cnn文本分类python实现第15页

【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头

本文首发于微信公众号《与有三学AI》【技术综述】图像与CNN发家简史，集齐深度学习三巨头没有一个经典的发现会是突然之间横空出世，它总是需要一些积淀。

城市中迷途小书童·2024-02-03 06:36

目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现

我的最终目标是将MobileNetSSD部署到Anroid设备端，考虑到运行效率，采用了NCNN前向推理来实现，下面将在PC端的实现过程和大家分享下，欢迎讨论。

宝坚刘炜·2024-02-03 05:38

深度学习入门笔记（七）卷积神经网络CNN

我们先来总结一下人类识别物体的方法：定位。这一步对于人眼来说是一个很自然的过程，因为当你去识别图标的时候，你就已经把你的目光放在了图标上。虽然这个行为不是很难，但是很重要。看线条。有没有文字，形状是方的圆的，还是长的短的等等。看细节。纹理、颜色、方向等。卷积神经网络就是对上述过程的程序实现。7.1卷积卷积在卷积神经网络中的主要作用是提取图片的特征，同时保留原来图片中各个像素的相对位置（空间）关系。

zhanghui_cuc·2024-02-03 03:03

《计算机网络简易速速上手小册》第4章：计算机网络安全基础（2024 最新版）

文章目录4.1加密技术概述-解锁数字世界的魔法书4.1.1基础知识详讲4.1.2重点案例：使用Python进行AES加密4.1.3拓展案例1：使用Python实现RSA加密4.1.4拓展案例2：使用Python

江帅帅·2024-02-03 03:21

《计算机网络简易速速上手小册》第3章：计算机网络设备和工具（2024 最新版）

：构建一个简化的网络模拟3.1.3拓展案例1：使用Python模拟网络拓扑3.1.4拓展案例2：网络故障模拟和诊断3.2网络诊断工具概览-成为网络问题解决专家3.2.1基础知识3.2.2重点案例：使用Python

江帅帅·2024-02-03 03:51

深度学习之图像分类

下面回顾一下深度学习在图像分类上的发展历程:LeNet-5在1998年，YannLeCun等人设计的第一个卷积神经网络（CNN）模型LeNet-5，为图像分类领域打开了一个新的门。

kadog·2024-02-03 01:11

real-time-emotion-detection 排坑记录

real-time-emotion-detection排坑记录任务踩坑回顾CV2包版本问题症状描述解决方法模型文件路径问题症状描述解决办法tensorflow版本问题症状描述解决办法其他任务我之前跑了一个CNN

Debug的魔法小马·2024-02-03 01:40

嵌入式人工智能实验方向

2采用BESSOC部署深度学习语音信号处理算法，降噪算法3根据公式用C语言实现卷积CNN，或者采用开源的嵌入式机器学习，嵌入式深度学习，嵌入式神经网络开源sdk，移植，部署到MCU或者SOC，

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:05

基于stm32F4卷积神经网络手写数字识别项目

加我微信hezkz17可以申请加入嵌入式人工智能技术研究开发交流答疑群，赠送企业嵌入式AI图像理解/音/视频项目核心开发资料1采用CNNBP反向传播算法更新权重系数2原理解析3实现策略训练与识别分离，先在电脑上训练好

周南音频科技教育学院(AI湖湘学派)·2024-02-03 01:35

分类预测 | Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别

分类预测|Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测/故障识别目录分类预测|Matlab实现GAF-PCNN-MATT格拉姆角场和双通道PCNN融合多头注意力机制的分类预测

机器学习之心·2024-02-03 01:27

SCI一区 | Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测

SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention最大相关最小冗余特征选择卷积门控循环单元融合多头注意力机制多特征分类预测目录SCI一区|Matlab实现mRMR-CNN-GRU-Mutilhead-Attention

机器学习之心·2024-02-03 01:57

故障诊断 | 一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）

效果一览文章概述故障诊断|一文解决，CNN-LSTM卷积神经网络-长短期记忆神经网络组合模型的故障诊断（Matlab）模型描述CNN-LSTM模型是一种结合了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork

机器学习之心·2024-02-03 01:26

python实现将多张图片结合为一张图片的方法

将多张图片结合为一张图片案例一：importcv2importnumpyasnpimportosimportglob#img1=cv2.imread(r"F:\myyolov5\202302141303-L2_27.jpg")#print(img1.shape)#img2=cv2.imread(r"F:\myyolov5\202303011344R2_112_1.jpg")#print(img2.

