Rose

基于 Tensorflow 2.x 从零训练花卉图像识别模型

一、数据集准备本篇文章使用数千张花卉照片作为数据集，共分为5个分类：雏菊（daisy）、蒲公英（dandelion）、玫瑰（roses）、向日葵（sunflowers）、郁金香（tulips），数据集下载地址
小毕超·2023-01-03 10:27

文本识别模型汇总

Rosetta:LargescalesystemfortextdetectionandrecognitioninimagesAnEnd-to-EndTrainableNeuralNetworkforImage-basedSequenceRecognitionandItsApplicationtoSceneTextRecognitionSTAR-Net
Coding-Prince·2023-01-02 13:53

Certified Adversarial Robustness via Randomized Smoothing

文章目录概主要内容定理1代码CohenJ.,RosenfeldE.,KolterJ.CertifiedAdversarialRobustnessviaRandomizedSmoothing.InternationalConferenceonMachineLearning
MTandHJ·2023-01-02 00:54

2022-12-31 leetcode与蓝桥刷题情况

你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符2.测试用例输入：word1=“horse”,word2=“ros”输出：3解释：horse->rorse(将‘h’替换为‘r’)rorse->rose
MoYu1419·2023-01-01 09:36

QT串口助手-ZUA课设

QT串口助手成品展示QT全部程序构成zua.proserial.hmain.cppserial.cppserial.uiKeil全部程序构成main.cstm32f10x_conf.hstm32f10x_it.c5
菜鸟看点·2022-12-31 19:30

矩阵的广义逆

矩阵的广义逆Penrose方程对于矩阵A∈Rm×nA\inR^{m\timesn}A∈Rm×n，Penrose给出了四个条件：AGA=AGAG=A(AG)T=AG(GA)T=GAAGA=A\\GAG=A
再归来已雪满白头·2022-12-30 17:05

摩尔定律即将走向终结？对未来更广阔世界影响的55个预测！

译者：罗泽铭，伦敦大学城市学院原文：https://bzogrammer.substack.com/p/the-next-century-of-computing原作：CharlesRosenbauer
风度78·2022-12-30 14:13

DDD领域驱动设计架构模式：防腐层（Anti-corruption layer）

在微服务（Microservices）架构实践中，架构设计借用了DDD中的一些概念和技术，比如一个微服务对应DDD中的一个限界上下文（BoundedContext）；在微服务设计中应该首先识别出DDD中的聚合根
软件架构·2022-12-30 12:22

ffmpeg aac解码pcm

#include#include#include#define__STDC_CONSTANT_MACROSextern"C"{#include#include#include#include}#defineMAX_AUDIO_FRAME_SIZE192000
hmbbPdx_·2022-12-30 10:21

肠道重要基石菌属——罗氏菌属(Roseburia)

罗氏菌属の基本特性罗氏菌属（Roseburia），专性革兰氏阳性厌氧菌,轻微弯曲，杆状，并通过多个亚末端鞭毛运动。
谷禾牛博·2022-12-30 04:13

感知器算法的基本原理和步骤_感知机(Perceptron)模型的原理和算法总结

本文主要参考自一篇博客，其链接为感知机原理小结-刘建平Pinard-博客园www.cnblogs.com感知机(Perceptron)可谓是最古老的分类方法之一了，最早由FrankRosenblatt在
weixin_39528525·2022-12-29 21:13

机器学习算法之感知机算法

前言感知机算法是一个比较古老的机器学习算法了，是Rosenblatt在1957年提出的，是神经网络和支持向量机的基础。感知机算法只能解决线性分类模型。
just_sort·2022-12-29 21:43

感知机算法

感知机1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知机模型感
bugmaker.·2022-12-29 21:12

基于SpringBoot工程开发Docker化微服务

目录1.微服务容器化治理的优缺点1.1微服务容器化的优点1.2微服务容器化的缺点2.微服务的两种模式2.1MicroserviceSDK2.2ServiceMesh3.微服务容器化治理的推荐模式4.Windows
郑再鹏·2022-12-28 09:39

启动gazebo报错提示[gazebo_gui-3] process has died [pid 3366

启动gazebo命令：roslaunchgazebo_rosempty_world.launch错误提示：[gazebo_gui-3]processhasdied[pid3366,exitcode134
伽马射线爆·2022-12-26 16:33

指纹和掌纹识别中的霍夫变换

Rosenfeld（1969）将霍夫变换引入了图像处理领域。Duda和Hart（1972）提出采用法线式的直线表示方法进行霍夫变换。
minutiae·2022-12-26 13:46

SpringCloud 微服务工具集v1.1

SpringCloud微服务工具集v1.1版本:HoxtonSR61.什么是微服务官网:https://www.martinfowler.com/articles/microservices.htmlInshort
情不自禁留下了弱者的眼泪·2022-12-25 22:51

