近日,京东安全联合安全界的黄埔军校看雪论坛举办了一次线上CTF大赛,近3w人参赛。参与解答“京东AI CTF大挑战特别题”的同学有1435人,最终解出题目的只有2人。
焊接缺陷是指焊接零件表面出现不规则、不连续的现象。焊接接头的缺陷可能会导致组件报废、维修成本高昂,在工作条件下的组件的性能显着下降,在极端情况下还会导致灾难性故障,并造成财产和生命损失。此外,由于焊接技术固有的弱点和金属特性,在焊接中总是存在某些缺陷。不可能获得完美的焊接,因此评估焊接质量非常重要。
注意:当使用categorical_crossentropy损失函数时,你的标签应为多类模式,例如如果你有10个类别,每一个样本的标签应该是一个10维的向量,该向量在对应有值的索引位置为1其余为0。
焊接缺陷可以定义为焊接零件中出现的焊接表面不规则、不连续、缺陷或不一致。焊接接头的缺陷可能导致零件和组件的报废、昂贵的维修费用、工作条件下的性能显著降低,以及在极端情况下,还会导致财产和生命损失的灾难性故障。
长期短期记忆(LSTM)网络是一种能够在长序列上学习的递归神经网络。
机器学习算法不能直接处理分类数据,分类数据必须转换为数字。这适用于当你处理一个序列分类类型的问题,并计划使用深度学习方法,比如长短期循环神经网络(RNN)时。 在本教程中,你将了解如何将您的输入或输出序列数据转换为一个独热编码(one-hot code),以便在Python中深度学习的序列分类问题中使用。 教程概述 本教程分为四个部分: 1. 独热编码是什么? 2. 手动独热编码 3. 独热编码和scikit-learn 4. 独热编码与Keras 独热编码是什么? 独热编码是将分类变量表示为二进制向量。这
翻译 | 王柯凝 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) ▌介绍 关于卷积神经网络从交通灯识别到更实际的应用,我经常听到这样一个问题:“会否出现一种深度学习“魔法”,它仅用图像作为单一输入就能判断出食物质量的好坏?”简而言之,在商业中需要的就是这个: 当企业家面对机器学习时,他们是这样想的:欧姆蛋的“质量(quality)”是好的 这是一个不适定问题的例子:解决方案是否存在,解决方案是否唯一且稳定还没办法确定,因为“完成”的定义非常模糊(更不用说实现了)。虽然
Stellargraph Unsupervised GraphSAGE是论文中所述GraphSAGE方法的实现: 大图上的归纳表征学习。W.L. Hamilton, R. Ying, and J. Leskovec arXiv:1706.02216 [cs.SI], 2017。
Keras作为深度学习工具,对于 初学者还是蛮友好的,在安装前,我们要知道Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API,它能够以 TensorFlow, CNTK, 或者 Theano 作为后端运行。因此我们安装Keras前,就必须安装相关的依赖包。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
作者 | Vivek Rathod 和 Jonathan Huang,Google Research
在上一篇文章《图像检索系列——利用 Python 检测图像相似度》中,我们介绍了一个在图像检索领域非常常用的算法——感知哈希算法。这是一个很简单且快速的算法,其原理在于针对每一张图片都生成一个特定的“指纹”,然后采取一种相似度的度量方式得出两张图片的近似程度。
这个错误表示你的CPU支持AVX和AVX2指令集,但是你所使用的TensorFlow二进制文件没有被编译以支持这些指令集。 在这篇博客文章中,我们将介绍如何解决这个问题。
框架的选择 如上一节课所说,随着机器学习的发展,目前已经出现很多不错的学习框架,这里我们做个对比: TensorFlow:深度学习最流行的库之一,它不仅便携、高效、可扩 展,还能在不同计算机上运行。小到智能手机,大到计算机集群。它是一款轻量级的软件,可以立刻生成你的训练模型,也能重新实现它;TensorFlow 拥抱创新,有强大的社区、企业支持, 因此它广泛用于从个人到企业、从初创公司到大公司等不同群体。 Caffe: 卷积神经网络框架,专注于卷积神经网络和图像处理,是用 C ++语言写成的。 Theano
