python深度学习简单实例

python深度学习_《Python深度学习基于PyTorch》

=====================================================选择PyTorch的理由容易上手的强大深度学习框架，像使用Python一样使用PyTorch本书使用环境Python3.6+，Pytorch1.0+，Tensorflow1.5+,GPU或CPU(无需变更代码)视化工具Matplotlib，TensorboardX等2020年8月之后我们在后面
weixin_39563132·2022-03-08 07:38

决策树在sklearn中的实现

1概述1.1决策树是如何工作的1.2构建决策树1.2.1ID3算法构建决策树1.2.2简单实例1.2.3ID3的局限性1.3C4.5算法&CART算法1.3.1修改局部最优化条件1.3.2连续变量处理手段
lee_x_lee·2022-03-05 16:03

Qt5多线程编程的实现

目录一、线程基础1、GUI线程与工作线程2、数据的同步访问二、QT多线程简介三、QThread线程四、简单实例一、线程基础1、GUI线程与工作线程每个程序启动后拥有的第一个线程称为主线程，即GUI线程。
·2022-03-02 12:12

动手实现深度神经网络3 增加误差反向传播计算梯度&完成MNIST数据集手写数字识别

1.理解误差反向传播关于误差反向传播的理论和使用计算图推导理解的过程，我之前的文章：Python深度学习入门笔记2理解误差反向传播&用python实现自动微
如魔·2022-03-02 07:56

利用Python Matlab绘制曲线图的简单实例

目录一、简介二、绘制图形1、第一个曲线图2、第二个图形3、第三个图形4、第四个图形5.画出指定区间的一个多项式函数：总结一、简介我们在这里采用Python中的matplotlib来实现曲线图形的绘制。matplotlib是著名的python绘图库，它提供了一整套绘图API，十分适合交互式绘图。二、绘制图形1、第一个曲线图代码：具体的绘制的代码如下所示：importmatplotlib.pyplot
·2022-02-26 14:32

Python深度学习入门笔记 5

Python深度学习入门笔记5这一部分，我们介绍一下深度学习的一些性质特点，发展状况和未来方向等。这一部分没有什么具体的技术细节，也没有代码实现，只是作为后续进一步学习的简单前瞻。
如魔·2022-02-26 07:48

Python深度学习入门笔记 4 CNN

Python深度学习入门笔记4CNN卷积神经网络这一部分的主题是卷积神经网络CNN。
如魔·2022-02-26 07:17

Python深度学习入门笔记 2

Python深度学习入门笔记21.神经网络的学习内容标题中的学习是指从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。
如魔·2022-02-26 07:16

Python运算符重载的简单实例代码

目录什么是运算符重载以__pow__为例反向运算符的重载总结什么是运算符重载让自定义的类生成的对象(实例)能够使用运算符进行操作作用:让自定义的实例像内建对象一样进行运算符操作让程序简洁易读对自定义对象将运算符赋予新的规则算术运算符的重载:方法名运算符和表达式说明__add__(self,rhs)self+rhs加法__sub__(self,rhs)self-rhs减法__mul__(self,r
·2022-02-24 16:52

python实现人脸检测的简单实例

目录OpenCV代码结果：方法如下：完整代码：总结OpenCVOpenCV是计算机视觉领域最受欢迎的开源库，起初它由C/C++编写，现在用Python也能使用。OpenCV可以使用机器学习算法搜索图像中的人脸。由于人脸比较复杂，所以并没有一种简单的测试可以告诉我们它是否发现了人脸。但是，算法能够匹配到数千个很小的模式和特征。算法会将识别人脸的任务分解为几千个非常非常小的任务，像这种很小的任务，解决
·2022-02-22 16:38

Python深度学习（深度学习之前：机器学习简史）----学习笔记（二）

1.2深度学习之前：机器学习简史深度学习已经得到了人工智能历史上前所未有的公众关注度和产业投资，但这并不是机器学习的第一次成功。可以这样说，当前工业界所使用的绝大部分机器学习算法都不是深度学习算法。深度学习不一定总是解决问题的正确工具：有时没有足够的数据，深度学习不适用；有时用其他算法可以更好地解决问题。1.2.1概率建模概率建模（probabilisticmodeling）是统计学原理在数学分析
呆萌的小透明·2022-02-22 07:35

