深度学习第十五章数据准备一、数据准备1.什么是数据准备？数据准备是指将样本数据从外部（主要指文件）读入，并且按照一定方式（随机、批量）传递给神经网络，进行训练或测试的过程数据准备包含三个步骤：第一步：自定义Reader生成训练、预测数据第二步：在网络配置中定义数据层变量第三步：将数据送入网络进行训练/预测2.为什么需要数据准备？从文件读入数据。因为程序无法保存大量数据，数据一般保存到文件中，所以需

前言前期回顾：Python深度学习篇五《深度学习用于计算机视觉》上面这篇里面写了计算机视觉相关。卷积神经网络是解决视觉分类问题的最佳工具。卷积神经网络通过学习模块化模式和概念的层次结构来表示视觉世界。

1.创建基于对话框的MFC应用程序,删去对话框中的其他控件(Ctrl+A,Delete)拖入控件HorizontalScrollBar(水平滚动条,同样也可以拖如垂直滚动条VerticalScrollBar),拖入EditControl(文本编辑框),修改EditControl属性,将read-only修改为True.ID修改为IDC_HSCROLL_EDIT.效果如下:2.重写WM_HSCROL

Python深度学习篇一《什么是深度学习》Excerpt在过去的几年里，人工智能（AI）一直是媒体大肆炒作的热点话题。

安装keras，由于害怕出错并且要跟着谢老师做，所以严格按照谢老师装软件的方法。装opencv时候无法安装，全部更新后才能安装。着实费了一些事情，不过一中午装好了还是很幸福。MNIST手写数字识别是深度学习中的Helloworld。可惜单完全理清楚这个都很难。MNIST是keras内置的数据集。深度学习主要做两类工作1化繁为简其中包括两类分类和回归；2化简为繁，生成GAN和强化学习。深度学习喜欢较

一、總體说明1、說明：總體採用https://blog.csdn.net/zhizhuxy999/article/details/90442600方法，部分步驟由於版本變化，進行了調整。2、基本概念编程语言/编译器：Python。Python的特点是“用最少的代码干最多的事”。Python2即在2020年停止更新，所以现在学习Python3是最好的选择。Python管理環境：Windows系统是目

1.1人工智能、机器学习与深度学习三者之间的关系1.1.1人工智能人工智能的简洁定义如下：努力将通常由人类完成的智力任务自动化。因此，人工智能是一个综合性的领域，不仅包括机器学习与深度学习，还包括更多不涉及学习的方法。1.1.2机器学习在经典的程序设计（即符号主义人工智能的范式）中，人们输入的是规则（即程序）和需要根据这些规则进行处理的数据，系统输出的是答案（见图1-2）。利用机器学习，人们输入的

强化学习基础理论强化学习与其他机器学习的关系强化学习的八大要素代码简单实例Tic-Tac-Toe参考资料理论  强化学习是研究智能体以及智能体如何通过反复试验学习的方法。

前言通过这边文章你能收获:没有接触过mysql使用binLog恢复数据的朋友们可以对如何使用binLog恢复数据有个入门级的认识一、实际case目前存在entity_storage_0库以及库中的表entity_detail,1、张三执行插入指令插入了一条数据2、李四以为是测试库，把entity_detail表中的数据清空了3、现在需要恢复张三插入的数据,如何恢复?二、确定思路step1、确定要恢

Python深度学习入门第一章Python深度学习入门之环境软件配置第二章Python深度学习入门之数据处理Dataset的使用第三章数据可视化TensorBoard和TochVision的使用第四章UNet-Family

pipinstallAppium-Python-Client官方模块URL：https://pypi.org/project/Appium-Python-Client/安装appium测试环境具体安装步骤见百度pycharmpythonIDE简单实例

在python深度学习中，也存在“断点续训”这种类似的操作，将训练得到的网

最近面临一个问题，需要在unity3D中将手绘的指令识别出来，目前就很简单的三个指令，顺时针旋转，逆时针旋转，和箭头。我就想到了使用深度学习来给这三个指令分类，这其中要用到python的pytorch。在两个程序如何通信的问题上，有个朋友告诉我可以用socket使两个程序通信，好就用socket最后的效果就是这样的unityC#脚本代码如下（写的很粗糙，主要是实现功能(～￣(OO)￣)ブusing

python深度学习框架学哪个Python深度学习生态系统在这几年中的演变实属惊艳。pylearn2，已经不再被积极地开发或者维护，大量的深度学习库开始接替它的位置。这些库每一个都各有千秋。

