在大量的数据集中去描述或查找标签错误本身就是挑战性超高的任务,多少英雄豪杰为之头痛不已。
这部分教程主要介绍如何创建一个Python工程并使其具有Pycharm的代码风格。你将会看到Pycharm使你的源码变得非常简洁美观,带有合适的缩进、空格等等,因此Pycharm也是一款代码质量管理的利器。
使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时,你是不是会潜意识中假设,这些数据集中的类标签都是正确的?
这两种语言非常流行且功能强大,但是它们之间确实存在关键差异,我们将在这里详细介绍它们
注意:对于Python 2用户:@staticmethod和@classmethod装饰器自Python 2.4起可用,此示例将按原样工作。class MyClass:您可以选择声明一个继承自object该class MyClass(object):语法的新样式类,而不是使用简单的声明。除此之外,您还不错。
如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集,那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是,ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们?在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性,解决方案也很有限。
在过去的几章中,我们已经构建了许多对我们的项目至关重要的系统。我们开始加载数据,构建和改进结节候选的分类器,训练分割模型以找到这些候选,处理训练和评估这些模型所需的支持基础设施,并开始将我们的训练结果保存到磁盘。现在是时候将我们拥有的组件统一起来,以便实现我们项目的完整目标:是时候自动检测癌症了。
前言: 开发得跟view打交道,我们也经常看到苹果官方代码有layout方法的相关调用,但是大家可知道什么时候调用,什么时候需要吗?针对网上大部分资料讲得不够清晰,我决定用Demo来讲解 一、layoutSubviews 不能直接调用这个方法。强制刷新布局,调用 setNeedsLayout,如果想马上刷新界面,调用layoutIfNeeded 二、setNeedsLayout跟layoutIfNeded setNeedsLayout调整视图的子视图的布局时,在应用程序的主线程调用此方法。此方法记录
2012年iOS应用商店中发布了一个名为FuelMate的Gas跟踪应用。小伙伴们可以使用该应用程序跟踪汽油行驶里程,以及有一些有趣的功能,例如Apple Watch应用程序、vin.li集成以及基于趋势mpg的视觉效果。
迄今为止,在我遵循的传统服务器端模型中,有一个客户端(由用户驱动的Web浏览器)向应用服务器发出HTTP请求。请求可以简单地请求HTML页面,例如当你单击“个人主页”链接时,或者它可以触发一个操作,例如在编辑你的个人信息之后单击提交按钮。在这两种类型的请求中,服务器通过直接发送新的网页或通过发送重定向来完成请求。然后客户端用新的页面替换当前页面。只要用户停留在应用的网站上,该周期就会重复。在这种模式下,服务器完成所有工作,而客户端只显示网页并接受用户输入
今天,我们很高兴地宣布 TypeScript 4.4 候选版本(RC)已经到来!因此从现在起到 TypeScript 4.4 稳定版,除了对关键 bug 做出修复之外,预计不会再有其他更深层次的变化调整。如果你想现在就尝试 TypeScript 的 RC 版,可以通过 NuGet 获取,或者使用以下 npm 命令:
在前言中,已经提到经常使用深度学习的领域就是模式识别。编程初学者都是从打印“Hello World”开始,深度学习中我们则是从识别手写数字开始。 本章中,我会讲解如何在TensorFlow中一步步建立单层神经网络,这个建立的神经网络用来识别手写数字,它是基于TensorFlow官方新手指南中的一个例子改变而来。 根据本书的风格,在本例子中会简化一些概念与理论证明。 如果读者在读完本章后,有兴趣研究例子中相关的理论概念,建议读者去阅读神经网络与深度学习一书,该书同样可在网上获得,该书阐述了本例子中的一些深度理