可视化Keras深度学习神经网络模型

为了使开发者更好的理解其开发的神经网络模型，KerasPython深度学习库提供了可视化神经网络模型的工具。这对于产品演示和讲解是非常有用的在本文，你会学到如何在Keras中总结和可视化深度学习模型。
52AI人工智能·2022-02-22 07:04

《Python深度学习》读书笔记：第6章 深度学习用于文本和序列

目录第6章深度学习用于文本和序列6.1处理文本数据6.1.1单词和字符的one-hot编码6.1.2使用词嵌入6.1.3整合在一起：从原始文本到词嵌入6.1.4小结6.2理解循环神经网络6.2.1Keras中的循环层第6章深度学习用于文本和序列本章将介绍使用深度学习模型处理文本（可以将其理解为单词序列或字符序列）、时间序列和一般的序列数据。用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络和一
feiwen110·2022-02-22 07:32

《Python深度学习》读书笔记：第4章 机器学习基础

目录第4章机器学习基础4.1机器学习的四个分支4.1.1监督学习4.1.2无监督学习4.1.3自监督学习4.1.4强化学习4.2评估机器学习模型4.2.1训练集、验证集和测试集4.2.2评估模型的注意事项4.3数据预处理、特征工程和特征学习4.3.1神经网络的数据预处理4.3.2特征工程4.4过拟合与欠拟合4.4.1减小网络大小4.4.2添加权重正则化4.4.3添加dropout正则化4.5机器学
feiwen110·2022-02-22 07:32

《Python深度学习》读书笔记：第3章 神经网络入门

目录第3章神经网络入门3.1神经网络剖析3.1.1层：深度学习的基础组件3.1.2模型：层构成的网络3.1.3损失函数与优化器：配置学习过程的关键3.2Keras简介3.2.1Keras、TensorFlow、Theano和CNTK3.2.2使用Keras开发：概述3.3建立深度学习工作站3.3.1Jupyter笔记本：运行深度学习实验的首选方法3.3.2运行Keras：两种选择3.3.3在云端运
feiwen110·2022-02-22 07:32

《Python深度学习》读书笔记：第1章 什么是深度学习

目录第1章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习1.1.1人工智能1.1.2机器学习1.1.3从数据中学习表示1.1.4深度学习之“深度”1.1.5用三张图理解深度学习的工作原理1.1.6深度学习已经取得的进展1.1.7不要相信短期炒作1.1.8人工智能的未来1.2深度学习之前：机器学习简史1.2.1概率建模1.2.2早期神经网络1.2.3核方法1.2.4决策树、随机森林与梯度提升机1.
feiwen110·2022-02-22 07:01

python深度学习——第5章 深度学习用于计算机视觉

实现一个简单的卷积神经网络，是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠。fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)))model.add(layers.Ma
换种方式生活·2022-02-22 07:53

《python深度学习》学习笔记与代码实现（第六章，6.1处理文本数据）

《python深度学习》第六章深度学习用于文本和序列6.1处理文本数据自然语言处理的应用：文档分类，情感分析，作者识别甚至问答处理文本数据，就是将其转换成数值张量，即文本向量化#one_hot编码#独热编码
Tersai·2022-02-22 07:20

《python深度学习》学习笔记与代码实现（第八章：8.1，8.2，8.3）

《python深度学习》第八章：生成式深度学习8.1使用LSTM生成文本给定一个序列，预测下一个或多个标记的概率，从而生成之后的序列给定前面的标记，能够对下一个标记的概率进行建模的任何网络都叫做语言模型
Tersai·2022-02-22 07:20

《Python深度学习》第五章-6（可视化类激活图）读书笔记

《Python深度学习》第五章-6（可视化类激活图）读书笔记卷积神经网络学到的表示非常适合可视化，很大程度上是因为它们是视觉概念的表示\color{red}视觉概念的表示视觉概念的表示。
Paul-Huang·2022-02-22 07:43

《Python深度学习》第五章-1（CNN简介）读书笔记

第五章深度学习用于计算机视觉5.1卷积神经网络简介5.1.1卷积神经网络对MNIST分类使用卷积神经网络对MNIST数字进行分类，在第2章用密集连接网络做过（当时的测试精度为97.8%）。它是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠。实例化一个小型的卷积神经网络fromkerasimportlayersfromkerasimportmodelsmodel=models.Sequential
Paul-Huang·2022-02-22 07:42

