最近有这样一个项目，这个项目可以用一个成熟的项目的构造树，读取树，再检索的过程，现在有新的需求，另一个逻辑构造同样节点结构的树，pickle序列化保存，再使用原来项目的读取、检索函数，当我完成存储正准备读取的时候，这个成熟的项目的健壮性，拒绝了我的树，这里的拒绝逻辑具体用到了instance，这是一个判断obj是不是class的实例的python内置函数，（据说，obj是继承的子类也过，感兴趣可以验证下，我这里的任务是识别为该类实例化的对象） 使用dir(my_tree)、dir(original_tree)可以看到对象属性方法的不同：
Quick Draw 数据集是一个包含5000万张图画的集合，分成了345个类别，这些图画都来自于Quick, Draw! 游戏的玩家。
按批次截断：在较长的文本序列中，将其切割成较短的子序列进行处理。这样可以减少每个批次的序列长度，节省显存和算力。
本文介绍了一种基于深度学习的图像鉴黄方法，该方法使用OpenCV和Caffe库对图像进行鉴黄任务。首先，使用OpenCV库加载图像，并进行预处理操作，如灰度化、二值化等。然后，使用Caffe库中的卷积神经网络模型对图像进行特征提取和分类。最后，使用Python脚本来实现图像的鉴黄任务，并输出结果。该方法在测试数据集上取得了较好的效果，具有较高的准确率和实时性。
最近做实验比较焦虑，因此准备结合推荐算法梳理下Tensorflow2.x的知识。介绍Tensorflow2.x的文章有很多，但本文（系列）是按照作者构建模型的思路来展开的，因此不会从Eager Execution开始。另外，尽量摆脱小白文，加入自己的理解。 本文约2.7k字，预计阅读10分钟。
Autocasting 是 ArcGIS API for JavaScript 4.x 的一个新特性， 将 json 对象转换成对应的 ArcGIS API for JavaScript 类型实例， 而不需要导入对应的 js 模块。
根据MNIST数据集的特性： 每张图片为28*28，其中大约有60000个手写字体训练样本。因为是对数字的识别，所以输出的范围为0~9。这就类似于一个10分类的问题。
OCI是什么？OCI的镜像规范和运行时规范有哪些具体内容？Docker实现了OCI规范了吗？实现OCI规范的开源项目有哪些？OCI诞生背景及历史演进又有哪些内容？希望读完本文，能帮您解答这些疑惑!
https://vampireachao.gitee.io/2022/04/26/python对接oss上传和下载/
本文主要讲述TF2.0的模型文件的存储和载入的多种方法。主要分成两类型：模型结构和参数一起载入，模型的结构载入。
Keras是一个简约，高度模块化的神经网络库。 可以很容易和快速实现原型（通过总模块化，极简主义，和可扩展性） 同时支持卷积网络（vision）和复发性的网络（序列数据）。以及两者的组合。 无缝地运行在CPU和GPU上。 keras的资源库网址为https://github.com/fchollet/keras olivettifaces人脸数据库介绍 Olivetti Faces是纽约大学的一个比较小的人脸库，由 40个人的400张图片构成，即每个人的人脸图片为10张。每张图片的灰度级为8位，每个像素
不过，我个人觉得数据写入这个节点，还是放到代码中间，修改完立即写入比较好。毕竟遇到非正常情况退出，那修改内容就丢失了。另外关于删除城市，有下一级的也全部删除，欠妥，应该提示有子城市，须逐级删。不过真要细化下去，就有得写了。
这篇关于神经网络重渲染的文章，来自CVPR2019 oral.探索在不同的外观（如季节和时间）下记录，建模和重新渲染场景。基于记录旅游地标的互联网照片，论文对照片进行3D重构，并将场景近似为点云。对于每张照片，将场景点云渲染为深度帧缓冲deep framebuffer，并训练神经网络以学习这些初始渲染到真实照片的映射。通过这种方法，我们可以在屏幕前就能获取罗马一天的观光之旅，或者基于这种方法，构建真实的游戏场景体验。该渲染网络还将潜在外观向量和指示诸如行人的瞬态对象的位置语义掩码作为输入，同时对该模型在多种多样的光照条件的数据集上进行评估。作者还提供了视频，展示对图像视点，外观和语义标签的逼真处理。
