欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 为什么将CSV的数据发到kafka flink做流式计算时...，选用kafka消息作为数据源是常用手段，因此在学习和开发flink过程中，也会将数据集文件中的记录发送到kafka，来模拟不间断数据； 整个流程如下： [在这里插入图片描述] 您可能会觉得这样做多此一举...）； 另外，如果两条记录实际的间隔时间如果是1分钟，那么Java应用在发送消息时也可以间隔一分钟再发送，这个逻辑在flink社区的demo中有具体的实现，此demo也是将数据集发送到kafka，再由flink...消费kafka，地址是：https://github.com/ververica/sql-training 如何将CSV的数据发送到kafka 前面的图可以看出，读取CSV再发送消息到kafka的操作是...本次实战用到的数据集是CSV文件，里面是一百零四万条淘宝用户行为数据，该数据来源是阿里云天池公开数据集，我对此数据做了少量调整； 此CSV文件可以在CSDN下载，地址：https://download.csdn.net
http://www.atyun.com/32461.html 一般来说，数据科学家开发模型，前端工程师负责展示。...对于Flask Web应用程序，我们可以使用Jinja模板库将Python代码传递给HTML文档。例如，在我们的main函数中，我们将表单的内容发送到一个名为index.html的模板。...这些函数使用经过训练的Keras模型生成具有用户指定的diversity和num_words的新专利。这些函数的输出依次被发送到random.html或seeded.html任一模板作为网页。...用预训练的Keras模型进行预测 model参数是经过训练的Keras模型，其加载如下： from keras.modelsimport load_model import tensorflow as...结论 在本文中，我们了解了如何将经过训练的Keras深度学习模型部署为Web应用程序。这需要许多不同的技术，包括RNN，Web应用程序，模板，HTML，CSS，当然还有Python。
幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...在转权值之前，我们需要在 PyTorch 和 Keras 中定义 Squeezenet 模型。 如下图所示，在这两种框架下定义 Squeezenet，然后将 PyTorch 权值转成 Keras。...("squeezenet.h5") 上面是已经转好权值的，你所需要做的是将 Keras 模型保存为 squeezenet.h5。...你可以在这儿下载预训练的 Keras Squeezenet 模式。下一步是将我们整个的模型架构和权值转成可运行的 TensorFlow 模型。...总结 移动端的深度学习框架将最终转变我们开发和使用 app 的方式。使用上述代码，你能轻松导出你训练的 PyTorch 和 Keras 模型到 TensorFlow。
机器学习也是如此，要想识别出这张人脸属于谁，我们同样需要大量的本人和其他人的人脸数据，然后将这些数据输入Tensorflow这样的深度学习（深度学习指的是深度神经网络学习，乃机器学习分支之一）框架，利用深度学习框架建立属于我们自己的人脸分类模型...只要数据量足够，分类准确率就能提高到足以满足我们需求的级别。 日本程序员提供的源码利用了keras这个深度学习库来训练自己的人脸识别模型。...关于预处理，我们做了几项工作： 1）按照交叉验证的原则将数据集划分成三部分：训练集、验证集、测试集； 2）按照keras库运行的后端系统要求改变图像数据的维度顺序； 3）将数据标签进行one-hot编码...与数据集加载及预处理模块一样，我们依然将模型构建成一个类来使用，新建的这个模型类添加在Dataset类的下面： ? 先不解释代码，咱先看看上述代码的运行情况，接着再添加几行测试代码： ?...根据keras开发文档的说明，当我们将卷积层作为网络的第一层时，我们还应指定input_shape参数，显式地告知输入数据的形状，对我们的程序来说，input_shape的值为(64,64,3)，来自Dataset
「@Author：Runsen」 加载数据集 1.创建模型 2.卷积层 3. 激活层 4. 池化层 5. Dense（全连接层） 6....import to_categorical 加载数据集 sklearn中的数字数据集 文档：http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/datasets...X_data.shape[1], X_data.shape[2], 1)) # one-hot encoding of y_data y_data = to_categorical(y_data) 将数据划分为列车...import Sequential from keras import optimizers from keras.layers import Dense, Activation, Flatten,...Conv2D, MaxPooling2D 1.创建模型 创建模型与MLP（顺序）相同 model = Sequential() 2.卷积层 通常，二维卷积层用于图像处理 滤波器的大小（由“kernel
将Keras权值矩阵保存为简短的动画视频，从而更好地理解你的神经网络模型是如何学习的。下面是第一个LSTM层的例子，以及一个经过一个学习周期训练的6级RNN模型的最终输出层。...它公开了一个可以在任何模型fit(.)方法中包含的Keras回调函数。...在默认情况下，keras_weight_animator将每100个批处理的层权值以PNGs格式保存在名为epoch_XXX-layer_NAME-weights_YY.的文件夹中的output_directory...将这个设置为True之后会自动为你提供mp4格式的视频。...示例数据来自于福特汉姆大学发布的 WIreless Sensor Datamining Actitracker数据集: Jennifer R. Kwapisz, Gary M.