小飞龙程序员·2024-02-03 00:19

利用python实现多功能计算器

利用python实现多功能计算器————102101328林驰易文章目录利用python实现多功能计算器作业基本信息界面及功能演示Gitcode项目地址PSP表格解题思路描述问题一、界面设计问题二、不同功能的切换问题三

叠叠以叠叠·2024-02-03 00:04

深度学习之循环神经网络

前言卷积神经网络CNN在图象处理领域起到了重要的作用,在自然语言处理中还要看循环神经网络RNN,RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息.为什么要发明循环神经网络我们先来看一个

懒猫gg·2024-02-02 22:19

【深度学习】从0完整讲透深度学习第2篇：TensorFlow介绍和基本操作（代码文档已分享）

具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)

程序员一诺·2024-02-02 22:09

Pytroch 自写训练模板适合入门版包含十五种经典的自己复现的一维模型 1D CNN

训练模板在毕业之前，决定整理一下手头的代码，自己做1D-CNN这吗久，打算开源一下自己使用的1D-CNN的代码，包括用随机数生成一个模拟的数据集，到自己写的一个比较好的适合入门的基础训练模板，以及自己复现的所有

浩浩的科研笔记·2024-02-02 21:47

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(一)

笔迹识别（writerrecognition）是生物特征识别的一个重要分支.对于每个书写者而言，其笔迹总体上具有相对稳定性，而笔迹的局部变化则是每个书写者笔迹的固有特性；而对于不同的书写者而言，其笔迹的差别则比较大[1].基于这种特性,笔迹识别是一种可行的身份鉴别方法.前言目前的笔迹识别方法或多或少都要用到一些传统方法,如切割字符、特征提取等过程.这些方法比较常用的有投影法、滴水法、HOG特征、G

kadog·2024-02-02 21:41

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(二)

上一篇文章讲到了HTID_0数据集的建立以及它的缺陷,本节主要内容是模型的架构和新数据集HTID_1的建立.笔迹识别有了制作HTID_0的经验,我意识到分类任务并不是最难解决的那部分,因为现在已经有非常多性能优秀的分类网络,重点是传入网络的图片质量,也就是笔迹图像.理想的输入为图片中只有笔迹信息,没有多余的杂质(如横线、印刷体、污渍等).一些笔迹来源原始材料(来自互联网、IMA数据集[1]、ICD

kadog·2024-02-02 21:41

语义分割：从早期探索到深度学习的突破

语义分割：从早期探索到深度学习的突破语义分割的端倪：从早期探索到深度学习的突破引言早期技术：图像处理与模式识别边缘检测区域生长图割(GraphCut)聚类方法深度学习的兴起：CNN革命2012年AlexNet

kadog·2024-02-02 21:08

用python实现删除指定文件夹下的指定大小的文件

#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2021/1/2017:11#@Author:hjcui#@Site:#@File:delete_little_file.py#@Software:PyCharm#@Description:删除小于600k的文件importosdir_path=r'D:\swk_collection'dir_list=os.listdir(dir_path)co

jia_xue·2024-02-02 20:36

python实现多进程下载数据

#-*-coding:utf-8-*-fromelasticsearchimportElasticsearchimportrequestsimportosimportdatetimefromurllib.requestimporturlopenfrommultiprocessingimportProcess,Queuedefget_es_data(conn,es_index,plat,lang):

jia_xue·2024-02-02 20:36

用python实现silk格式语音文件解码

工作中碰到的，在这里记录一下。根据原来的shell脚本修改，有不足之处各位指正，调用的程序我放在百度网盘，需要自取，各位如果有更好的可以分享分享链接：https://pan.baidu.com/s/14Hil8jUVZ9fHm3SX_OfPAA?pwd=ty78提取码：ty78#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2024/01/2218:31#@Author:hjcui#@Site

jia_xue·2024-02-02 20:05

Python实现数据分析

之前我们学习了使用Python导入数据，数据导入后我们也可以使用Python进行数据分析。Python进行数据分析主要使用pandas库和matplotlib库，我们可以制作数据透视表和折线图等图表。Execl制作数据透视图和柱状图我们平时制作数据透视表和柱状图，可以使用Excel自动的功能完成，Excel表格数据如下图所示：Excel完成数据透视表和柱状图如下图所示：Python制作数据透视表和