线性与非线性规划：可行方向法

文章目录前言一、可行方向法二、代码示例1.代码2.示例总结前言本系列涉及线性与非线性规划中的几种规划算法1.本节介绍可行方向法（Rosen方法）2.参考：陈宝林-最优化理论与算法3.采用python编程实现
S_Radar·2022-12-25 10:51

开集识别(Open Set Recognition)部分经典论文汇总

[link][code][TANE][22]Task-AdaptiveNegativeClassEnvisionforFew-ShotOpen-SetRecognition[link][code][PROSER
xiongxyowo·2022-12-24 15:59

Apache Kafka & SAP

EventStreaming事件流参考：https://kafka.apache.org/documentation.html#introductionhttps://www.confluent.io/blog/microservices
xiayutian_c·2022-12-23 16:03

深度学习--感知机讲解

感知机由科学家FrankRosenblatt发明于1950至1960年代，他受到了来自WarrenMcCulloch和WalterPitts的更早工作的启发。
喜欢打酱油的老鸟·2022-12-23 10:50

人工智能知识全面讲解：感知机原理

在1958年，计算科学家罗森布拉特（Rosenblatt）提出由两层神经元组成的神经网络，取名为感知机（Perceptron）算法。感知机是最古老的分类算法，同时也是最简单、最经典的机器学习算法之一。
谷哥-Mr.Gu·2022-12-23 10:48

人工智能2—感知机算法

2.2.学习策略——损失函数2.3.算法步骤2.4.优缺点3.常用的优化算法1.批量梯度下降（BGD）2.随机梯度下降（SGD）3.随机批量梯度下降★1.简介感知机（Perceptron），是FrankRosenblatt
w.wyue·2022-12-23 10:17

黎曼曲率张量漫谈(续)

黎曼曲率张量漫谈黎曼曲率张量计算黎曼曲率张量用Newman-Penrose形式计算黎曼曲率张量计算黎曼曲率张量用Newman-Penrose形式计算本节我们使用(+,−,−,−)(+,-,-,-)(+,
qtxzh·2022-12-22 15:40

Python configparser模块的用法示例代码

配置文件的配置内容（1）首先编写如下所示的env.ini配置文件[server]ip=192.168.1.200port=22username=rootpassword=root[personal]name=redrose2100city
·2022-12-22 12:34

Message from debugger: debug-server is x86_64 binary running in translation, attached failed.

Messagefromdebugger:debug-serverisx86_64binaryrunningintranslation,attachedfailed.解决办法：根据网上的方法，我已经检查了Xcode的“使用Rosettea
滑了丝的螺丝钉·2022-12-22 11:34

python实战——针对抽奖系统奖池数据概率的计算

需求背景抽奖活动统计奖池中各个奖项的发放概率二、逻辑拆分1、取当前时间整点时间在数据库中对应的poolid#获取当前时间戳hour_stamp=int(datetime.now().replace(minute=0,second=0,microsecond
wu~~那我走？·2022-12-21 13:37

大红大紫的 Golang 真的是后端开发中的万能药吗？

随着容器编排（ContainerOrchestration）、微服务（MicroServices）、云技术（CloudTechnology）等在IT行业不断盛行，2009年诞生于Google的Golang
Java小果·2022-12-21 13:05

【Linux】 Linux网络编程

(一).回顾系统编程进程的通信方式#无名管道，有名管道，信号，消息队列，共享内存，信号量—>在同一个linux系统下套接字通信-->跨主机主机A主机ARose.c----Jack.c—>无名管道，有名管道
福伴·2022-12-21 12:15

图片识别——汉明距离

toned"与"roses"之间的汉明距离是3。汉明重量是字符串相对于同样长度的零字符串的汉明距离
无意摘花·2022-12-20 15:41

White Rose设计与架构的想法分享

在七牛云校园黑客马拉松中，一款设计优秀、逻辑清晰的白板作品脱颖而出，获得第二名的好成绩，这就是来自郑州大学Since团队的WhiteRose白板，以下是他们的设计和架构分享。
·2022-12-19 14:53

2D匹配3D 简要整理

数学原理：http://homepages.inf.ed.ac.uk/rbf/CVonline/LOCAL_COPIES/ROSENHAHN1/PoseEstimation.pdfhttp://openaccess.thecvf.com
知识在于分享·2022-12-19 13:49

robot_localization 源码解析（1）ekf_localization_node

robot_localization源码解析（1）ekf_localization_node1.简介1.1坐标系定义2.实例化RosEkf2.初始化RosEkf2.1loadParams()加载参数2.2periodicUpdate
Zack_Liu·2022-12-19 07:11

