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宏伦工作室

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推荐一位B站UP主《大仙家的厨房》
先晒一下成绩,今天是成为UP主的第62天,共投稿了78个视频,包括两个频道:日常下饭、高能混剪。数据如下,还不是很多,所以希望逛B站的朋友多多支持、感激不尽~
张宏伦
2021-01-18
7560
GAN的前生今世(先导篇)
不过,现在工作和生活都差不多稳定下来了,于是想捡起以前的爱好,继续追逐技术、感受分享的乐趣
张宏伦
2020-07-24
3440
一文看懂GAN的原理
生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)自从2014年由Ian Goodfellow提出以来,一直受到了广泛的关注和研究,在短短几年时间内获得了快速的发展,并在许多应用场景中取得了显著的成果
张宏伦
2020-07-24
5600
一键上妆的BeautyGAN
作者也很nice地给出了自建的数据集,包括1116张无妆图、2720张有妆图,在官方网站提供了下载链接
张宏伦
2019-07-31
9110
关于人工智能培训课程的一些思考
一直想写点什么,拖了很久。因为某些契机,终于提笔,写一写,关于人工智能培训课程的思考。
张宏伦
2019-05-06
1.1K0
深度有趣 | 05 自编码器图像去噪
自编码器(AutoEncoder)是深度学习中的一类无监督学习模型,由encoder和decoder两部分组成
张宏伦
2018-12-13
7490
深度有趣 | 04 图像风格迁移
图像风格迁移是指,将一幅内容图的内容,和一幅或多幅风格图的风格融合在一起,从而生成一些有意思的图片
张宏伦
2018-10-25
8010
深度有趣 | 03 高端又一般的词云
以《西游记》为例,可以看到结果中会出现各种双字、三字和四字等,但很多并不是合理的词语
张宏伦
2018-10-25
7830
深度有趣 | 01-02 前言和准备工作
用 Python 做一些有意思的案例和应用,内容和领域不限,可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉,等等等等
张宏伦
2018-10-25
6050
开源 | 深度有趣 - 人工智能实战项目合集
理论部分 已经有很多神级大佬的工作,例如吴恩达老师的深度学习微专业课,所以不在这块花重复力气。
张宏伦
2018-10-10
1K0
一次不成功的深度学习实践 - 微信跳一跳
最近微信的跳一跳小程序火了一把,所以前天也更新了微信玩了几盘,最多手动到200左右就不行了。 后来准备用代码写个辅助工具,上Github一查,已经有人做出来了,17年12月29号的项目,不到5天差不多
张宏伦
2018-06-07
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微信红包自动监测
前段时间接触了下Auto.js(https://github.com/hyb1996/Auto.js),很好上手而且挺有意思,于是写了个微信红包监测脚本 大概思路是,不断获取手机屏幕截图,发现新消息则进入,如果进一步发现了红包,则点击红包并打开 由于Auto.js只能在安卓上安装,所以脚本同样仅适用于安卓 Auto.js简介 适用于安卓的脚本工具 一个主要由无障碍服务实现的,不需要Root权限的自动操作软件 可以实现自动点击、滑动、输入文字、打开应用等功能 更详细的介绍可以参考项目官方Github 下载链接
张宏伦
2018-06-07
8.6K0
解放你的双手,陪爸妈看春晚去!
