python深度学习简单实例

Python深度学习之使用Albumentations对图像做增强

目录一、导入所需的库二、定义可视化函数显示图像上的边界框和类标签三、获取图像和标注四、使用RandomSizedBBoxSafeCrop保留原始图像中的所有边界框五、定义增强管道六、输入用于增强的图像和边框七、其他不同随机种子的示例一、导入所需的库importrandomimportcv2frommatplotlibimportpyplotaspltimportalbumentationsasA二
·2021-11-18 13:08

python深度学习tensorflow和fme结合，实现档案扫描件数据自动分类

文章目录前言一、深度学习基础知识简介1、什么是深度学习2、深度学习的原理3、深度学习应用场景二、深度学习环境搭建1.深度学习库的安装2.CUDA和对应版本的cudnn下载三、实战教学1.基础数据集的准备2、图片数据集转换为可训练数据集3、模型搭建4、模型初始化和模型训练以及模型保存5、模型再优化6、使用模型进行预测总结前言之前我发过一遍用fme调用谷歌的汉字识别库来实现扫描件分类的文章，虽然能减少
努力的悟空·2021-11-14 23:28

python深度学习人工智能BackPropagation链式法则

目录1.链式法则2.前向传播3.后向传播4.计算方式整理5.总结1.链式法则根据以前的知识，如果我们需要寻找到目标参数的值的话，我们需要先给定一个初值，然后通过梯度下降，不断对其更新，直到最终的损失值最小即可。而其中最关键的一环，就是梯度下降的时候，需要的梯度，也就是需要求最终的损失函数对参数的导数。如下图，假设有一个神经元，是输入层，有2个数据，参数分别是w1和w2，偏置项为b，那么我们需要把这
·2021-11-12 11:14

Python 人工智能 5秒钟偷走你的声音

介绍Python深度学习AI-声音克隆、声音模仿，是一个三阶段的深度学习框架，允许从几秒钟的音频中创建语音的数字表示，并用它来调节文本到语音模型，该模型经过培训，可以概括到新的声音。
·2021-11-12 09:28

《Python深度学习》第三章笔记

神经网络入门神经网络的核心组件层模型损失函数与优化器神经网络解决基本的分类问题与回归问题二分类问题（电影评论分类）准备数据构建网络验证多分类问题（新闻分类）准备数据构建网络验证重新训练模型回归问题（预测房价）神经网络的核心组件层，多个层组合成网络（模型）。输入数据和相应的目标。损失函数，用于学习的反馈信号。优化器，决定学习过程如何进行。多个层链接在一起组成网络，将输入数据映射为预测值。然后损失函数
烟雨行客·2021-11-10 00:59

《Python深度学习》第二章笔记

《Python深度学习》第二章笔记1.第一个神经网络示例2.张量与张量运算张量（输入网络的数据存储对象）张量运算（层的组成要素）逐元素运算广播张量点积张量变形3.神经网络如何通过反向传播与梯度下降进行学习随机梯度下降链式求导
烟雨行客·2021-11-09 00:08

《Python深度学习》第一章笔记

《Python深度学习》第一章笔记1.1人工智能、机器学习、深度学习人工智能机器学习深度学习深度学习的工作原理1.2深度学习之前：机器学习简史概率建模早期神经网络核方法决策树、随机森林与梯度提升机回到神经网络
烟雨行客·2021-11-07 23:19

Mac m1搭建python深度学习环境+pycharm

0、确保已经安装zsh参考教程https://www.jianshu.com/p/677a9bb1ac29https://www.jianshu.com/p/677a9bb1ac291、下载miniforge3下载链接：https://github.com/conda-forge/miniforge/#download选择macarm64位架构:2、打开terminal，cd到下载好的minifa
Crayon8898·2021-11-05 12:12

python深度学习TensorFlow神经网络模型的保存和读取

目录之前的笔记里实现了softmax回归分类、简单的含有一个隐层的神经网络、卷积神经网络等等，但是这些代码在训练完成之后就直接退出了，并没有将训练得到的模型保存下来方便下次直接使用。为了让训练结果可以复用，需要将训练好的神经网络模型持久化，这就是这篇笔记里要写的东西。TensorFlow提供了一个非常简单的API，即tf.train.Saver类来保存和还原一个神经网络模型。下面代码给出了保存Te
·2021-11-04 10:21

