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伏草惟存

四川省计算机研究院 · 工程师 (已认证)

Docker部署Python项目

软件开发最大的麻烦事之一就是环境配置,操作系统设置,各种库和组件的安装。只有它们都正确,软件才能运行。如果从一种操作系统里面运行另一种操作系统,通常我们采取的策...

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伏草惟存

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Python 和 Elasticsearch 构建简易搜索

Elasticsearch是一个基于Lucene库的搜索引擎。它提供了一个分布式、支持多租户的全文搜索引擎,可以快速地储存、搜索和分析海量数据。可以用于搜索各种...

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伏草惟存

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目标检测第4步-模型测试

本文在学习《Tensorflow object detection API 搭建属于自己的物体识别模型(2)——训练并使用自己的模型》的基础上优化并总结,此博客...

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伏草惟存

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目标检测第5步-keras版YOLOv3训练

YOLOv3对于电脑的显卡要求高,根据本文作者的经验,至少需要8GB的显存才能继续本文下面的实验。 只有Nvidia品牌的显卡可以运行深度学习,AMD品牌的显卡...

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目标检测第6步-keras版RetinaNet训练

所有的目标检测工程都需要有较大显存的显卡才能够运行,本文作者在编写此文时使用的是8GB显存的RTX2070显卡。 本文作者没有测试6GB显存的显卡是否能运行此工...

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伏草惟存

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一步步教你学K-means 2

我们假设这样的一个案例需求:某公司发布一批新型手机,根据客户热衷度进行投放。公司市场人员收集其中四个地区用户对手机的满意程度(由两个特征决定的)。分析哪个区域对...

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一步步教你学KNN

k-近邻(kNN,k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。k-近邻算法的输入为...

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一步步教你学SVM

我们在桌子上放置一些不同颜色的球,让小明用一根棍分开它们?要求:尽量在放更多球之后,仍然适用。

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一步步教你学K-means 1

统计数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更...

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一步步教你学Apriori算法

在计算机科学以及数据挖掘领域中,先验算法(Apriori Algorithm)是关联规则学习的经典算法之一。先验算法的设计目的是为了处理包含交易信息内容的数据库...

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一步步教你轻松学主成分分析PCA降维算法

降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征,去除噪声和不重要的特征,从而实现提升数据处理速度的目的。在实际的生产和应用中...

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目标检测第2步-数据准备

在进行本文操作之前,需要先安装好tensorflow的gpu版本。 本文作者的环境:python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10...

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目标检测第3步-模型训练

跟随本篇文章实践之前,需要先阅读前置文章《目标检测第2步-数据准备》,链接:https://www.jianshu.com/p/3d9436b4cb66 现在桌...

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天府大讲堂:5G时代的物联网发展趋势与产业变革

物联网大家都耳熟能详,谈及物联网绕不开要互联网,互联网大家并不陌生,互联互通。其数据输入方式主要是人为输入。而物联网的数据输入方式则与之不同,主要是自动采集。两...

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目标检测第1步-运行tensorflow官方示例

2 运行环境:python3.6、Windows10、tensorflow_gpu1.10

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深度学习环境搭建

本文作者的专题《目标检测》链接:https://www.jianshu.com/c/fd1d6f784c1f 此专题的宗旨是让基础较为薄弱的新手能够顺利实现目标...

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朴素贝叶斯一步步轻松学1

朴素贝叶斯是一种构建分类器的简单方法。该分类器模型会给问题实例分配用特征值表示的类标签,类标签取自有限集合。所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不...

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朴素贝叶斯一步步轻松学3

朴素贝叶斯分类算法模型在中文领域中的应用。我们对新闻语料进行多文本分类操作,本文选择艺术、文学、教育、哲学、历史五个类别的训练文本,然后采用新的测试语料进行分类...

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朴素贝叶斯一步步轻松学2

构建一个快速过滤器来屏蔽在线社区留言板上的侮辱性言论。如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言,那么就将该留言标识为内容不当。对此问题建立两个类别: 侮辱类和非侮...

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四川省计算机研究院 · 工程师 (已认证)

K-means聚类算法研究

统计数据分析的一门技术,在许多领域受到广泛应用,包括机器学习,数据挖掘,模式识别,图像分析以及生物信息。聚类是把相似的对象通过静态分类的方法分成不同的组别或者更...

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