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简单易懂的讲解深度学习(入门系列之五)

下面我们就列举一个区分“西瓜和香蕉”的经典案例,来看看感知机是如何工作的。 为了简单起见,我们就假设西瓜和香蕉都仅有两个特征(feature):形状和颜色,其它特征暂不考虑。...这里需要说明的是,对象的不同特征(比如水果的颜色或形状等),只要用不同数值区分表示开来即可,具体用什么样的值,其实并无大碍。...,阈值θ依然为0(事实上为其它初值,也是可行的),那么我们遵循如下步骤,即可完成判定西瓜的学习: (1)计算判定西瓜的输出值f: ? 将这个输出值带入如图5-2-b所示的阶跃函数,可得y=0。...前面的章节,我们提到的那位人工智能泰斗明斯基(Minsky)已经证明,若两类模式是线性可分的,那么一定存在一个线性超平面可以将它们区分开来,如图5-6(a)-(c)所示。...但是对于线性不可分原子布尔函数(如“异或”操作),就不存在简单地线性超平面将其区分开来(如图5-6-(d))。

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.net题库第1-9章

通过sender参数就可判定当前按下的是哪一个鼠标键 通过e.Button就可判定当前按下的是哪一个鼠标键 (答案) 通过e.Clicks就可判定当前按下的是哪一个鼠标键 通过e参数就可判定当前按下的是哪一个鼠标键...注意:区分大小写,且前后和中间均勿加空格 学生答案: Brush 标准答案: SolidBrush 得分: 0.0 /10.0 第3题 若不希望用户在ComboBox控件编辑文本,则应将属性...注意:区分大小写,且前后和中间均勿加空格 学生答案: DropDownList 标准答案: DropDownList 得分: 10.0 /10.0 第4题 在GDI+的Graphics类...注意:区分大小写,且前后和中间均勿加空格 学生答案: Update 标准答案: Update 得分: 10.0 /10.0 第2题 ADO.NET,使用数据适配器DataAdapter...注意:区分大小写,且前后和中间均勿加空格 学生答案: ExecuteReader 标准答案: ExecuteReader 得分: 10.0 /10.0 第5题 在ADO.NET,若要向表中新增一行数据

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php代码审计-sql注入进阶篇

关键字过滤 部分waf会对关键字进行过滤,我们可以用大小写或者双写关键字来绕过。 源代码分析 <?...str_replace("--","","$gl"); $gl=str_replace("order","","$gl"); return $gl; } 分析一下代码,首先获取了数据,加载dl函数以后带入了数据库执行...,然后if判定是否有提交,是否登录成功,登录成功后回显用户的账号,这是一个非常简单的后台登录代码。...关键字过滤注入方法 用大小写和双写关键字来尝试绕过,返回代码里有回显位所以可以union注入,dl函数把union,select这些字符替换成空但是mysql是不不区分大小写的,所以可以大小写混写来绕过...把经过两次编码后的and提交数据会经过web容器解码后变为%61%6e%64,preg_match判定就不会触发。

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基于机器学习的疲劳检测

积分图就是从图像起点到各个点所形成的矩形区域像素之和作为一个数组元素保存在内存。使用积分图可方便计算。...步骤如下: (1)建立统计形状模型 手工标定目标特征点  对齐后的形状向量集进行PCA (2)建立统计特征模型 灰度信息采样 构建局部灰度特征 (3)目标搜索匹配 对法线采样点进行灰度值求导的方法得到特征点的局部特征...《一种快速驾驶员疲劳检测方法》 为了解决误判问题,文中使用基于Haar特征的Adaboost算法训练分类器, 实现嘴的正常状态和张嘴状态的区分,再针对区分结果实现二次处理,计算嘴的张开程度,判定是否处于疲劳状态...为判断嘴的张开程度,我们同样在轮廓上取最具代表性的4个点: 上下边缘点和左右边缘点, 通过计算轮廓的外接矩形的宽高比来判定是否为打哈欠状态,一般认为当宽高比大于1.5的时候处于疲劳状态。...以上这些文献均为使用了机器学习训练分类器的方法得到哈欠、闭眼特征,从而判定疲劳。