android studio的Handler简单实例代码

实现：EditText输入消息，通过按钮选择发送给主线程或者子线程；以下有效果图、MainActivity.java代码和activity_main.xml代码效果图：MainActivity.java代码packagehuan.san.handleroneapp;importandroidx.annotation.NonNull;importandroidx.appcompat.app.AppC
·2021-10-29 12:51

springboot+dubbo+zookeeper的简单实例详解

目录服务端消费端在dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar的路径下启动dubbo，java-jardubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jardubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar的包需要提前打好启动zookeeper的zkServer.cmd和zkCli.cmd需要的依赖org.apache.dubbodubbo-spring-boot-
·2021-10-27 16:45

vue学习阶段性总结回顾

vue学习总结文章目录vue学习总结引进库文件：三种方式引入简单实例简单解释模板语法数据绑定el的两种写法data属性的两种写法MVVM模型Object.defineproperity什么是数据代理？
缘分锝天空·2021-10-21 23:34

Qt实现UDP多线程数据处理及发送的简单实例

逻辑与运行程序逻辑图如下：接收端运行截图如下：客户端接收数据如下：客户端用的是串口调试工具：源码程序结构如下：源码如下：data.h#ifndefDATA_H#defineDATA_H#include#include#include#include#defineSenderListWidget0#defineReceviListWidget1classPeerIP{public:quint32IP
·2021-10-21 15:22

Python深度学习神经网络基本原理

目录神经网络梯度下降法神经网络梯度下降法在详细了解梯度下降的算法之前，我们先看看相关的一些概念。1.步长（Learningrate）：步长决定了在梯度下降迭代的过程中，每一步沿梯度负方向前进的长度。用上面下山的例子，步长就是在当前这一步所在位置沿着最陡峭最易下山的位置走的那一步的长度。2.特征（feature）：指的是样本中输入部分，比如2个单特征的样本（x(0),y(0)）,（x(1),y(1)
·2021-10-20 17:28

Python深度学习实战PyQt5菜单和工具栏功能作用

目录1.创建主窗口1.1窗口类型1.2编辑窗口的属性1.3图形界面设计的预览2.建立菜单栏2.1建立一级菜单2.2建立二级菜单2.3关联动作3.建立工具栏3.1添加工具栏3.2添加和编辑动作对象3.3向工具栏添加动作对象4.编写Python应用程序调用图形界面1.创建主窗口上文中我们建立的图形界面程序GUIdemo2.py，通过导入图形界面uiDemo1.py，已经实现了主窗口的创建。1.1窗口类
·2021-10-18 13:39

Python深度学习实战PyQt5基本控件使用解析

目录1.PyQt5控件简介1.1什么是控件1.2编辑控件的属性1.3PyQt5的控件类型输入控件：显示控件：高级控件：2.按钮控件2.1按钮控件简介2.2按键按钮（QPushButton）2.3其它按钮3.输入控件3.1输入控件简介3.2文本输入控件3.3调节输入控件4.Python应用程序调用图形界面1.PyQt5控件简介1.1什么是控件控件也称控件对象，是Qt用户界面上最基本的组件类型，也是构
·2021-10-18 13:06

Python深度学习实战PyQt5安装与环境配置过程详解

目录1.PyQt5图形界面开发工具1.1从CLI到GUI1.2PyQt5开发工具2.安装PyQt5和QtToolspip安装PyQt5pip安装QtTools3.QtDesigner和PyUIC的环境配置3.1在PyCharm添加CreateTools3.2添加QtDesigner工具3.3添加PyUIC工具4.QtDesigner和PyUIC的快速入门4.1QtDesigner的启动和入门新建一
·2021-10-18 13:06

Python深度学习实战PyQt5布局管理项目示例详解

目录1.从绝对定位到布局管理1.1什么是布局管理1.2Qt中的布局管理方法2.水平布局（HorizontalLayout）3.垂直布局（VerticalLayout）4.栅格布局（GridLayout）5.表格布局（FormLayout）6.嵌套布局7.容器布局布局管理就是管理图形窗口中各个部件的位置和排列。图形窗口中的大量部件也需要通过布局管理，对部件进行整理分组、排列定位，才能使界面整齐有序、
·2021-10-18 13:05

