在人们心中复利是那么简单,但
常识
告诉我们,如果真
酒神思维
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2024-02-13 09:52
这部职场剧有点东西
目前11集看来,《理想之城》做到恋爱戏让位于职场戏了,但我们还不至于标准低到拿着这些基本
常识
就要夸。
起的名字很随便
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2024-02-13 08:55
【
机器学习
】卷积和反向传播
一、说明自从AlexNet在2012年赢得ImageNet竞赛以来,卷积神经网络(CNN)就变得无处不在。从不起眼的LeNet到ResNets再到DenseNets,CNN无处不在。您是否想知道CNN的反向传播中会发生什么,特别是反向传播在CNN中的工作原理。如果您读过反向传播,您就会了解它是如何在具有全连接层的简单神经网络中实现的。(AndrewNg在Coursera上的课程对此做了很好的解释)
无水先生
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2024-02-13 07:07
机器学习
人工智能
人工智能
神经网络
机器学习
原型聚类
1.原型聚类原型聚类即“基于原型的聚类”(prototype-basedclustering),原型表示模板的意思,就是通过参考一个模板向量或模板分布的方式来完成聚类的过程,常见的K-Means便是基于簇中心来实现聚类,混合高斯聚类则是基于簇分布来实现聚类。1.2kmeans1.2.1基本原理K-means是一种常见的聚类算法,也叫k均值或k平均。通过迭代的方式,每次迭代都将数据集中的各个点划分到
黄粱梦醒
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2024-02-13 07:08
AI绘画API:提升艺术创作的效率和品质
它可以通过
机器学习
技术学习艺术家的创作风格和技巧,生成具有相似风格的创作作品。在
API小百科_APISpace
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2024-02-13 07:25
决策树最骚操作
大家好,最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩
机器学习
!用浏览器玩
机器学习
比Tesorflow还强的
机器学习
库AI黑科技!
统计学家
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2024-02-13 07:20
《零基础实践深度学习》1.4.1飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍
1.4飞桨产业级深度学习开源开放平台介绍1.4.1深度学习框架近年来,深度学习在很多
机器学习
任务中都有着非常出色的表现,在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域都有着广泛应用
软工菜鸡
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2024-02-13 06:35
《零基础实践深度学习》
百度飞桨
人工智能
深度学习
机器学习
AI
语言模型大战:GPT、Bard与文心一言,谁才是王者?
在聊技术原理之前我们来先看看几个产品的团队背景一、团队背景1.1、ChatGPTChatGPT团队的成员大多具有计算机科学、人工智能、自然语言处理、
机器学习
等相关领域的高等教育背景,有些还拥有博士学位。
栈江湖
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2024-02-13 06:27
语言模型
gpt
bard
2022-05-20
知识从来都不会自我成长,人对接受知识的天然惰性,决定了大多数人只在浅显的
常识
知识中努力挣扎,而不能真正明白知识生长之于个人成长的力量。知识生长需要遵循知
书里人生
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