《Python深度学习》读书笔记：第5章 深度学习用于计算机视觉

目录第5章深度学习用于计算机视觉5.1卷积神经网络简介5.1.1卷积运算5.1.2最大池化运算5.2在小型数据集上从头开始训练一个卷积神经网络5.2.1深度学习与小数据问题的相关性5.2.2下载数据5.2.3构建网络5.2.4数据预处理5.2.5使用数据增强5.3使用预训练的卷积神经网络5.3.1特征提取5.3.2微调模型5.3.3小结5.4卷积神经网络的可视化5.4.1可视化中间激活第5章深度学
feiwen110·2022-02-22 07:36

《脚本之家》的AI书单

DannyKopec《深度学习》【美】lanGoodfellow等《Python神经网络编程》【英】TariqRashid深度学习：《深度学习与TensorFlow实战》李建军等《深度学习原理与实践》陈仲铭等《Python
隨筆塗鴉·2022-02-21 19:40

《python深度学习》笔记（十一）：损失函数

1.定义损失函数的一般表示为L(y,f(x))，用以衡量真实值y和预测值f(x)之间不一致的程度，一般越小越好。为了便于不同损失函数的比较，常将其表示为单变量的函数，在回归问题中这个变量为[y-f(x)]：残差表示，在分类问题中则为yf(x)：趋势一致。具有多个输出的神经网络可能具有多个损失函数，每个输出对应一个损失函数。但是梯度下降过程必须基于单个标量的损失值。因此，对于多个损失函数的网络，需要
AntheLinZ·2022-02-20 19:11

POI之PPT图片插入简单实例

开心一笑男：问你个问题，你喜欢猫还是狗？女：狗狗。男：汪汪汪！女：……男：我太幸福了，你竟然喜欢我！提出问题POI如何实现图片导出到PPT中？？?解决问题packagecom.hwy.test;importorg.apache.poi.hslf.model.Picture;importorg.apache.poi.util.IOUtils;importorg.apache.poi.xslf.use
阿_毅·2022-02-19 05:27

【华为网络技术大赛】eNSP简单实例——以OSPF组网为例

1.搭载拓扑，包括客户端、服务器、路由器和两个交换机。2.配置client和server的IP地址及网关。3.配置交换机1（LSW1-client）1.[双击进入命令行界面]2.[切换到系统视图下]sys3.[修改系统名字]sysSW14.[创建对应的VLAN]vlan1005.[进入到接口视图下]intg0/0/246.[修改端口类型]portlink-typeaccess7.[修改PVID]p
Mjolnir1107·2022-02-18 09:48

Facebook Pop 动画框架详细解析

FacebookPop动画框架详细解析（一）——基本概览FacebookPop动画框架详细解析（二）——基本架构FacebookPop动画框架详细解析（三）——spring动画简单实例FacebookPop
Erbash·2022-02-18 05:29

Android：MVVM+DataBinding 简单实例

DataBinding的DemoDataBinding+MVVM框架Demo什么是DataBindingDataBinding。顾名思义，数据绑定。是Google对MVVM在Android上的一种实现。能够直接绑定数据到xml中。并实现自己主动刷新。如今最新的版本号还支持双向绑定。虽然使用场景不是那么多。DataBinding能够提升开发效率（节省非常多以往须要手写的java代码）。性能高（甚至超
Z_Liqiang·2022-02-18 03:27

python scipy模块数学函数求根简单实例

#导入相关的模块importnumpyasnpimportscipyasspimportscipy.optimizeasoptimportmatplotlib.pyplotasplt#定义数学函数f(x)=cos(x)-x#定义函数目前学到了两种方法，第一种deff(x):returnnp.cos(x)-x#第二种方法f=lambdax:np.cos(x)-x#画出函数在区间【-5，5】上的图像，
小明的数据分析笔记本·2022-02-16 15:46