Python深度学习实战PyQt5信号与槽的连接

目录1.信号与槽（Signalsandslots）1.1信号与槽的原理1.2信号发送者与槽的接收者2.QtDesigner建立信号与槽的连接2.1信号与槽的连接：不同的发送者与接收者，槽函数为控件的内置函数QtDesigner设置信号/槽的连接的操作步骤如下：2.2信号与槽的连接：不同的发送者与接收者，槽函数为自定义函数QtDesigner设置信号/槽的连接的操作步骤如下：2.3信号与槽的连接：相
·2021-10-18 13:05

Python深度学习实战PyQt5窗口切换的堆叠布局示例详解

目录1.堆叠布局简介1.1什么是堆叠布局（StackedLayout）1.2堆叠布局的实现方法2.创建多窗口切换的堆叠布局3.堆叠布局的主程序设计3.1QStackedWidget类3.2建立信号/槽连接3.3页面控制程序3.4堆叠布局中的控件操作软件项目中经常需要多种不同的图形界面，以适应不同的任务场景。选项卡控件（QTackedWidget）通过标签选择打开对应的对话框页面，不需要另外编程。堆
·2021-10-18 13:05

Python深度学习TensorFlow神经网络基础概括

目录一、基础理论1、TensorFlow2、TensorFlow过程1、构建图阶段2、执行图阶段（会话）二、TensorFlow实例（执行加法）1、构造静态图1-1、创建数据（张量）1-2、创建操作（节点）2、会话（执行）API：普通执行fetches（多参数执行）feed_dict（参数补充）总代码一、基础理论1、TensorFlowtensor：张量（数据）flow：流动Tensor-Flow
·2021-10-16 23:52

Python深度学习pytorch实现图像分类数据集

目录读取数据集读取小批量整合所有组件目前广泛使用的图像分类数据集之一是MNIST数据集。如今，MNIST数据集更像是一个健全的检查，而不是一个基准。为了提高难度，我们将在接下来的章节中讨论在2017年发布的性质相似但相对复杂的Fashion-MNIST数据集。importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionim
·2021-10-12 10:27

Python深度学习pytorch神经网络多层感知机简洁实现

我们可以通过高级API更简洁地实现多层感知机。importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2l模型与softmax回归的简洁实现相比，唯一的区别是我们添加了2个全连接层。第一层是隐藏层，它包含256个隐藏单元，并使用了ReLU激活函数。第二层是输出层。net=nn.Sequential(nn.Flatten(),nn.Linear(784,25
·2021-10-11 19:34

Python深度学习pytorch神经网络Dropout应用详解解

目录扰动的鲁棒性实践中的dropout简洁实现扰动的鲁棒性在之前我们讨论权重衰减（L2正则化）时看到的那样，参数的范数也代表了一种有用的简单性度量。简单性的另一个有用角度是平滑性，即函数不应该对其输入的微笑变化敏感。例如，当我们对图像进行分类时，我们预计向像素添加一些随机噪声应该是基本无影响的。dropout在正向传播过程中，计算每一内部层同时注入噪声，这已经成为训练神经网络的标准技术。这种方法之
·2021-10-11 16:58

Python深度学习pytorch神经网络图像卷积运算详解

目录互相关运算卷积层特征映射由于卷积神经网络的设计是用于探索图像数据，本节我们将以图像为例。互相关运算严格来说，卷积层是个错误的叫法，因为它所表达的运算其实是互相关运算（cross-correlation），而不是卷积运算。在卷积层中，输入张量和核张量通过互相关运算产生输出张量。首先，我们暂时忽略通道（第三维）这一情况，看看如何处理二维图像数据和隐藏表示。下图中，输入是高度为3、宽度为3的二维张量
·2021-10-11 16:26

Python深度学习pytorch神经网络填充和步幅的理解

目录填充步幅上图中，输入的高度和宽度都为3，卷积核的高度和宽度都为2，生成的输出表征的维度为2×22\times22×2。从上图可看出卷积的输出形状取决于输入形状和卷积核的形状。填充以上面的图为例，在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。解决这个问题的简单方法即为填充（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0）。例如，在上图中我们将3×33\times33×3输入填充到5×55
·2021-10-11 16:25