为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是opencvpython深度学习垃圾分类系统学长这里给一个题

5.2在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络当数据不够时，有以下方法进行处理，本节主要是介绍数据增强。5.2.1深度学习与小数据问题的相关性深度学习的一个基本特性就是能够独立地在训练数据中找到有趣的特征，无须人为的特征工程，而这只在拥有大量训练样本时才能实现。对于输入样本的维度非常高（比如图像）的问题尤其如此。但如果模型很小，并做了很好的正则化，同时任务非常简单，那么几百个样本可能就足够了。由

12表关联形式为：PetAge->PetsonPet->Person.代码如下：DROPPROCEDUREIFEXISTSdelatePerson;CREATEPROCEDUREdelatePerson(inpersonIdINT)BEGINDECLAREpetIdINT;DECLAREpetAgeIdINT;DECLAREt_errorINTDEFAULT0;DECLARECONTINUEHAN

文章目录python深度学习配置环境anaconda+pycharm+pytorchpython学习中的两大法宝函数加载数据Tensorboard使用torchvision中的transformstensor

1.什么是激活函数（定义）？首先我们回顾一下神经网络模型，神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数。激活函数(Activationfunctions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂

Keras简介  Keras是一个Python深度学习框架，可以方便地定义和训练几乎所有类型的深度学习模型。Keras最开始是为研究人员开发的，其目的在于快速实验。Keras具有以下重要特性。

Python深度学习：基于TensorFlow作者：吴茂贵等著出版日期：2018年09月文件大小：29.46M支持设备：￥50.00在线试读适用客户端：言商书局iPad/iPhone客户端：下载Android

常用操作索引操作映射字段文档操作查询过滤排序,分页，高亮，结果集过滤聚合.度量java操作elasticsearch引入包定义pojo类，以及与文档的映射索引和文档相关操作查询高级查询直接使用DSL语句构建查询器实现分页排序高亮一个简单实例定义实体类到文档的映射创建索引准备测试数据编写

词嵌入简介深度学习模型只能处理数值型张量，因此需要将文本转换为数值张量，即文本向量化。将文本分解成标记token（单词、字符或n-gram），将标记与向量关联的方法常用的one-hot编码和词嵌入wordembedding。one-hot编码很明显的缺陷就是很难量化token之间的距离，假设现在有三个词human，dog，cat，分别编码为[1,0,0]，[0,1,0],[0,0,1]那human

效果演示图如下：通过读取图片识别到的水果再结合深度学习模型进行识别。完整的demo展示如下：算法部分是深度学习网络训练部分用的python-pytorch包括水果数据集文件夹，下面放置了不同种类的水果文件夹通过运行01训练数据集文本生成.py会将水果数据集文件夹下的图片路径保存到test.txt和train.txt文件中。再运行02mobilenetv2迁移学习.py对01生成的txt文本进行读取

在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。

(一)画出三点图实例(polt.py)importmatplotlib.pyplotasplt#导入matplotlib模块里面的pyplot类，并取一个别名为pltdataset=[[1.2,1.1],[2.4,3.5],[4.1,3.2],[3.4,2.8],[5,5.4]]#创建矩阵数据并赋值为datasetx=[row[0]forrowindataset]#循环dataset里面第一列并赋

绝缘手套穿戴智能识别算法通过opencv+python深度学习技术，对现场人员是否佩戴绝缘手套进行识别检测，当检测到现场人员违规行为未佩戴绝缘手套时立刻抓拍告警。

创建型设计模式实训，利用抽象工厂模式实现不同数据库连接。要求按照P102页6.3.2实例说明，实现类图代码，并且编写测试客户端，给出动态更换数据库的运行结果。DBFactory//定义抽象工厂类publicinterfaceDBFactory{//定义工厂方法每一个产品对应的产品族定义一个工厂方法publicConnectioncreateConnection();//定义createConnec