感知器c语言

感知器在20世纪五、六十年代由科学家FrankRosenblatt发明,
手可摘星辰L·2022-12-18 14:17

基于使用MindStudio完成Rosetta_Resnet34_vd模型开发

目录一、介绍...21.1模型介绍...21.2MindStudio介绍...21.3MindStudio配置...3二、MindStudio项目搭建...52.1项目创建...52.2项目配置...9三、获取模型代码...133.1获取源码...133.2安装依赖...14四、获取数据集...164.1数据集下载...164.2数据集预处理...17五、模型转换...185.1转onnx模型..
龙子鸣·2022-12-17 23:49

人工智能基础部分2-一元一次函数感知器

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下一元一次函数感知器的内容：一元一次函数感知器是一种简单的神经网络，也可以叫做rosenblatt感知器，其中只有一个输入和一个输出。
微学AI·2022-12-17 23:12

【学习记录】QT5 的简单界面设计及错误总结

学习记录：QT5的简单界面设计及错误总结前言Qt简介QtDesigner简单使用QtDesigner以及PyUIC、PyRcc安装QtDesigner界面控件选择与设置窗口背景以及子控件属性继承1.rose2
东荷新绿·2022-12-17 17:08

韩国明星ins账号汇总（粉丝数20万+）

jennierubyjane）粉丝数：7.23千万BTSofficial（ins账号：bts.bighitofficial）粉丝数：7千万金智秀（ins账号：sooyaaa__）粉丝数：6.65千万朴彩英（ins账号：roses_are_rosie
明星Ins搬运·2022-12-17 15:19

深度学习入门--斋藤康毅 总结

1.从感知机出发为我们学习神经网络奠定基础2.介绍简单的基于随机梯度下降法（SGD)的神经网络3.稍显复杂一些的卷积神经网络（CNN）二.感知机2.1感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957
123hhhml·2022-12-17 11:15

Springcloud之Eureka集群搭建

1、Eureka集群搭建高可用集群配置当注册中心扛不住高并发的时候，这时候要用集群来扛；普通操作我们再新建两个modulemicroservice-eureka-server-2002microservice-eureka-server
南下专线·2022-12-17 01:18

SpringCloud之Eureka集群搭建

集群搭建普通集群搭建三合一搭建Eureka自我保护机制Eureka集群搭建高可用集群配置当注册中心扛不住高并发的时候，这时候要用集群来扛Eureka有两种集群方式普通集群搭建新建两个modulemicroservice-eureka-server
Smootht·2022-12-17 01:00

《统计学习方法》学习笔记_感知机（手写扫描）

感知机Perceptron由Rosenblatt于1957年提出，可以说是神经网络与支持向量机的爸爸。感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。
全自动学习机器·2022-12-16 13:32

计算机网络各章节总结思维导图（物理层、数据链路层、网络层、传输层）

参考的视频包括：中科大郑烇、杨坚全套《计算机网络（自顶向下方法第7版，JamesF.Kurose，KeithW.Ross）》课程、王道计算机考研计算机网络、计算机网络(原理)哈尔滨工业大学。
为梦而生~·2022-12-16 12:38

spring boot入门简介-微服务简介 03

本译文欢迎转载，转载时请注明下面两个链接：1）“微服务”原文链接：http://martinfowler.com/articles/microservic
菜鸟笔记本·2022-12-15 22:33

datetime库 日期与时间

date日期对象，常用的属性有year，month，daytime时间对象，hour，minute，second，毫秒datetime日期时间对象，常用的属性有hour，minute，second，microsecondtimedelta
lien0906·2022-12-15 20:28

最先进模型指南：NLP中的Transformers如何运作？

图片来源：pexels/DominikaRoseclay当前
chiyingge5323·2022-12-15 07:01

Ceres学习笔记006_使用Ceres解决一般无约束优化问题

本文将以Rosenbrock函数为例，使用Ceres优化出能够使其最小化的参数值，Rosenbrock函数表达式如下：f(x,y)=(1−x)2+100(y−x2)2f(x,y)=(1-x)^2+1
wang.chen.xue·2022-12-15 05:26

Xcode 14 问题

1.在M1mac上使用Rosetta运行模拟器以前版本的Xcode可以查看/Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Applications/Simulator.app
吴泉·2022-12-14 09:53

MAC M1芯片安装python3.6环境

文章目录设置Rosetta安装x86版homebrew安装pyenv、pyenv-virtualenv安装python3.6.15MAC新款搭载了M1芯片，python版本最低只能装3.8的，但是有的项目需要安装
`AllureLove·2022-12-12 20:53

css表格文字超数量就竖排_超轻量级中文OCR，总模型仅8.6M

总模型仅8.6M（单模型支持中英文数字组合识别、竖排文本识别、长文本识别，其中检测模型DB（4.1M）+识别模型CRNN（4.5M）），而且提供多种文本检测训练算法（EAST、DB）和多种文本识别训练算法（Rosetta
weixin_36344231·2022-12-12 14:45
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