程序猿小董·2024-02-02 19:16

卷积神经网络

领域：在图像领域，NLP领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2

冉然_7236·2024-02-02 19:15

CV案例解析：YOLO——从v1到v5

CV案例精选·2024-02-02 18:51

LeetCode_19_树----二叉树展开为链表

树-二叉树展开为链表二叉树展开为链表题目方法1：前序遍历Java实现代码复杂度分析Python实现代码

PythonDev000·2024-02-02 17:17

到底是什么特征影响着CNN的性能？

记录一下，CNN到底学到了什么东西，或者换句话讲。到底是什么样的特征在影响着CNN的性能？

城市中迷途小书童·2024-02-02 17:55

iOS自动打包如何用Python实现

在Python中实现iOS自动打包的过程需要使用第三方库和工具，如pyobjc和appdirs。以下是一个基本的Python脚本示例，用于自动打包iOS应用程序：python复制代码importosimportappdirsimportsubprocessimportpyobjc#获取应用程序目录app_dir=appdirs.user_data_dir('MyApp','com.example.

kjccs·2024-02-02 17:06

基于yolov5模型的200种鸟类检测识别分析系统

前面系列文章链接如下，感兴趣可以移步自行阅读即可：基于CNN的动物识别系统[完整实战源码]基于CNN的字符型验证码识别系统设计开发[完整源码实战]CNN基于肺部C

Together_CZ·2024-02-02 16:40

python实现豆瓣网Json数据爬取

相信大家一上手，就是对豆瓣的各种爬，但json数据是个例外，求职网也都是json数据，可爬爬取这个页面的内容，按年份爬取选电影(douban.com)这里演示的是爬取https://m.douban.com/rexxar/api/v2/movie/recommend/filter_tags?selected_categories=%7B%7D直接点进去，相信大家看到的是这样而不是这种二手瓜子网的j

邶风学爬虫·2024-02-02 13:17

【机器学习】【贝叶斯算法】Python实现数据预处理实战演练（以购物数据为例）

importpandasaspdfrommlxtend.frequent_patternsimportapriorifrommlxtend.frequent_patternsimportassociation_rulesretail_shopping_basket={'ID':[1,2,3,4,5,6],'Basket':[['Beer','Diaper','Pretzels','Chips','

hi_ly_51·2024-02-02 13:55

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用

全栈开发圈·2024-02-02 12:46

YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)【实时物体检测算法】

与传统的物体检测方法（例如R-CNN系列）不同，YOLO将物体检测视为一个回归问题，直接从图像中预测物体的边界框和类别。这种方法的主要优点是

super_journey·2024-02-02 12:15

vit细粒度图像分类（七）TBNet学习笔记

在这项工作中，我们提出了一种新的基于机器人视觉跟踪的鸟类监视方法，该方法采用了一种名为TBNet的亲和关系感知模型，该模型结合了CNN和Transformer架构，并具有新颖的特征选择(FS)模块。

无妄无望·2024-02-02 10:18

手写数字识别从训练到部署全流程详解——模型在Android端的部署

目前市面上基本所有的训练框架训练出来的模型都无法直接在移动端上使用和推理，尽管部分框架同时做了移动端部署功能（如Tensorflow-lite、pytorch-mobile等），但是在性能表现上对比专业的部署框架（如ncnn

彧侠·2024-02-02 10:59

网络协议与攻击模拟_12DNS协议及Windows部署DNS服务器

域名：由ICNNN机构统一管理www.baidu.comwww.a.shifen.comwww.sina.c

Zkaisen·2024-02-02 10:59

Python实现TCP和UDP通信

一：TCP在Python中实现TCP通信可以通过使用内置的socket模块来完成。以下是一个简单的示例，展示了如何使用Python的socket模块创建一个TCP客户端和服务器。TCP服务器importsocketdefstart_server():server_socket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)server_socket