深入浅析卷积核引言单通道卷积简单图像边缘检测锐化高斯滤波引言提到卷积，应该多数人都会想到类似上图的这种示例，可以简单的理解成卷积核与图像中和卷积核相同大小的一块区域与卷积核相乘再求和，通过移动区域产生一个有和组成的新的图像，那么卷积核是什么呢，我们来看下面的例子单通道卷积首先，我们定义了一个单通道图像的卷积过程，我们用这个来验证卷积核的特性defConv2d(X,kernel):img_row,i

题目：代码实战：importtorchfromtorch.autogradimportgradx=torch.tensor([2.,])#x是输入的图片w1=torch.tensor([2.,])#w是模型的可训练的参数w2=torch.tensor([2.,],requires_grad=True)y=torch.tensor([2.,])#y是图片的真实标签y_pred=(3*x**2)*w1

深度可分离卷积在《Python深度学习》(Keras之父执笔)这本书里看到：注意，大部分(或全部)普通卷积很可能不久后会被深度可分离卷积(depthwiseseparableconvolution)所替代

操作系统：Macos开发环境：python3.7,opencv2,django这几天正在了解用python基于django的web开发，学习新的语言或框架，第一个应用，自然是helloworld，在django框架下完成一个helloworld后，回想之前写过用opencv获取摄像头实时视频的例子，就想能不能把那个程序整合到现有的web中显示，经过一番折腾，终于小有成就，完成一个简单的实例。以下是

本篇的思维导图：神经网络可调超参数：优化器优化器相当于是用来调解神经网络模型的‘手柄’。代码#编译神经网络,

根据之前的文章我们可以很容易的搭建出多层神经网络，下面我们以其中一种方式为例实现多层神经网络，推荐使用jupyternotebook引入包其中:sklearn.datasets:用于生成数据集sklearn.neural_network.MLPClassifier:用于生成数据集numpy:数据批处理matplotlib：画图warnings.simplefilter:简单过滤器fromsklea

本篇的思维导图：神经网络历史及优势1958年，计算机科学家罗森布拉特（Rosenblatt）就提出了一种具有单层网络特性的神经网络结构，称为“感知器”（perceptron）。感知器出现之后很受瞩目，大家对它的期望很高。然而好景不长—一段时间后，人们发现感知器的实用性很弱。1969年，AI的创始人之一马文·明斯基（Marvin Minsky）指出简单神经网络只能运用于线性问题的求解。这之后神经网络

本篇的思维导图：项目背景应用Keras框架构建卷积神经网络进行狗狗图像分类的预测，以及模型的优化。主要用来熟悉Keras卷积层、池化层网络的使用以及模型的优化方法。数据获取本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：数据集为狗狗数据集，来自全国各地的狗狗图像。上图为部分数据截图。数据预处理图像数据的读取Images目录下的狗狗种类子目录：

5.2在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络使用很少的数据来训练一个图像分类模型，这是很常见的情况，如你要从事计算机视觉方面的职业，很可能会在实践中遇到这种情况。“很少的”样本可能是几百张图像，也可能是几万张图像。5.2.1深度学习与小数据问题的相关性有时你会听人说，仅在有大量数据可用时，深度学习才有效。这种说法部分正确：深度学习的一个基本特性就是能够独立地在训练数据中找到有趣的特征，无须认为

5.3使用预训练的卷积神经网络想要将深度学习应用于小型图像数据集，一种常用且非常高效的方法是使用预训练网络。预训练网络（pretrainednetwork）是一个保存好的网络，之前已经在大型数据集（通常是大规模图像分类任务）上训练好。如果这个原始数据集足够大且足够通用，那么预训练网络学到的特征的空间层次结构可以有效地作为视觉世界的通用模型，因此这些特征可用于各种不同的计算机视觉问题，即使这些新问题

1.过拟合总结1.造成过拟合的原因：①.训练集太少，导致无法训练出能够泛化新数据的模型。②.训练集和测试集的数据分布不一致。③.模型本身特别复杂，深度太大。2.解决过拟合的方法：①针对训练集太少，可以增加训练数据。②针对模型复杂，可以降低模型复杂度。③权重正则化，这是解决过拟合的常用方法。④dropout正则化，迭代过程中，随机丢弃神经网络的神经元。⑤earlystop,训练过程中，如果训练误差继