Introduction AndroMDA (pronounced "Andromeda") is a free and open source extensible generator framework that adheres to the Model Driven Architecture (MDA) paradigm. It transforms UML models into deployable components for your favorite platform. While Andr
这是从l零开始实现YOLOv3目标检测教程的第2部分。在上一部分中，解释了YOLO的工作原理，在这一部分中，我们将在PyTorch中实现YOLO所使用的层。换句话说，这是我们创建模型构建模块的部分。
上个月发布了四篇文章，主要讲了深度学习中的“hello world”----mnist图像识别，以及卷积神经网络的原理详解，包括基本原理、自己手写CNN和paddlepaddle的源码解析。这篇主要跟大家讲讲如何用PaddlePaddle和Tensorflow做图像分类。所有程序都在我的github里，可以自行下载训练。 在卷积神经网络中，有五大经典模型，分别是：LeNet-5,AlexNet,GoogleNet,Vgg和ResNet。本文首先自己设计一个小型CNN网络结构来对图像进行分类，再了解一
最近好几个网友都来问我HWC是根据什么条件来决定client合成还是device，作为之前一直"吹牛逼"，说自己如何好学，如何积极回答网友问题的博主，这波必须安排，看完这篇文章，绝对让你明白。
Open Graph Benchmark（以下简称 OGB）是斯坦福大学的同学开源的 Python 库，其包含了图机器学习（以下简称图 ML）的基准数据集、数据加载器和评估器，目的在于促进可扩展的、健壮的、可复现的图 ML 的研究。
本部分是 从0到1 实现YOLO v3 的第二部分，前两部分主要介绍了YOLO的工作原理，包含的模块的介绍以及如何用pytorch搭建完整的YOLOv3网络结构。本部分主要介绍如何完成YOLO的前馈部分。 本文假设读者已经完成了上部分的阅读，以及对pytorch有一定的了解。
cesiumjs中可定制多种图层，可以使用互联网上很多地图提供商的图层数据，也可以使用自己的地图数据。Cesium支持多种标准化格式的GIS瓦片服务，可以把栅格图层绘制到地球的表面——cesiumjs的地图图层本质上是一些瓦片数据，这些图层的亮度、对比度、色相均可以动态调整。
xLSTM的新闻大家可能前几天都已经看过了，原作者提出更强的xLSTM，可以将LSTM扩展到数十亿参数规模，我们今天就来将其与原始的lstm进行一个详细的对比，然后再使用Pytorch实现一个简单的xLSTM。
本部分是 从0到1 实现YOLO v3 的第二部分 的第二部分，前两部分主要介绍了YOLO的工作原理，包含的模块的介绍以及如何用pytorch搭建完整的YOLOv3网络结构。本部分主要介绍如何完成YOLO的前馈部分。 本文假设读者已经完成了第一部分的阅读，以及对pytorch有一定的了解。
我们知道在不考虑输入层的情况下，一个典型的卷积神经网络通常由若干个卷积层、激活层、池化层及全连接层组成，无论是最经典的LeNet5，还是前两天刚出现的MobileNet V3，无一不都包含这些层。今天就带大家学习下如何使用TensorFlow2.0搭建卷积神经网络模型。
Data Layers定义了caffe中网络的输入，依赖于高效的数据库，例如(LevelDB or LMDB)。并且可以对数据做预处理，例如mean subtraction, scaling, random cropping, mirroring。 常用的有：Input, ImageData.
