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文章/答案/技术大牛

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简书专栏

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使用ffmpeg压缩和拼接音频

很多商务人士在开会的过程中，会做录音。录音可以用于及时地复习和回顾，避免忘记会议中的内容。本文作者会展示一个完整的使用ffmpeg压缩和拼接音频的例子。在例子中，3段会议的录音，如下图所示：

2018-12-27

6.1K0

目标检测第2步-数据准备

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，此博客链接：https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949，感谢此博客作者。

2018-12-21

1.3K2

目标检测第3步-模型训练

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，此博客链接：https://blog.csdn.net/dy_guox/article/details/79111949，感谢此博客作者。

2018-12-21

1.7K3

基于python的冒泡排序和选择排序

装饰器是python的高级用法，初学者需要单独学习1天才能理解并且熟练运用。读者如果不理解本节内容，不影响后续内容的理解。此装饰器只是计算函数运行花费的时间，读者可以自己用其他方法实现相同效果。

2018-12-10

6590

基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类

jieba中文叫做结巴，是一款中文分词工具，官方文档链接：https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做___ 词频逆文档频率向量化模型，是用来文章内容向量化的工具，官方文档链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型___，是一种基础、常用的分类方法。

2018-10-09

1.2K0

Windows系统查看CUDA版本号

在按住Win键的情况下，按P键，呼唤出搜索框。在搜索框中输入control panel，如下图所示：

2018-10-09

10.8K0

基于tensorflow的手写数字分类预测kaggle实战

kaggle网站手写数字分类的比赛链接：https://www.kaggle.com/c/digit-recognizer 注册账号后才能参加kaggle比赛，本文作者成绩前2%，如下图所示：

2018-10-09

7470

基于Keras+CNN的MNIST数据集手写数字分类

Keras官方github链接：https://github.com/keras-team/keras 官方的口号是Keras: Deep Learning for humans，中文叫做Keras是给人使用的深度学习开发框架，其意义是Keras是一个高度集成的开发框架，其中的API调用很简单。 Keras用python语言编写，在tensorflow、cntk、theano这3种框架的基础上运行。本文是学习github源码的笔记，源码链接：https://github.com/keras-team/keras/blob/master/examples/cifar10_cnn.py

2018-10-09

2.3K0

基于tensorflow+DNN的MNIST数据集手写数字分类预测

DNN是deep neural network的简称，中文叫做深层神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）。从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层。如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。

2018-10-09

1.3K0

基于tensorflow的MNIST数据集手写数字分类预测

MNIST是Mixed National Institue of Standards and Technology database的简称，中文叫做美国国家标准与技术研究所数据库。

2018-10-09

1.5K4

基于tensorboard的模型训练过程可视化

2018年9月14日笔记阅读本文的前提是已经阅读《基于tensorflow的一元二次方程回归预测》，文章链接：https://www.jianshu.com/p/b27860402fe3 本文使用tensorboard对一元二次方程回归预测的模型训练过程做可视化展现。

2018-10-09

1.3K0

基于tensorflow的一元二次方程回归预测

安装tensorflow命令：pip install tensorflow 下面一段代码能够成功运行，则说明安装tensorflow环境成功。

2018-10-09

8690

基于xgboost的风力发电机叶片结冰分类预测

xgboost中文叫做极致梯度提升模型，官方文档链接：https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/tutorials/model.html

2018-10-09

1.4K0

深度学习问题1-5

参考链接：https://blog.csdn.net/colourful_sky/article/details/79164720

2018-10-09

4640

基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的文档分类

jieba中文叫做结巴，是一款中文分词工具，官方文档链接：https://github.com/fxsjy/jieba TfidfVectorizer中文叫做词袋向量化模型，是用来文章内容向量化的工具，官方文档链接：http://sklearn.apachecn.org/cn/0.19.0/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html LogisticRegression中文叫做逻辑回归模型，是一种基础、常用的分类方法。

2018-09-10

4.2K0

基于Scrapy的东方财富网爬虫

标题中的英文首字母大写比较规范，但在python实际使用中均为小写。 2018年9月6日笔记 IDE(Intergrated development Environment)，集成开发环境为jupyter notebook和Pycharm 操作系统：Win10 语言及其版本：python3.6

2018-09-10

1.5K0

基于jieba、gensim.word2vec、LogisticRegression的文档分类

建议读者安装anaconda，这个集成开发环境自带了很多包。到2018年8月30日仍为最新版本的anaconda下载链接: https://pan.baidu.com/s/1pbzVbr1ZJ-iQqJzy1wKs0A 密码: g6ex 官网下载地址：https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.2.0-Windows-x86_64.exe 下面代码的开发环境为jupyter notebook，使用在jupyter notebook中的截图表示运行结果。

2018-09-10

1.2K0

基于scrapy的腾讯社会招聘爬虫（进阶版）

此进阶篇相较于前一篇每个item多了工作职责(jobDescription),工作要求(jobRequirement)两个字段。另外从技术的角度上来说，前一篇在tencent.py文件中只有一个parse函数，此进阶篇要完成链接的跳转，在跳转后新的页面中爬取内容，有3个parse函数。

2018-09-10

7110

基于bs4+requests的蓝房网爬虫

1.代码可以直接运行,请下载anaconda并安装，用spyder方便查看变量或者可以查看生成的excel文件 2.依赖库，命令行运行(WIN10打开命令行快捷键：windows+x组合键，然后按a键)： pip install BeautifulSoup4 pip install requests 3.爬取的网站是蓝房网(厦门)，可以进入http://house.lanfw.com/xm/search-y1/进行观察 4.关于如何判断代码是python2还是python3,print('')为python3，print ''为python2 简而言之就是print需要用括号的就是python3,下面代码如是。 5.爬取53个页面并进行解析，程序运行后需要等待大概30秒

2018-09-10

3350

基于turtle的Python作画

pendown()的作用是落笔，只有落笔才能作画。当不作画却想移动画笔的时候要提笔，用函数penup() forward是画笔向前移动，函数当中参数为移动距离。 forward(100)的意思是画笔向前移动100。

2018-09-10

2K0

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