Python深度学习实例--基于卷积神经网络的小型数据处理（猫狗分类）1.卷积神经网络1.1卷积神经网络简介1.2卷积运算1.3深度学习与小数据问题的相关性2.下载数据2.1下载原始数据集2.2训练集和测试集的文件介绍

本篇的思维导图：项目背景随着信息化社会的发展，互联网成为方便、快捷的信息获取渠道之一。在电子商务和社会网站中，大量非结构化的评论文本作为最直观的用户体验数据被保存下来。如何利用这些文字信息归纳出用户对某一事、物的观点态度成为自然语言(NLP)领域一项重要任务。文本情感分析又称文本意见挖掘，是自然语言处理领域最优吸引力的研究方向之一。文本情感分析通过计算语言学知识量化处理得到一段文字的观点态度和情感

本篇的思维导图：项目背景时间序列数据集中的所有数据都伴随着一个时戳，比如股票、天气数据。这个数据集，是科学家们多年间用开普勒天文望远镜观察并记录下来的银河系中的一些恒星的亮度。广袤的宇宙，浩瀚的星空在过去很长一段时间里，人类是没有办法证明系外行星的存在的，因为行星是不发光的。但是随着科学的发展，我们已经知道了一些方法，可以用于判定恒星是否拥有行星。方法之一就是记录恒星的亮度变化，科学家们推断行星的

本篇的思维导图：循环神经网络循环神经网络，就是专门用于处理语言、文字、时序这类特征之间存在“次序”的问题。这是一种循环的、带“记忆”功能的神经网络，这种网络针对序列性问题有其优势。循环神经网络的原理和结构序列数据的概念序列数据，是其特征的先后顺序对于数据的解释和处理十分重要的数据。语音数据、文本数据，都是序列数据。一个字，如果不结合前面几个字来一起解释，其意思可就大相径庭了。一句话，放在前面或者放

本篇的思维导图：卷积神经网络的定义卷积神经网络，简称为卷积网络，与普通神经网络的区别是它的卷积层内的神经元只覆盖输入特征局部范围的单元，具有稀疏连接（sparseconnectivity）和权重共享（weightshared）的特点，而且其中的过滤器可以做到对图像关键特征的抽取。因为这一特点，卷积神经网络在图像识别方面能够给出更好的结果。卷积网络的结构卷积网络的典型架构：卷积网络识别MNIST图像

本篇的思维导图：神经网络可调超参数：激活函数神经网络中的激活函数（有时也叫激励函数）。在逻辑回归中，输入的特征通过加权、求和后，还将通过一个Sigmoid逻辑函数将线性回归值压缩至［0，1］区间，以体现分类概率值。这个逻辑函数在神经网络中被称为激活函数（这个名词应该是来自生物的神经系统中神经元被激活的过程）。在神经网络中，不仅最后的分类输出层需要激活函数，而且每一层都需要进行激活，然后向下一层输入

本篇的思维导图：深度神经网络预测客户流失率(分类模型)项目背景应用Keras框架构建单隐层网络和深度神经网络进行金融客户流失率的预测，以及模型的优化。主要用来熟悉Keras全连接层网络的使用。数据获取本次建模数据来源于网络，数据项统计如下：编号

原因：字符数组的第n个字符是不可见字符'\0'2.当第三个参数省略时，系统默认为'\0'3.简单实例：·cin.getline(str,8

制定一条最短的路径，要你旅行31个城市，每个城市只能经过一次并且最后要回到起点，MATLAB代码%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%模拟退火算法解决TSP问题%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%初始化%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%ticclearall;%清除所有变量closeall;%清

day5（10月17日）今日关键词：机器学习基础视觉处理基础CIFAR-10代码实现机器学习的基本任务机器学习基本任务一般分为四类：监督学习、无监督学习、半监督学习以及强化学习。监督学习的任务特点是给定学习目标，整个学习目标就是围绕着如何使预测与目标更接近而来的。其过程图如下：机器学习一般流程常见问题类型最后一层激活函数和损失函数的对应关系：常见的评估方法：过拟合与欠拟合模型确定后，开始训练模型，

1.简介这篇文章主要是介绍了使用pytorch框架构建生成对抗网络GAN来生成虚假图像的原理与简单实例代码。数据集使用的是开源人脸图像数据集img_align_celeba，共1.34G。