前段时间接触了下Auto.js(https://github.com/hyb1996/Auto.js),很好上手而且挺有意思,于是写了个微信红包监测脚本,完整代码见文末 大概思路是,不断获取手机屏幕截图,发现新消息则进入,如果进一步发现了红包,则点击红包并打开 由于Auto.js只能在安卓上安装,所以脚本同样仅适用于安卓 Auto.js简介 适用于安卓的脚本工具 一个主要由无障碍服务实现的,不需要Root权限的自动操作软件 可以实现自动点击、滑动、输入文字、打开应用等功能 更详细的介绍可以参考项目官方Gi
张宏伦
2018-06-07
1.1K0
动手实现notMNIST数据集图片分类
图片分类是机器学习中的一项常见任务。notMNIST是这样的一个数据集:图片共分为A、B、C、D、E、F、G、H、I、J十类,宽高都是28个像素,样式各异、姿态万千。下图中的图片虽然都属于A类,但外观
张宏伦
2018-06-07
1.2K0
200行Python代码实现2048
2048 是我读大学的时候火起来的一门游戏,没有玩过的童鞋可以亲自体验一下:http://gabrielecirulli.github.io/2048/ 前一段时间又出来了个 博士版,嗯,玩起来很有
张宏伦
2018-06-07
1.5K0
全栈 - 3 序言 带好装备Python和Sublime
这是全栈数据工程师养成攻略系列教程的第三期:3 序言 带好装备Python和Sublime。 对于程序员来说,两件最重要的装备,便是编辑器和编程语言。 Sublime 某些语言可能会有自己专用的编译器和编程环境,如Java的Eclipse。但是在这里我给大家推荐的是一款通用、简单而且强大的文本编辑器,叫做Sublime。它就是一款文本编辑器,所以你可以往里面写任何语言的代码。 下载和安装 Sublime有2和3两个版本,我推荐大家使用2即可,因为2不需要激活或注册,直接可以使用,偶尔弹出的激活提醒直接关闭即
张宏伦
2018-06-07
7340
全栈 - 4 Python 先学会基本语法
这是全栈数据工程师养成攻略系列教程的第四期:4 Python 先学会基本语法。 Python简单易学,但又博大精深。许多人号称精通Python,却不会写Pythonic的代码,对很多常用包的使用也并不熟悉。学海无涯,我们先来了解一些Python中最基本的内容。 Python的特点 解释型语言,无需编译即可运行 提供了交互式命令行 基于对象的编程思想 跨平台和良好的兼容性,在Windows、Mac、Linux上都可运行 简单好用而且功能强大 中文编码 很多同学在打开数据时会遇上乱码问题,其原因是字符集的编码问
张宏伦
2018-06-07
9680
基于凝聚度和自由度的非监督词库生成
中文分词是中文文本自然语言处理的第一步,然而分词效果的好坏取决于所使用的语料词库和分词模型。主流的分词模型比较固定,而好的语料词库往往很难获得,并且大多需要人工标注。这里介绍一种基于词频、凝聚度和自由度的非监督词库生成方法,什么是非监督呢?输入一大段文本,通过定义好的模型和算法,即可自动生成词库,不需要更多的工作,听起来是不是还不错? 参考文章:互联网时代的社会语言学:基于SNS的文本数据挖掘,点击阅读原文即可查看。访问我的个人网站查看更详细的内容,包括所使用的测试文本和代码。 获取所有的备选词语 假设对于
张宏伦
2018-06-07
1.8K0
用自编码器进行图像去噪
在深度学习中,自编码器是非常有用的一种无监督学习模型。自编码器由encoder和decoder组成,前者将原始表示编码成隐层表示,后者将隐层表示解码成原始表示,训练目标为最小化重构误差,而且一般而言,隐层的特征维度低于原始特征维度。 自编码器只是一种思想,在具体实现中,encoder和decoder可以由多种深度学习模型构成,例如全连接层、卷积层或LSTM等,以下使用Keras来实现用于图像去噪的卷积自编码器。 1 结果 先看一下最后的结果,使用的是手写数字MNIST数据集,上面一行是添加噪音的图像,下面一
张宏伦
2018-06-07
1.2K0
用R语言实现对不平衡数据的四种处理方法
在对不平衡的分类数据集进行建模时,机器学习算法可能并不稳定,其预测结果甚至可能是有偏的,而预测精度此时也变得带有误导性。那么,这种结果是为何发生的呢?到底是什么因素影响了这些算法的表现? 在不平衡的数据中,任一算法都没法从样本量少的类中获取足够的信息来进行精确预测。因此,机器学习算法常常被要求应用在平衡数据集上。那我们该如何处理不平衡数据集?本文会介绍一些相关方法,它们并不复杂只是技巧性比较强。 本文会介绍处理非平衡分类数据集的一些要点,并主要集中于非平衡二分类问题的处理。一如既往,我会尽量精简地叙述,在
张宏伦
2018-06-07
1.1K0
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