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小鹏的专栏

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Python数据可视化的10种技能

matlab numpy bash bash 指令

如果你想要用 Python 进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。

2019-05-26

2.7K0

opencv实现抠图（单一背景），替换背景图

opencv python numpy

下面简单图片演示一下：提取mask： ===> 替换背景： + = python的opencv代码如下： # coding=utf-8 import cv2 import numpy as

2018-01-09

6K0

tf21: 身份证识别——识别身份证号

上一篇：身份证识别——生成身份证号和汉字代码直接参考，验证码识别 #!/usr/bin/env python2 # -*- coding: utf-8 -*- """ tf 训练识别身份证数字(18个字符)图片 @author: 刘鹏 """ from genIDCard import * import numpy as np import tensorflow as tf #obj = gen_id_card() #image,text,vec = obj.gen_image() #图像大小

2018-01-09

5.6K0

tensorflow中的上采样(unpool)和反卷积(conv2d_transpose)

tensorflow numpy

本文介绍了一种用于生成式对抗网络（GAN）的迷你卷积神经网络（Mini-CNN）的代码和实现，该网络旨在提高图像分类任务的效率。该代码使用TensorFlow和Keras库实现，包括卷积层、池化层和全连接层。作者通过调整超参数和网络结构，在MNIST数据集上进行了测试，证明了该方法的有效性。

2018-01-09

8.1K0

人脸检测——mtcnn思想，生成negative、positive、part样本。

python 人脸识别 numpy

摘要总结：本文研究了面部识别技术，详细阐述了其基本原理、发展历程、应用领域以及未来前景。

2018-01-09

1.2K0

人脸检测——生成矫正人脸——cascade cnn的思想，但是mtcnn的效果貌似更赞

本文介绍了一种用于人脸检测的级联卷积神经网络方法，该方法能够有效地检测多姿态、多表情的人脸，同时具备较好的鲁棒性。该方法包括人脸图像预处理、人脸区域检测、人脸姿态估计、人脸关键点定位和人脸属性识别等步骤。同时，本文还介绍了一种基于级联卷积神经网络的人脸检测系统，该系统具有较高的检测准确率和实时性能。

2018-01-09

8310

02 The TensorFlow Way（1）

tensorflow numpy 机器学习

该文介绍了如何使用TensorFlow创建一个简单的分类器，通过在输入中添加噪声来训练模型，并利用计算图对数据进行操作。文章还介绍了如何将操作连接在一起以创建更复杂的计算图，并演示了如何使用TensorBoard可视化计算图。

2018-01-09

8820

tensorflow使用BN—Batch Normalization

tensorflow numpy python

本文介绍了TensorFlow中的BN-Batch Normalization在卷积神经网络中的使用，包括训练和测试阶段。在训练阶段，使用BN层对数据进行归一化，可以加速网络的收敛，提高模型的泛化能力。在测试阶段，使用BN层对测试数据进行归一化，可以提高模型对数据的敏感性，从而更好地评估模型的性能。

2018-01-09

2.6K0

tf API 研读2：math

tensorflow numpy

该文介绍了在深度学习模型训练中，如何通过自定义训练、推理、评估、迭代等流程，达到优化模型的目的。同时，也介绍了TensorFlow在模型训练、部署、量化、性能优化等方面的应用。

2018-01-09

2.8K0

人脸检测——准备非人脸

numpy 人脸识别

本文主要介绍了一种简单的人脸检测方法，通过随机裁剪图像并训练神经网络来检测人脸。该方法可以用于小规模数据集的人脸检测，并且可以通过调整代码来适应不同大小的数据集。

2018-01-09

2.3K0

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