Android-服务的基本用法（一）

服务作为安卓开发的四大组件之一，发挥着非常重要的作用，下面我们以一些简单实例，总结一下服务的基本用法。
见哥哥长高了·2022-02-14 23:00

C# Url操作类封装、仿Node.Js中的Url模块

1.简单实例目前常用Url操作，查询、添加、修改、删除链接参数，重构生成链接等功能//stringurl="http://www.gongjuji.net:8081";//stringurl="http
天马3798·2022-02-14 10:14

python深度学习实现自编码器Autoencoder神经网络异常检测心电图ECG时间序列

原文链接：http://tecdat.cn/?p=25410通过训练具有小中心层的多层神经网络重构高维输入向量，可以将高维数据转换为低维代码。这种神经网络被命名为自编码器_Autoencoder_。自编码器是_非线性_降_维_技术用于特征的无监督学习，它们可以学习比主成分分析效果更好的低维代码，作为降低数据维数的工具。异常心跳检测如果提供了足够的类似于某种底层模式的训练数据，我们可以训练网络来学习
·2022-02-11 15:00

Python深度学习：OpenCV图像处理实战 HSV处理，图像旋转平移（读书笔记）

今天我们就来继续看一看OpenCV的使用。第四篇一、图片的自由缩放以及边缘裁剪二、图像色调的调整三、图像的旋转、平移和翻转四、使用OpenCV扩大图像数据库1、色彩的随机变换2、对鼠标的监控今天使用的图如下：一、图片的自由缩放以及边缘裁剪#1、对于图片的扩缩，OpenCV提供了一个简单的函数：cv2.resizeimg=cv2.imread("2.jpg")dst=cv2.resize(img,(
芝士工具猿·2022-02-06 18:13

RNN LSTM应用在时间序列上

目标：构建一个Python深度学习模型.用于预测股票价格的流行度.需要了解深度学习概念，特别是LSTM理论.介绍：LSTM在序列预测问题中非常强大.主要是它能够存储过去的信息.学习模型一：数据预处理：机器学习离不开大量的数据
维他柠檬可乐·2022-02-06 07:03

爬虫简单实例

开发爬虫的步骤：1.确定目标：（以百度百科为例子）2.分析目标（抓取数据的策略,网站会不定期升级，所以定向网站抓取也需要修改策略）URL格式：页面的范围，不指定的话就会抓取不想关的数据，造成资源的浪费。数据格式：分析词条的标题和简介，这两个数据标签的格式。网页编码：指定网页的编码，才能正确解析3.编写代码4.执行爬虫数据的抓取确定目标:目标：百度Python词条相关词条网页-标题和简介入口页：ht
丘山Ivan·2022-02-06 06:30

Python深度学习：计算机视觉处理库OpenCV、Numpy编辑图片、高斯模糊处理（读书笔记）

我们上一篇简要的了解了一下机器学习的算法基础，也就是回归分析。今天我们就来看一看OpenCV的使用。第三篇一、三维矩阵存储图片--在Python中使用OpenCV二、OpenCV读取图片三、使用Numpy对图像进行编辑四、OpenCV的卷积核处理使用[3,3]卷积核的结果如下：那么我们也有别的卷积特征提取方式，例如高斯模糊：一、三维矩阵存储图片–在Python中使用OpenCV在正式讲解OpenC
芝士工具猿·2022-02-04 19:40

Python深度学习：Python数据处理及可视化（读书笔记）

老铁们，我们Python的深度学习开始了，第一篇正式的文章就是数据处理和可视化，我们开始吧!数据处理与可视化一、NumPy的初步使用二、Matplotlib包的使用--图形化数据处理三、深度学习理论方法--相似度计算（可以跳过）1、基于欧几里得距离的相似度计算2、基于余弦角度的相似度计算四、数据统计的可视化展示（以我们亳州市降水为例）数据的四分位一、NumPy的初步使用表格是数据的一般表示形式，但
芝士工具猿·2022-02-04 19:09

Python深度学习：计算机视觉与深度学习的关系（包含Anaconda安装与使用，和Pycharm激活虚拟环境教程）

伙计们，这个专栏是作为读书的记录，有喜欢的伙伴也可以一起学习哦！我们第一篇就简要的谈一谈计算机视觉。第一篇一、计算机视觉的难点与人工神经网络1、初识计算机视觉2、计算机视觉的基础与方向二、关于Anaconda的安装与TensorFlow的安装1、安装Pycharm和Anaconda2、在Pycharm中使用虚拟环境一、计算机视觉的难点与人工神经网络1、初识计算机视觉计算机识别有着非常严格的限制和规
芝士工具猿·2022-02-04 19:39

