杂七杂八

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tensorflow常见错误记录

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pycharm 添加2to3 autopep8

2to3可以很方便的将python2的代码转换为3的代码,是python自带的一个功能,而pep8是python编写规范,它可以使代码更加规范具有可读性

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Colaboratory配合Google Drive使用GPU运行机器学习代码

由于每次打开文件后台资源都是随机分配的,在运行代码之后一定要记得将结果保存。当然有的时候我们可以直接将所需文件上传到google drive上,由于资源随机分配...

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CentOS安装python3.6

yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel r...

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卷积神经网络详解(上)

卷积操作就是用卷积后得到的图组数据重构输入图像,然后作为后续输入 我们得到一些数据,作为网络的输入,在CNN中有滤波器,现在我们假设只有一个滤波器,如图所示 ...

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神经网络训练细节part2(上)

在SGD(Stochastic gradient descent)中经常会遇到一个问题,就是梯度在某个方向非常小,在另一个方向有一个很大的速率,这样就会在一个方...

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神经网络训练细节part1(下)

学习率的选择通过先用少部分数据来进行测试,选择一个较好的学习速率。选择的方式可以为在某个范围内随机取值,观察样本的准确率

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python文件操作

要用python操作文件,首先就是要获取要操作文件的路径,获取路径常见的函数为dirname、path、getcwd,首先就来介绍这几个函数的不同之处

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神经网络训练细节part1(上)

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反向传播与神经网络初步(下)

神经网络训练过程:通过前馈得到损失,通过反馈得到梯度,通过对梯度的使用来完成权值更新。

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线性分类器损失函数与最优化(下)

损失函数可以量化某个具体权重集W的质量。而最优化的目标就是找到能够最小化损失函数值的W 。

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线性分类器损失函数与最优化(上)

使用正则化一方面的优化参数,另一方面是权衡训练损失和用于测试集的泛化损失。尽管有时候会使训练集上的效果变差,甚至是分类错误,但是对于测试集的训练效果是有很大效果...

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K最近邻与线性分类器(下)

的系数),b为常数项,输出是10个数字,代表归属于不同的类。我们可以看下面的这个例子:假设一张图片由2*2的像素表示,共有三类,那上述公式的计算如下

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K最近邻与线性分类器(上)

图像分类的基本任务就是将图片分类,那如何进行图片分类呢?图片是不可能直接当作输入传递给我们的机器学习任务的,一个通用的做法就是将图片转换成一张巨大的数字表单。这...

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CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍2

PASCAL Visial Object Challenge为图像识别和分类提供了一整套标准化的优秀的数据集,共20类。

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CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍2

现代计算机视觉领域的先驱是1963年Larry发表的名为方块世界的论文。里面提到我们大脑对视觉信息的处理是基于边缘和形状的,而Lary试图从图像中解析出这些边缘...

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selenium使用

pip insatll selenium 由于如果需要使用selenium的话,需要为本机配置对应浏览器的驱动,下面以chomedriver为例,首先安装ch...

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正则爬取猫眼电影

设置headers的主要目的就是防止用户请求被请求页面判定为恶意请求,最基本的就是要让用户的请求模拟浏览器请求的方式。通常在headers设置user-agen...

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CS231n学习笔记--计算机视觉历史回顾与介绍1

首先我们来看看官方对这门课的介绍: 计算机视觉在社会中已经逐渐普及,并广泛运用于搜索检索、图像理解、手机应用、地图导航、医疗制药、无人机和无人驾驶汽车等领域。...

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BeautifulSoup使用

Beautiful Soup将复杂HTML文档转换成一个复杂的树形结构,每个节点都是Python对象,所有对象可以归纳为4种: Tag , NavigableS...

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