攻城狮的梦·2024-02-02 09:58

Python实现排序算法

一：快速排序defquicksort(arr):iflen(arr)pivot]returnquicksort(left)+middle+quicksort(right)快速排序的基本思想是选择一个基准元素，将数组分成小于、等于和大于基准的三个子数组，然后递归地对左右两个子数组进行快速排序，最终得到有序数组。在这个实现中，我们使用Python的列表推导式来生成左右两个子数组，最后将三个子数组合并为

攻城狮的梦·2024-02-02 09:57

【Pytorch】CNN中的Attention

目录更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-wise还是spatial-wise举一个Spatial-ChannelAttention的例子使用广泛的Dot-productAttentionattention机制中的query,key,value的概念解释Attention的一个例子更大层面上的Attention在attention中，怎么分区channel-

leSerein_·2024-02-02 09:16

特征选择＋深度学习：mRMR-CNN-BiGRU-Attention故障识别模型！特征按重要性排序！最大相关最小冗余！

我们将该特征选择方法应用于CNN-BiGRU-Attention故障识别模型上，构建的mRMR-CNN-BiGRU-Attent

预测及优化·2024-02-02 09:12

互联网加竞赛基于深度学习的动物识别 - 卷积神经网络机器视觉图像识别

文章目录0前言1背景2算法原理2.1动物识别方法概况2.2常用的网络模型2.2.1B-CNN2.2.2SSD3SSD动物目标检测流程4实现效果5部分相关代码5.1数据预处理5.2构建卷积神经网络5.3tensorflow

Mr.D学长·2024-02-02 09:38

深度学习(10)-Keras项目详解(递归神经网络)

CNN主要应用在计算机视觉CV中，RNN主要应用在自然语言处理NLP中。1.h0，h1.....ht对应的是不同输入得到的中间结果。

GodFishhh·2024-02-02 09:07

数学建模——插值算法Python实现

今天在处理数据的时候发现有很多的缺失值，这时候的插值算法就登场了，但是我使用了一下spss的插值器发现真的是插值的一些数据就是一坨，根本不能看，所以我就打算使用Python来实现一下插值算法。目录代码解释总体代码示例插值前插值后总结代码解释这段代码使用了pandas和scipy.interpolate库来进行线性插值，用于填补数据框中的缺失值。pd.read_excel('D:\\文件.xlsx'

WenJGo·2024-02-02 09:06

目标检测的发展史及关键技术概述

目录早期阶段：模板匹配与特征工程机器学习时代：特征学习的兴起深度学习革命：CNN的突破区域建议网络（R-CNN）系列

kadog·2024-02-02 08:17

基于GAN-CNN-CNN的鲁棒笔迹识别方法(三)

上一篇文章提出了一个用于笔迹识别(鉴别)的三段式模型,同时也提出了一个新数据集HTID_1,本文主要针对模型的最后一部分--笔迹识别,在HTID_1上进行实验.数据集实验前先介绍一下HTID_1.HTID_1是用于笔迹识别的数据集,是基于本文提出的模型制作而成的.将互联网上收集的740人笔迹原始图片输入模型而制作成的笔迹纹理图.每张纹理图由5*5字组成,每字32*32像素,单张纹理图大小为160*

kadog·2024-02-02 07:00

Matlab：利用1D-CNN（一维卷积神经网络），分析高光谱曲线数据或时序数据

1DCNN简介：1D-CNN（一维卷积神经网络）是一种特殊类型的卷积神经网络，设计用于处理一维序列数据。这种网络结构通常由多个卷积层和池化层交替组成，最后使用全连接层将提取的特征映射到输出。

foddcusL·2024-02-02 06:59

Python实现从多个文件夹中拿走具有某特征的文件，放入新的文件夹

deftake(source_dir,destination_dir):#确保目标文件夹存在，如果不存在则创建ifnotos.path.exists(destination_dir):os.makedirs(destination_dir)#遍历源文件夹中的所有文件forfilenameinos.listdir(source_dir):#检查文件扩展名是否为.jsoniffilename.ends

Env1sage·2024-02-02 06:01

python实现删除数据集json中的框标注

importosimportjsondefonly_polygons():jsonF=[]newF=[]foriinrange(7):json_folder=r'jsonfolderaddress'new_folder=r'targetfolderaddress'ifos.path.exists(json_folder):jsonF.append(json_folder)newF.append(n