通过使用更大、更复杂的模型，可以获得更高的准确率，预训练模型是一个很好的选择，我们可以直接使用预训练模型来完成分类任务，因为预训练模型通常已经在大型的数据集上进行过训练，通常用于完成大型的图像分类任务。...例如，本文将要用到的模型是由谷歌开发的 MobileNetV2 网络结构，该模型已经在 ImageNet 数据集上进行过预训练，共含有 1.4M 张图像，而且学习了常见的 1000 种物体的基本特征，因此...# opencv读取图像 并resize为（224，224） images = [cv.resize(cv.imread(str(file)), (224, 224)) for file in files...MobileNetV2 来实现图像分类 # 加载预先训练的模型MobileNetV2来实现图像分类 model = tf.keras.applications.MobileNetV2(include_top...pred_images) kpredictions = kmodel.predict(pred_images) print(kpredictions) # 预测的类别 # 0：dog 1：cat 将分类后的图像保存到不同文件夹下
除了透视表，还可以是表格样式： 在《将透视表伪装成表格的两种方式》这篇文章中，我讲解了如何制作表格样式的透视表。 无论是表格还是透视表展现，都不够灵活。...一个表示多维数据集的连接名称的文本字符串。 Member_expression 可选。多维表达式 (MDX) 的文本字符串，用来计算出多维数据集内的成员或元组。...我们以一个有三个数据源的销售模型为例。...输入CUBEVALUE函数后，第一个参数先输入双引号，会自动弹出“本工作簿模型”，选择该模型。...，弹出ALL，即默认数据是所有销售员，此处我们将ALL手工更改为胡大花。 最后一个参数选择度量值中的销售额。 这样，胡大花的业绩体现在了单元格中。
但是实际采集数据的过程中，可能经常会遇到样本量不够的情况，这就很容易导致训练出的模型过拟合，泛化能力不足，这时候该怎么办呢？...一种方法是利用预训练好的模型，也就是使用另一个在大量样本下获得足够训练的模型，只要这个模型的训练数据集足够大，而且够通用，那么可以理解为其学到的特征空间层次结构能够有效地作为视觉世界的通用模型基础。...ImageDataGenerator import cv2 as cv import os img = cv.imread("...., 按feature执行 samplewise_center：布尔值，使输入数据的每个样本均值为0 featurewise_std_normalization：布尔值，将输入除以数据集的标准差以完成标准化..., 按feature执行 samplewise_std_normalization：布尔值，将输入的每个样本除以其自身的标准差 zca_whitening：布尔值，对输入数据施加ZCA白化 zca_epsilon
library(keras) 生成样本数据集 首先，本教程的样本回归时间序列数据集。...我们需要将x输入数据转换成矩阵类型。 x = as.matrix(data.frame(a,b,c)) y = as.matrix(y) 建立模型 接下来，我们将创建一个keras序列模型。 ...fit(train_x,train_y) predict(test_x) 最后，我们将绘制原始测试数据的Y值和预测值。...plot(x, test_y) lines(x, y_pred) 在本教程中，我们已经简单了解了如何在R中用keras神经网络模型拟合回归数据。...---- 本文选自《R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据》。
「@Author：Runsen」 分类任务的MLP 当目标（「y」）是离散的（分类的） 对于损失函数，使用交叉熵；对于评估指标，通常使用accuracy 数据集描述 CIFAR-10数据集包含10个类中的...与回归模型相同-使用Sequentia() model = Sequential() 1-1.添加层 Keras层可以「添加」到模型中 添加层就像一个接一个地堆叠乐高积木 应注意的是，由于这是一个分类问题...Keras模型应在培训前“编译” 应指定损失类型（函数）和优化器 文档（优化器）：https://keras.io/optimizers/ 文档（损失）：https://keras.io/losses...Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 2.训练 使用提供的训练数据训练模型...model.fit(x_train, y_train, batch_size = 128, epochs = 50, verbose = 1) 3.评估 Keras模型可以用evaluate（）函数计算