Python 中的函数是一等对象。编程语言研究人员将“一等对象”定义为一个程序实体,可以:
PyCharm 2016.3 公开预览版发布了,PyCharm是一种Python IDE,带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具,比如调试、语法高亮、Project管理、代
由于 Python 数据模型,您定义的类型可以像内置类型一样自然地行为。而且这可以在不继承的情况下实现,符合鸭子类型的精神:你只需实现对象所需的方法,使其行为符合预期。
我们会通过分享有用的图书馆和资源而不是用复杂的数学知识来带你入门 SVM 。
先前的发言者已经讨论了如何消费视觉数据来训练能够拥有良好图像表示的视觉理解模型,以及如何构建更通用的图像理解模型。接下来,我们将稍微探讨反向过程,即如何产生视觉数据。在这个教程环节中,我们将重点放在所谓的对齐视角上,看看如何获得与人类意图一致的数据,使得这些数据更有用。
在数据科学领域,可用的资源非常的多:从Datacamp到Udacity再到KDnuggets,在网上有很多可以在线学习数据科学的地方。但是,如果你是一个喜欢在实践中学习的人,那么Kaggle可能是让你通过实践数据科学项目提高自己的最佳地点。
本章是第八章的续集,涵盖了更多关于 Python 渐进类型系统的内容。主要议题包括:
在使用Python编程时,有时候可能会遇到类似于AttributeError: module 'skimage' has no attribute 'io'的错误。这个错误通常出现在使用scikit-image库的时候,表明无法找到名为‘io’的属性。
当我们写的一个脚本或程序发生各种不可预知的异常时,如果我们没有进行捕获处理的时候,通常都会致使程序崩溃退出,并且会在终端打印出一堆 密密麻麻 的 traceback 堆栈信息来告诉我们,是哪个地方出了问题。
除其他事项外,傅立叶分析通常用于数字信号处理。 这要归功于它在将输入信号(时域)分离为以离散频率(频域)起作用的分量方面如此强大。 开发了另一种快速算法来计算离散傅里叶变换(DFT),这就是众所周知的快速傅里叶变换(FFT),它为分析及其应用提供了更多可能性。 NumPy 针对数字计算,也支持 FFT。 让我们尝试使用 NumPy 在应用上进行一些傅立叶分析! 注意,本章假定不熟悉信号处理或傅立叶方法。
面向对象编程关乎接口。在 Python 中理解类型的最佳方法是了解它提供的方法——即其接口——如 “类型由支持的操作定义”(第八章)中所讨论的。
近日,Toit 编程语言团队宣布将项目开源。但其实很多开发者对 Toit 并不熟悉,Toit 究竟是什么?
在Statsbot团队发布关于时间序列异常检测的帖子之后,许多读者要求我们向他们介绍支持向量机的方法。现在是向您介绍SVM(支持向量机)的时候了,而不用您辛苦的计算和使用有用的图书馆和资源来开始学习。
本文是 Subclassing in Python Redux 的中文版。在阅读的过程中,我发现与我的「友好的 Python」不谋而合,故向作者请求翻译此文。版权归原作者 Hynek Schlawack 所有。除非特别说明,本文所有的「我」均指原作者 Hynek。
Django是一个非常受欢迎的全功能服务器端Python Web框架,可以快速开发安全和可维护的网站。由经验丰富的开发人员构建。Django负责处理Web开发大部分繁琐的工作,因此您可以专注于编写应用程序而无需重新编写框架。它是免费和开源的,拥有蓬勃发展的活跃社区,优秀的文档,以及许多免费和付费支持的选项。
当我们自己写代码的时候,都知道这一行行的代码是什么意思,如何工作,如何实现业务需求的,当然,这些仅仅是「当我们自己在写」的时候。而真实的情况是:当时确实如此,但明天,下周,明年,事实可能是南辕北辙的差别。还有其他人了解我的编码风格吗?对于必须维护我的代码的新团队成员来说,代码是否便于阅读?是否会花几个小时解释一些显而易见的事情,或者纠正其他人由于他们不理解明显「如此明显」的代码而犯的错误?
