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机器学习实践二三事

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安装Theano和keras

keras python 神经网络深度学习

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Gavin__Zhou/article/details/49948141

2019-05-29

1.3K0

数字图像学习0

matlab python 图像处理

学习了一段数字图像处理，想就自己的学习写个笔记吧。主要的参考书就是<<数字图像处理的MATLAB实现>>和网上的一些博客，可能会穿插着MATLAB的代码和Python的代码，准备写一个系列，这次就当做是个开山篇吧。什么叫数字图像呢？“一幅图像可以定义为一个二维函数f(x,y)，这里的x和y是空间坐标，而在任意坐标(x,y)处的幅度f被称为这一坐标位置图像的亮度或者灰度，当x,y和f的幅值都是有限的离散值是，称图形为数字图像。”——引自<<数字图像处理的MATLAB实现>>。基本的意思我理解就是把一幅图像看成是一系列的像素点组成的，位置坐标是(0,0),(0,1)………组成下去，但是不是连续的是离散的就是说不会有(0.5,0.5)这样的坐标出现，每个坐标位置都有一个值代表着某些含义，可能是灰度或者亮度之类的。准备写的就是关于以下的几个方面：（1）图像处理的基本操作(旋转、剪切、灰度变换等) （2）滤波和形态学处理以及分割等等（3）其他的一些东西环境：win7+Matlab2014a/Python2.7 我会尽量写的好点，实在不行的就多包涵，有问题的欢迎交流和讨论。

2019-05-26

3910

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2019-05-26

8920

KNN(k-NearestNeighbor)识别minist数据集

编程算法监督学习无监督学习 http python

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2019-05-26

1K0

Ubuntu14.04下安装Caffe

深度学习 python ubuntu opencv linux

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2019-05-26

8290

数字图像学习1

matlab numpy python

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2019-05-26

3720

OpenCV2.3.1+Python2.7.3+Numpy等的配置

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2019-05-26

4330

TF-Slim ImageNet数据集制作

python 机器学习神经网络深度学习人工智能

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2019-05-26

1.7K0

win10下配置Tensorflow1.4

tensorflow python windows

本文介绍了如何配置Windows系统以支持TensorFlow 1.4，包括安装Python 3.5或更高版本、CUDA 8.0或更高版本、cuDNN 7.6或更高版本，以及TensorFlow 1.4。安装完成后，可以测试是否成功安装并运行TensorFlow。

2018-01-02

1.3K0

Mac无法升级six, numpy等

mac os python 安全

2018-01-02

1.1K0

python中的装饰器

很多时候我们可能会有这样的需求，就是在调试的时候我们会想打印出某些变量出来看看程序对不对，然后在我们调试好了的时候再把这些print语句注释；这样做确实比较麻烦，我们在想有没有简单的方法：就是在需要打

2018-01-02

7850

pip安装报错'not a supported wheel on this platform'

这个错误很常见，解决方法是改名，首先要获得在你的机器的平台上的合法名称： import pip pip.pep425tags.get_supported() 结果可能如下: 上图的意思

2018-01-02

1.4K0

Ipynb文件的打开

《Ipynb文件的打开》一文介绍了如何打开与阅读ipynb文件的方法，包括使用Gedit、升级ipython、卸载重装ipython、安装jupyter等操作。文章还提及了使用浏览器端打开ipynb文件时出现问题的解决方法。

2018-01-02

1.8K0

Tensorflow的安装

tensorflow ubuntu linux python

本文介绍了如何安装和配置TensorFlow以进行深度学习。首先介绍了TensorFlow的安装步骤，然后讨论了在Python中使用TensorFlow进行深度学习所需的依赖库和工具。最后，提供了一些示例和常见问题解决方法。

2018-01-02

1.5K0

使用Faster-Rcnn进行目标检测(实践篇)

本文介绍了如何基于PyTorch实现自定义数据集，并使用该数据集进行Faster R-CNN目标检测。主要包括四个步骤：数据集制作、模型训练、模型验证和测试。在模型训练阶段，使用自定义数据集和预训练的VGG16模型进行训练，并采用随机数据增强和叠加训练方法。在模型验证和测试阶段，使用自定义数据集对Faster R-CNN模型进行微调，并使用测试集对模型进行测试。实验结果表明，该方法能够有效提高目标检测的准确率。

2018-01-02

2.3K0

python基础----装饰器

本文介绍了装饰器在Python中的基本概念和使用方法，通过一个具体的例子阐述了装饰器如何在函数调用前后添加额外的功能，并指出使用装饰器的好处在于可以在不修改原函数的基础上动态增加功能。同时，本文还介绍了如何编写装饰器，并给出一个复杂的例子，使读者对装饰器有更深入的了解。

2018-01-02

4350

Python解析JSON

什么是JSON JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换语言，以文字为基础，且易于让人阅读。JSON是Javascript的一个子集，但JSON是独立于语

2018-01-02

4.6K0

python基础----map和reduce

map和reduce Map简单来说就是：一个映射函数就是对一些独立元素组成的概念上的列表的每一个元素进行指定的操作 Reduce简单来说就是：对一个列表的元素进行适当的合并举两个小例子：

2018-01-02

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sklearn系列之----开山篇

scikit-learn git python 机器学习神经网络

本文介绍了sklearn这个Python机器学习库的开山篇，讲解了如何安装sklearn、一些sklearn的基础用法以及示例代码。

2018-01-02

7270

Theano的一个关于signal，signal/conv，signal/downsample的错误

该文章讲述了作者在安装并使用Theano和Keras时遇到的一个错误，即“Theano is missing signal”，导致signal模块找不到。文章通过Google搜索和尝试不同的方法找到了解决方法，包括修改tensor/init.py文件以显式导入signal模块。此外，文章还提到了一个奇怪的现象，即导入signal、conv和downsample模块会导致Theano无法正常工作，而几天后再次运行代码却发现可以正常导入这些模块。

2018-01-02

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