Python深度学习pytorch神经网络多输入多输出通道

目录多输入通道多输出通道1×11\times11×1卷积层虽然每个图像具有多个通道和多层卷积层。例如彩色图像具有标准的RGB通道来指示红、绿和蓝。但是到目前为止，我们仅展示了单个输入和单个输出通道的简化例子。这使得我们可以将输入、卷积核和输出看作二维张量。当我们添加通道时，我们的输入和隐藏的表示都变成了三维张量。例如，每个RGB输入图像具有3×h×w3\times{h}\times{w}3×h×w
·2021-10-11 16:25

Python深度学习pytorch神经网络汇聚层理解

目录最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道我们的机器学习任务通常会跟全局图像的问题有关（例如，“图像是否包含一只猫呢？”），所以我们最后一层的神经元应该对整个输入的全局敏感。通过逐渐聚合信息，生成越来越粗糙的映射，最终实现学习全局表示的目标，同时将卷积图层的所有有时保留在中间层。此外，当检测较底层的特征时（例如之前讨论的边缘），我们通常希望这些特征保持某种程度上的平移不变性。例如，如果我们拍摄黑
·2021-10-11 16:24

Python深度学习pytorch卷积神经网络LeNet

目录LeNet模型训练在本节中，我们将介绍LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究院YannLeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别手写数字。当时，LeNet取得了与支持向量机性能相媲美的成果，成为监督学习的主流方法。LeNet被广泛用于自动取款机中，帮助识别处理支票的数字。LeNet总体来看，LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：卷积编
·2021-10-11 12:14

Python深度学习pytorch神经网络块的网络之VGG

目录VGG块VGG网络训练模型与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络结构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层次，现在又转向模块，重复各层的模式。使用块的想法首先出现在牛津大学的视觉几何组（visualgeometryGroup）（VGG）的VGG网络中。通过使用循环和子程序，可以很容易地在任何现代深度学习框架的代码中实现这些
·2021-10-11 12:12

Python深度学习神经网络残差块

目录ResNet模型训练模型ResNet沿用VGG完整的KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:\timeatposition2:3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层设计。残差块里首先有2个相同输出通道数的KaTeXparseerror:Undefinedcontrolsequence:\timeatposition2:3\̲t̲i̲m̲e̲3卷积层。每个卷积层
·2021-10-11 12:40

Python深度学习理解pytorch神经网络批量归一化

目录训练深层网络为什么要批量归一化层呢？批量归一化层全连接层卷积层预测过程中的批量归一化使用批量归一化层的LeNet简明实现争议训练深层神经网络是十分困难的，特别是在较短的实践内使他们收敛更加棘手。在本节中，我们将介绍批量归一化（batchnormalization），这是一种流行且有效的技术，可持续加速深层网络的收敛速度。在结合之后将介绍的残差快，批量归一化使得研究人员能够训练100层以上的网络
·2021-10-11 12:38

Python深度学习pyTorch权重衰减与L2范数正则化解析

下面进行一个高维线性实验假设我们的真实方程是：假设feature数200，训练样本和测试样本各20个模拟数据集num_train,num_test=10,10num_features=200true_w=torch.ones((num_features,1),dtype=torch.float32)*0.01true_b=torch.tensor(0.5)samples=torch.normal(
·2021-10-09 17:46

[Python人工智能] 三十一.Keras实现BiLSTM微博情感分类和LDA主题挖掘分析（上）

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。前一篇文章通过Keras深度学习构建CNN模型识别阿拉伯手写文字图像，一篇非常经典的图像分类文字。
Eastmount·2021-09-29 15:00

Vue.js slot插槽的作用域插槽用法详解

目录没有插槽的情况Vue2.x插槽有插槽的情况具名插槽没有slot属性插槽简单实例应用作用域插槽(2.1.0新增)Vue3.x插槽插槽作用域插槽没有插槽的情况1111//注册子组件Vue.component
·2021-09-15 16:28

Python深度学习（一）:什么是深度学习1

Python深度学习（一）:什么是深度学习1Python深度学习（一）:什么是深度学习2范围边界：人工智能>机器学习>深度学习人工智能定义为：将人类完成的智力任务自动化。
Keven_Ai·2021-09-12 22:24