python深度学习include框架_用Python实现深度学习框架

1.大咖推荐：复旦大学计算机学院教授邱锡鹏、品质科技创始人兼CEO袁进辉(@老师木)、格灵深瞳创始人兼CEO赵勇、奇虎360集团副总裁邓亚峰联合推荐2.干货满满：从零开始用Python实现自己的深度学习框架，搭建从逻辑回归到卷积神经网络的各类模型和网络，涵盖模型的训练、评估、保存与部署等工程问题3.聚焦实战：360智能工程部不错机器学习算法工程师倾力打造4.提供源代码这是一本引人入胜的书，它通过由
weixin_39744554·2022-02-04 17:37

python深度学习之多标签分类器及pytorch实现源码

目录多标签分类器多标签分类器损失函数代码实现多标签分类器多标签分类任务与多分类任务有所不同，多分类任务是将一个实例分到某个类别中，多标签分类任务是将某个实例分到多个类别中。多标签分类任务有有两大特点：类标数量不确定，有些样本可能只有一个类标，有些样本的类标可能高达几十甚至上百个类标之间相互依赖，例如包含蓝天类标的样本很大概率上包含白云如下图所示，即为一个多标签分类学习的一个例子，一张图片里有多个类
·2022-02-04 15:48

python深度学习借助多标签分类器进行对抗训练

目前对抗训练的研究方向主要集中在多分类任务中的训练方式上，本文尝试借助多标签分类器来对多分类器进行对抗训练，其中多分类任务和多标签任务的区别可以从文章《python深度学习之
·2022-02-04 15:47

LoadingCache简单实例，使用google缓存机制缓存每天数据库第一条数据并保存

使用LoadingCache缓存每天数据库第一条数据并保存privateLoadingCacheminId=CacheBuilder.newBuilder().expireAfterWrite(1L,TimeUnit.DAYS).build(newCacheLoader(){@OverridepublicIntegerload(Stringmixdate)throwsException{Dated
·2022-02-01 10:35

JavaScript的Proxy对象详解

1、使用Proxy的简单实例2、目标对象被正确修改3、使用sethandler做数据验证4、扩展构造函数总结一、Proxy是什么？Proxy对象用于拦截并修改目标对象的指定操作。
·2021-12-27 10:50

[OpenGL]VBO，VAO和EBO详解

美女这篇文章通过几个简单实例，讨论了OpenGL编程中的VBO，VAO和EBO概念。
太刀·2021-12-08 18:17

Python深度学习线性代数示例详解

目录标量向量长度、维度和形状矩阵张量张量算法的基本性质降维点积矩阵-矩阵乘法范数标量标量由普通小写字母表示（例如，x、y和z）。我们用R\mathbb{R}R表示所有（连续）实数标量的空间。标量由只有一个元素的张量表示。下面代码，我们实例化了两个标量，并使用它们执行一些熟悉的算数运算，即加法、乘法、除法和指数。importtorchx=torch.tensor([3.0])y=torch.tens
·2021-12-07 17:23

基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现（二）资源分配

说明：通过识别加高斯白噪声的正弦波、余弦波、三角波较简单的实例来利用FPGA实现一维CNN网络，也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，从而实现更复杂的网络
Crazzy_M·2021-11-30 10:29

即将2022年了，Vue3.x详细版为尔奉上（对比Vue2.x，打包带走）

Vue3知识已经为你总结好，赶紧学起来吧~~~Vue3新特性体验--上（内附简单实例，可直接使用）_前端不释卷leo的博客-CSDN博客1、先创建一个简单vue2项目，node、vue-cli、webpack
前端不释卷leo·2021-11-28 09:58

[Python人工智能] 三十三.Bert模型 (2)keras-bert库构建Bert模型实现文本分类

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。
Eastmount·2021-11-26 14:57

[Python人工智能] 三十二.Bert模型 (1)Keras-bert基本用法及预训练模型

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章结合文本挖掘介绍微博情感分类知识，包括数据预处理、机器学习和深度学习的情感分类。
Eastmount·2021-11-24 10:44

基于FPGA的一维卷积神经网络CNN的实现（一）框架

也就是将下列数据传输至FPGA，识别出下面哪些是正弦波、余弦波、三角波，通过简单实例实践，在融会贯通，最终实现雷
Crazzy_M·2021-11-23 16:48
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