本期我们将介绍如和使用OpenCV以及Tensorflow实现深蹲检测 在检疫期间，我们的体育活动非常有限，这样并不好。...数据采集 使用带相机的Raspberry Pi来获取图片是非常方便的，完成图像的拍摄后再利用OpenCV即可将获取的图像写入文件系统。 运动识别 最初，我们打算使用图像分割完成人物的提取工作。...接下来我们将使用Keras 与Tensorflow进行分类。 最初，我们使用了经典的Lenet-5模型，运行结果良好。随后由于阅读了一些有关Lenet-5变体的文章后，我们决定尝试简化架构。...训练如果在增加的话可能会导致过拟合引起准确度的下降，因此接下来我们将把这个模型运用到生活中去。 模型运用 我们将在Raspberry上运行。...加载模型： with open(MODEL_JSON, 'r') as f: model_data = f.read() model = tf.keras.models.model_from_json(
y_train), (X_test, y_test) = boston_housing.load_data() 数据集描述 波士顿住房数据集共有506个数据实例（404个培训和102个测试） 13个属性...（特征）预测“某一地点房屋的中值” 文件编号：https://keras.io/datasets/ 1.创建模型 Keras模型对象可以用Sequential类创建 一开始，模型本身是空的。...model = Sequential() 1-1.添加层 Keras层可以「添加」到模型中 添加层就像一个接一个地堆叠乐高积木 文档：https://keras.io/layers/core/ from...Keras模型应在培训前“编译” 应指定损失类型（函数）和优化器 文档（优化器）：https://keras.io/optimizers/ 文档（损失）：https://keras.io/losses...Non-trainable params: 0 _________________________________________________________________ 2.培训 使用提供的训练数据训练模型
最终，如果我们有多辆汽车，我们可以在汽车上训练模型，然后将该模型发送给CDSW并执行联合学习。在本教程中，我们将汽车数据发送到云中的Hadoop HDFS。...我们使用CDSW运行Keras训练模型，然后将模型保存到HDFS。该模型经过训练，可以从跑道上克隆人的驾驶行为，以基于中心摄像头框架预测转向角，该摄像头框架使用ROS控制汽车。...学习目标 • 将MiNiFi C ++代理安装到Jetson TX2上 • 了解TX2的汽车传感器数据 • 构建用于Emi数据管道的ETL数据管道，以用于CEM • 将MiNiFi数据管道连接到NiFi...数据管道 • 将NiFi管道连接到Hadoop HDFS • 挖掘CDSW中的HDFS数据 • 在CDSW中训练Keras CNN模型 • 保存到HDFS • 建立NiFi管道以引入HDFS模型。...• 将模型从NiFi发送到MiNiFi • 使用MiNiFi部署模型 后续博客会将该内容分成三个教程进行讲解： • 在边缘提取汽车传感器数据 • 将汽车边缘数据收集到云中 • 人工智能到边缘
小勤：怎么将Excel里Power Pivot的数据模型导入到Power BI里啊？ 大海：这个现在好简单哦。直接导入就可以了。 小勤：啊？从Excel工作簿获取数据？ 大海：No，No，No！...大海：这样一导入，做些必要的选择： 然后，就会将在Excel里用Power Query建的查询、加载到Power Pivot的数据以及建好的模型、写好的度量等全导入到Power BI了，结果如下图所示...大海：你这个是没有经过Power Query，直接从表格添加到Power Pivot数据模型的吧？ 小勤：对的。 大海：你看一下Power BI里面这个查询是怎么建出来的？ 小勤：晕啊。...这个是直接输入数据生成的源呢！ 大海：对的。直接从表格添加到Power Pivot数据模型的表会在Power BI中以“新建表输入数据”的方式来实现。...看来以后在Excel里还是先通过Power Query获取数据，然后再加载到Power Pivot数据模型更好。