import csv csvfile = file('E:\\workspace\\data\\ex1.csv', 'rb') reader = csv.reader(csvfile) for line in reader: print line csvfile.close() import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.cm as cm from urllib import urlretrieve
目标是想把在服务器上用pytorch训练好的模型转换为可以在移动端运行的tflite模型。
在本文中，我将深入研究谷歌的BERT生成的word embeddings，并向你展示如何通过BERT生成自己的word embeddings。
文本分类是商业问题中常见的自然语言处理任务，目标是自动将文本文件分到一个或多个已定义好的类别中。文本分类的一些例子如下：
文本分类作为自然语言处理任务之一，被广泛应用于解决各种商业领域的问题。文本分类的目的是将 文本/文档 自动地归类为一种或多种预定义的类别。常见的文本分类应用如下：
有一些单纯搞计算机、数学或者物理的人会问，究竟怎么样应用 ML 在量化投资。他们能做些什么自己擅长的工作。虽然在很多平台或者自媒体有谈及有关的问题，但是不够全面和完整。从今日起，量化投资与机器学习公众
随着人工时代的到来及日渐成熟，大模型已慢慢普及，可以为开发与生活提供一定的帮助及提升工作及生产效率。所以在新的时代对于开发者来说需要主动拥抱变化，主动成长。
（2）定义训练数据，加餐部分是使用自己的数据集：（可参考：https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/80506147）
gopacket是google出品的golang三方库，质量还是靠的住，项目地址为：github.com/google/gopacket gopacket到底是什么呢？是个抓取网络数据包的库，这么说可能还有点抽象，但是抓包工具大家可能都使用过。 Windows平台下有Wireshark抓包工具，其底层抓包库是npcap（以前是winpcap）； Linux平台下有Tcpdump，其抓包库是libpcap； 而gopacket库可以说是libpcap和npcap的go封装，提供了更方便的go语言操作接口。
机器之心报道 机器之心编辑部 TensorFlow 2.10 已发布，还没有更新的小伙伴现在可以更新了。 近日，TensorFlow 官方宣布， TensorFlow 2.10 来了！距离上次 2.9 版本的更新仅仅过去三个月。 TensorFlow 地址：https://blog.tensorflow.org/2022/09/whats-new-in-tensorflow-210.html 新版本的亮点包括：Keras 中新的用户友好特性、Windows 中扩展 GPU 支持等等。此版本还标志着 Ten
原因是Lambda的Layer层，添加的脚本执行环境eve，打包压缩的zip包有问题，没有按照标准的解压流程去执行。
背景：04 W2 作业：Keras教程+ResNets残差网络 里的快乐的房子问题
整体而言，为了吸引用户，TensorFlow 2.0 从简单、强大、可扩展三个层面进行了重新设计。特别是在简单化方面，TensorFlow 2.0 提供更简化的 API、注重 Keras、结合了 Eager execution。
原文：Github 项目- 基于YOLOV3 和 DeepSort 的实时多人追踪 - AIUAI
在1889年，梵高画了这个美丽的艺术品：星月夜。如今，我的GAN模型只使用20％的标签数据，学会了画MNIST数字！它是怎么实现的？让我们动手做做看。 半监督学习 大多数深度学习分类器需要大量的标签样
虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow 被拉下马了吗？）。
文件中保存的仅仅是参数张量的数值，没有其他的结构参数，需要使用相同的网络结构才能恢复网络数据，一般在拥有源文件的情况下使用。
在上一篇文章中，我们介绍了循环神经网络的建立方式。本来接下来应该介绍 TensorFlow 中的深度强化学习的，奈何笔者有点咕，到现在还没写完，所以就让我们先来了解一下 Keras 内置的模型训练 API 和自定义组件的方法吧！本文介绍以下内容：
才云开源的基于镜像仓库的机器学习模型分发组件 ormb（OCI-Based Registry for ML/DL Model Bundle）能帮助企业像管理容器镜像一样管理机器学习模型。它不仅提供版本化的模型管理能力，还可利用符合 OCI 标准的容器镜像仓库存储和分发机器学习模型。通过 Harbor 2.0，它可以实现在多个镜像仓库间的同步，满足更多企业级需求。
http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/73721903
之前讲过了如何用tensorflow构建数据集，然后这一节课讲解如何用Tensorflow2.0来创建模型。
本文由Oliver Cui根据实战经验，撰稿而成，同时他也是「视觉IMAX」知识星球特邀嘉宾。
在处理图像和图像数据时，CNN是最常用的架构。卷积神经网络已经被证明在深度学习和计算机视觉领域提供了许多最先进的解决方案。没有CNN，图像识别、目标检测、自动驾驶汽车就不可能实现。
本文小白将和大家一起学习如何在不使用计算量很大的滑动窗口的情况下对任意尺寸的图像进行图像分类。通过修改，将ResNet-18CNN框架需要224×224尺寸的图像输入改为任意尺寸的图像输入。
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