Python深度学习（一）:什么是深度学习2

Python深度学习（一）:什么是深度学习1Python深度学习（一）:什么是深度学习2接上篇文章：Python深度学习（一）:什么是深度学习1深度学习定义机器学习的一种多级过滤获得特征数据（数据表示）
Keven_Ai·2021-09-11 22:45

如何基于opencv实现简单的数字识别

目录前言要解决的问题解决问题的思路总结前言由于自己学识尚浅，不能用python深度学习来识别这里的数字，所以就完全采用opencv来识别数字，然后在这里分享、记录一下自己在学习过程中的一些所见所得和所想要解决的问题这是一个要识别的数字
·2021-09-09 11:39

SpringCloudAlibaba分布式组件详解

目录分布式组件-SpringCloudAlibaba简介Nacos注册中心OpenFeign远程调用配置中心-简单实例配置中心-命名空间配置分组的概念配置中心-加载多配置集Gateway网关核心Gateway
·2021-08-26 12:52

SpringBoot开发实战系列之定时器

前言定时器功能在项目里面往往会用到，比如定时发送邮件、定时释放数据库资源；这里记录一下springboot对定时器的支持的简单实例cron表达式开始之前要先介绍一下cron表达式，这里当一下百度百科搬运工
·2021-08-18 17:51

05 DataBricks遍历S3容器

背景:为介绍实战项目，本文先介绍一个简单实例。
·2021-08-16 20:37

04 DataBricks+DataFactory+Blob简单实例

背景:为接下来的实战项目，本文先介绍一个简单实例。
·2021-08-13 14:05

Python 深度学习笔记 第一章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习

学习目标：掌握Python深度学习这本书[学习这本书]学习时间：计划学习一个月学习产出：技术笔记九篇第一章什么是深度学习学习目标：掌握Python深度学习这本书学习时间：计划学习一个月学习产出：技术笔记九篇人工智能机器学习从数据中学习表示深度学习之深度用三张图理解深度学习的工作原理深度学习已经取得的进展不要相信短期炒作人工智能的未来人工智能人工智能的定义
可可kk·2021-08-10 09:16

《Python深度学习》第五章-5（可视化过滤器）读书笔记

5.4卷积神经网络的可视化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。接下来介绍3种可视化方法。事中\color{blue}事中事中：可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活）\color{red}可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活）可视化卷积神经网络的中间输出（中间激活）：有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入
Paul-Huang·2021-07-29 12:09

《Python深度学习》第四章读书笔记

第四章机器学习基础本章重点：处理机器学习问题的通用工作流程：定义问题与要训练的数据。收集这些数据，有需要的话用标签来标注数据。选择衡量问题成功的指标。你要在验证数据上监控哪些指标？确定评估方法：留出验证？K折验证？你应该将哪一部分数据用于验证？开发第一个比基准更好的模型，即一个具有统计功效的模型。开发过拟合的模型。基于模型在验证数据上的性能来进行模型正则化与调节超参数。4.1机器学习的四个分支4.
Paul-Huang·2021-07-22 18:32

《Python深度学习》第二章读书笔记

2.神经网络的数学基础2.1.初试神经网络MNIST数据集包含60000张训练图像和10000张测试图像，由美国国家标准与技术研究院（NationalInstituteofStandardsandTechnology，即MNIST中的NIST）在20世纪80年代收集得到黑白图像。类和标签在机器学习中，分类问题中的某个类别叫作类（class）。数据点叫作样本（sample）。某个样本对应的类叫作标签
Paul-Huang·2021-07-19 16:28

《Python深度学习》第一章读书笔记

《Python深度学习》读书笔记第一章什么是深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习人工智能的简洁定义:努力将通常由人类完成的智力任务自动化。机器学习与数理统计密切相关。
Paul-Huang·2021-07-19 16:58

[Python人工智能] 三十.Keras深度学习构建CNN识别阿拉伯手写文字图像

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·2021-07-12 14:39

boost::threadpool简单实例

#include#include#includevoidtask_1(intnum){for(inti=0;i<5;i++)std::cout<<"task_1"<
愿时光温柔待她·2021-06-24 04:09

C#迭代器与LINQ查询操作符

简单实例：staticvoidMain(string[]args){foreach(varnumberinEvenSequence(1,5)){Console.WriteLine(number);}}publicstaticIEnumerableEvenSequence
祝你万事顺利·2021-06-23 00:02
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