一旦知道如何在kubernetes上部署模型，就可以在任何地方（谷歌云或AWS）部署。 如何使用Kubernetes将模型部署到生产环境中 你永远不会相信部署模型是多么简单。...预测代码接受单个样本，将模型与样本进行匹配，并返回一个预测。 下面你将看到一个示例代码，它接受一个句子作为输入，并返回一个数字，该数字表示模型预测的句子情绪。...在本例中，使用IMDB数据集训练模型来预测句子的情感。 import keras model = keras.models.load_model("....一旦一个请求被发送到服务器路由/predict，它将接受请求参数，并将它们发送到我们在第一层中编写的预测函数。函数返回值通过HTTP响应发送回客户机。...把它发送到云上 现在我们已经设置好了所有文件，是时候将代码发送到云上了。
一些数据较少的语言，嵌入模型的训练会遇到困难，而跨语言嵌入模型则允许研究者将来自不同语言的词汇投影到共享嵌入空间中，使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上...这使我们能够把在拥有大量数据的语言上训练而成的模型——比如英语——应用到数据较少的语言上。本文对跨语言嵌入模型做了梳理，基于它们采用的方法和平行数据的性质进行了讨论。...配备了这样的矢量空间，我们就可以在任何语言的数据上训练模型。通过将一种语言的可用样本投影到这个空间中，我们的模型同时获得了执行所有其他语言中的预测的能力。...由于CLDC 是被最广泛使用的，我们将 Mogadala 及 Rettinger 的评估表格示例如下： ?...Upadhyay 等人评估了不同任务中需要各种形式监督的跨语言嵌入模型。他们发现在词汇相似度数据组中，句子对齐和文档对齐的模型和词汇对齐模型的表现旗鼓相当。
一般情况下，Power Pivot的模型在Excel界面以数据透视表或数据透视图展现。但是，这种展现方式比较单一，无法实现复杂结构报表提取模型数据的需求。...CUBEVALUE提取模型数据生成复杂格式报表 在将Power Pivot模型数据取值到单元格中这篇文章中，我介绍了如何使用CUBEVALUE函数在单元格中输出Power Pivot模型生成的结果，实现建模强大与表达灵活并存的效果...样例数据依然是这个销售达成模型： 1.CUBEVALUE+切片器 ---- 透视表可以增加切片器，切换数据范围，CUBEVALUE函数将Power Pivot数据取值到单元格中后，是否同样可以切片？...[M_销售笔数]","销售笔数") F列的CUBEVALUE函数也相应变更，为了方便对照，将变更前后的公式同时列示： 变更前=CUBEVALUE("ThisWorkbookDataModel","[销售员...在这样的结构下，E列的指标名称任意变化，F列的数据会对应变化为该指标数据： CUBEMEMBER函数最少两个参数，可以有三个参数，三个参数本例描述为： CUBEMEMBER(这个模型,取哪个度量值
同时文章介绍了一个系统的数据筛选工作流程，将一个大规模的未筛选视频集合转化为适用于生成视频建模的高质量数据集，还提出了一种基于预训练视频扩散模型的多视角生成方法，并与其他专门的新视角合成方法进行了比较。...基于这些发现，作者将策展方案应用于一个包含约6亿个样本的大型视频数据集，并训练了一个强大的预训练文本到视频基础模型，该模型提供了通用的运动表示。...大规模训练视频模型 高分辨率文本到视频模型 将基础的文本到视频模型微调在一个高质量的视频数据集上，该数据集包含大约1M个样本。...将视频分割为约200k个训练视频和900个测试视频。 模型： 作者将微调后的多视角模型称为SVD-MV。对SVD的视频先验在多视角生成中的重要性进行了消融研究。...为了构建其预训练数据集，作者进行了系统性的数据选择和缩放研究，并提出了一种方法来策划大量的视频数据，将大而嘈杂的视频收藏转化为适合生成视频模型的数据集。
YOLO V1输入是大小为448x448x3的图片，我们把数据集的所有的图片大小缩放到448x448，然后将图片的所有像素值缩放到[0, 1]之间。...，用于在训练过程中为模型提供数据。...image) train_label.append(label_matrix) return np.array(train_image), np.array(train_label) 将训练集和验证集数据加载到内存...模型编译 from tensorflow import keras model.compile(loss=yolo_loss ,optimizer='adam') 10....模型训练 一切就绪，准备对模型进行训练。
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