选自Google blog 作者:Sourish Chaudhuri 机器之心编译 音频(audio)对于我们对世界的感知的影响的巨大自然不言而喻。语音(speech)显然是人们最熟悉的通信方式之一,但环境声音(sound)也能传达很多重要的信息。我们可以本能地响应这些背景声音所创造的语境,比如被突然出现的喧闹而吓到、使用音乐作为一种叙述元素或者在情景喜剧中将笑声用作一种观众提示。 自 2009 年以来,YouTube 就开始为视频提供自动生成的字幕了,而这主要是专注于语音转录以使 YouTube 上托管的
作者: Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向,被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外,它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始,进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南,它并没有详细介绍主流的目标检测算法,这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD,这应该是最全的一份目标检测算法盘点
历史上AVL树流行的另一变种是红黑树(red black tree)。对于红黑树的操作在最坏情形下花费O(log N)时间,而且我们将看到,(对于插入操作的)一种慎重的非递归实现可以相对容易地完成(与AVL树相比)。
提起Markdown,对我来说是毕设、是项目、是不可多得的助手。 Markdown 是一种轻量级的”标记语言”,优点在于 (1)可以更加专注文章内容而不是排版样式。 (2)轻松的导出 HTML 和本身的 .md 文件。 (3)纯文本内容,兼容所有的文本编辑器与字处理软件。 (4)可读,直观。适合所有人的写作语言。 查资料了解到,Hexo下使用的MarkDown为Github的 GFM ,风格很漂亮,简洁美观大方。但是GFM 的MarkDown语法和标准的MarkDown稍有不同,使用过程中需要注意一些,在下面的介绍中我会进行说明的请放心。
咦咦咦,各位小可爱,我是你们的好伙伴——bug菌,今天又来给大家普及Java SE相关知识点了,别躲起来啊,听我讲干货还不快点赞,赞多了我就有动力讲得更嗨啦!所以呀,养成先点赞后阅读的好习惯,别被干货淹没了哦~
颜色对我们日常生活中的感知和情感有着重大影响。如果使用得当,颜色可以引起用户的特定反应。本文将专注于两种特殊的颜色 - 红色和绿色。理由如下:
你听说过或使用过 CSS 的 calc() 函数吗?也许你听说过它,但从未尝试过,或者尝试过使用它,但在使用过程中遇到了一些问题。这篇指南可以帮助你。
很多人在学习了基本的Python语言知识后,就转入应用阶段了,后期很少对语言本身的新变化、新内容进行跟踪学习和知识更新,甚至连已经发布了好几年的Python3.6的新特性都缺乏了解。
本章主要内容 构建并启动Electron应用 生成package.json,配置成Electron应用 在你的项目中包含预先构建Electron版本 配置package.jso
你的电脑只会做你让它做的事情;它不会读取你的想法,做你想让它做的事情。即使是专业的程序员也会一直制造 bug,所以如果你的程序有问题也不要气馁。
在本系列第二部分中,Noam 提出了一些模式,说明如何直接用 Web 平台作为框架提供的一些解决方案的替代方案。
带有 .__call__() 方法的类实例的行为类似于函数,它提供了一种灵活方便的方法来为你的对象添加功能。作为一个 Python 开发者,了解如何创建和使用可调用实例是一项宝贵的技能。
很多语言都有 OOP 特性,但是 Python 有一些独特的 OOP 特性,包括属性和魔术方法。学习如何使用这些 Python 风格技巧可以帮助您编写简洁易读的代码。
计算机视觉算法消耗并产生数据-它们通常将图像作为输入并生成输入的特征,例如轮廓,感兴趣的点或区域,对象的边界框或其他图像。 因此,处理图形信息的输入和输出是任何计算机视觉算法的重要组成部分。 这不仅意味着要读取和保存图像,还要显示有关其功能的其他信息。
类似于函数,继承是一种代码重用技术,您可以将其应用于类。这是将类置于父子关系中的行为,在这种关系中,子类继承父类方法的副本,使您不必在多个类中复制一个方法。
在这种情况下,!important 并不是 color 的一部分,而是增加了 --color 变量的特性。规范中指明:
选自Open AI Blog 机器之心编译 参与:黄小天、微胖 我们开源了 OpenAI 基准(https://github.com/openai/baselines),努力再现与已发表论文成绩相当的强化学习算法。接下来几个月,我们将发布算法;今天发布的是 DQN 和它的三个变体。 重现强化学习结果非常复杂:性能非常嘈杂,算法有很多活动部分,因此会有微妙漏洞,而且很多论文都没有报告所有必要的技巧。通过发布正确的实现(Know-good)(以及创造这些的最佳实践),我们希望确保强化学习的显著优势与现有算法的错
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