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Python 字符串操作

大小写转换函数 大小写转换函数返回原始字符串s的一个副本: 函数 说明 lower() 将所有字符转换为小写 upper() 将所有字符转换为大写 capitalize() 将第一个字符转换为大写,同时将其他所有字符转换为小写...大小写转换函数是规范化的一个重要元素。...判定函数 判断函数根据字符串s是否属于适当的类而返回True或False: 函数 说明 islower() 检查所有字母字符是否为小写 isupper() 检查所有字母字符是否为大写 isspace()...检查所有字符是否为空格 isdigit() 检查所有字符是否为范围0~9的十进制数字 isalpha() 检查所有字符是否为a~z或A~Z范围内的字母字符 使用这些函数,你可以识别有效的单词、非负整数...该函数区分大小写。 index = "Hello World".find("o") print index # 4

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首个面向手绘草图的深度自监督表示学习

该文中,可用于手绘草图自监督学习的借口任务被首次提出,时序卷积网络也是首次被用于手绘草图的表示学习。 ? ?...模型学会区分某张草图是否发生了某种风格变化的前提是先学会感知草图中的关键信息。 那么给定一张草图,如何按照指定风格进行变换呢?...该论文所提出的自监督表示学习框架是一个多分支融合的架构,整体上分为两个自监督学习分支,一个分支是基于判定旋转方向(四分类问题),特色在于另一个分支,基于判定是否发生了某种风格转换(二分类问题)。...并且,基于判定是否发生风格转换的分支是一个灵活的可扩展的分支,引入风格的数量是一个可人为设定的超参数。...特别地,在可视化结果,可以看到:在处理形状上原本是中心对称的一些手绘图形时,相比于基于旋转角度判定的自监督模型,基于手绘风格判定的自监督模型可以更为敏感地去捕获笔画信息。 ? ? ?

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python模块之os.path

os.path.expandvars(path) 扩展path的环境变量并返回。path$NAME和${NAME}格式的子串将被对应的环境变量替换(不同平台存在是否区分大小写的问题)。...符号链接判定为True,受到破坏判定为False [root@localhost ~]# ll 总用量 0 lrwxrwxrwx. 1 root root 8 12月 21 07:32 demo.link...符号链接判定为True,受到破坏判定为False os.path.islink(path) 判断是否为符号链接,即使是受到破坏的符号链接,也会返回True。...e:\\foo): >>> os.path.abspath(join("e:", "foo")) 'E:\\git_project\\foo' os.path.normcase(path) 规范路径名大小写...在Unix和Mac OS X系统,直接返回path;在大小写不敏感的系统(如Windows),会将path转换为小写字母。此外Windows还会将/转换为\\。

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状态机编程思想(1):括号内外字符串统计

题目描述 给定一个字符串,它由以下字符组成: 左括号“(” 右括号“)” 下划线“_”  大小写字母构成的字符串(单字母也算作字符串) 该字符串组成有以下规则限定: 括号成对出现且不会嵌套,保证语法正确...但是这样做有以下棘手之处: 判定括号边界时需要保存之前的状态,而处理程序和判定状态逻辑往往混乱成一锅粥,难解难分 不同状态下的处理逻辑不同,这样对于大型问题,逻辑之间有可能产生耦合,甚至在不同状态间跳来跳去...状态机思路 状态机是编译原理的一种技术,学过电学的读者应该也在《数字电子技术》中用过它,归根结底,就是把复杂的问题逻辑化为一个一个的状态,我们处理问题的过程就是在各个状态之间不断迁移(包含自迁移),这样画出来的图就叫做状态迁移图...我设置了两个状态,一个用来区分括号内外,一个用来区分是否是字母,从而进行不同的处理。 括号内外分成了两个子状态,这两个子状态是互斥的,因此他们内部的状态变量可以共用。

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照这个节奏,AI 连设计师的工作也要抢?

第二步: 甄别器神经网络升级 然后我们设计了一个名为甄别器的神经网络来判定图像是软件画的还是真实照片。如果软件画出的图被判定为真实照片,软件就会得到“奖励”。...在第一组实验,软件被训练生成类似于MNIST数据集里的数字图像,通过尝试生成欺骗甄别器的图像,软件学会了控制画笔以适应不同数字的风格,这就是我们常说的可视化程序技术。...第四步:扩散到真人数据集 我们也用特定的图像训练软件,要求它生成“复制”图像,然后让甄别器判定“复制”后的图像是否是软件生成的和是否是原图的副本。区分难度越大,“奖励”越多(软件学习得越多)。...这意味着可以将模拟过程中学习到的应用于其他类似环境,比如在机器人手臂上应用来模拟真人。视频截图如下: ?...还有就是可以将框架扩展到真实的数据集中,在训练绘制名人脸部表情时,软件可以捕捉到脸部的主要特征:形状、色调、发型,就像街头艺术家寥寥数笔就勾勒出一幅肖像。 ?

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