钢铁是现代工业最重要的建筑材料之一,不仅在民用领域,在军事领域也是重要的制造材料。钢铁企业对生产的钢铁进行缺陷检查,是保证钢铁产品质量的重要环节。借助卷积神经网络算法和U-Net结构,可以准确地检测出钢铁平面的焊接故障,还能评估它的严重程度。本文即介绍了这一检测方法,并给出了3个样本结果。
本项目旨在利用Keras框架,通过神经网络对实体嵌入进行预处理、训练和提取。注意:项目还在建设中,所以请谨慎使用。
如今,我们拥有许多高级的,特殊的库与框架,比如 Keras,TensorFlow或者PyTorch,也不再总需要担心权重矩阵的大小,更不需要记住我们决定使用的激活函数导数的公式。通常我们只需要尽力一个神经网络,即使是一个结构非常复杂的神经网络,也只需要导入和几行代码就可以完成了。这节省了我们搜索漏洞的时间并简化了我们的工作。但是,对于神经网络的深入了解对我们完成在构架选择,或者超参数的调整或优化的任务上有着很大的帮助。
本文主要介绍在TensorFlow2 中使用Keras API保存整个模型,以及如果使用保存好的模型。保存整个模型时,有两种格式可以实现,分别是SaveModel和HDF5;在TF2.x中默认使用SavedModel格式。
在过去的几年里,图像识别研究已经达到了惊人的精确度。不可否认的是,深度学习在这个领域击败了传统的计算机视觉技术。 将神经网络应用于MNIST的数据集以识别手写的数字这种方法将所有的图像像素传输到完全连接的神经网络。该方法在测试集上的准确率为98.01%。这个成功率虽然看上去不错,但不是完美的。 应用卷积神经网络可以产生更成功的结果。与传统的方法相比,重点部分的图像像素将被传输到完全连接的神经网络,而不是所有的图像像素。一些滤镜应该被应用到图片中去检测重点部分的像素。 Keras是一个使用通用深度学习框架的A
x1 和 x2 输入对于 H1 和 H2 将具有相同的值。但是,H1和H2的权重可能不同,也可能相同。而且,偏差也可以不同,即b1和b2可以不同。
本文来自知乎问题 关于在CNN中文本预测sigmoid分类器训练准确率的问题?中笔者的作答,来作为Keras中多标签分类器的使用解析教程。
对某些即时通讯应用的朋友,最终采取这一聊天的截图,然后将其发送给他们。如果发送或接收了大量这些屏幕截图,那么最终手机的大部分内存都将被阻塞。在保留重要图像安全的同时查找和删除这些屏幕快照是一项非常耗时的任务。因此想用机器学习来完成这项工作
TensorFlow 模型还可用于在移动和嵌入式平台上运行的应用。 TensorFlow Lite 和 TensorFlow Mobile 是资源受限移动设备的两种 TensorFlow。与 TensorFlow Mobile 相比,TensorFlow Lite 支持功能的子集。由于较小的二进制大小和较少的依赖项,TensorFlow Lite 可以获得更好的表现。
小伙伴们,你们都怎样 DeBug Python 代码?是不是常用 print 大法?在本文介绍的这个项目中,deBug Python 代码再也不需要 print 了。只要给有疑问的代码加上装饰器,各种信息一目了然,找出错误也就非常简单了。
Data API还可以从现成的文件(比如CSV文件)、固定大小的二进制文件、使用TensorFlow的TFRecord格式的文件(支持大小可变的记录)读取数据。TFRecord是一个灵活高效的二进制格式,基于Protocol Buffers(一个开源二进制格式)。Data API还支持从SQL数据库读取数据。另外,许多开源插件也可以用来从各种数据源读取数据,包括谷歌的BigQuery。
深度学习已经占据了解决复杂问题的大多数领域,地理空间领域也不例外。文章的标题让您感兴趣,因此希望熟悉卫星数据集 ; 目前,Landsat 5 TM。机器学习(ML)算法如何工作的知识很少,将帮助快速掌握这本动手教程。对于那些不熟悉ML概念的人,简而言之,它是建立一个实体的一些特征(特征或X)与其他属性(值或标签或Y)之间的关系 - 提供了大量的例子(标记数据) )到模型,以便从中学习,然后预测新数据(未标记数据)的值/标签。这对于机器学习来说已经足够理论了!
AI 研习社按:今天为大家带来硅谷深度学习网红 Siraj 的一则教学视频:如何从零开始构建一个图像分类器来对猫和狗进行分类。(内心OS:终于要开始图像部分了!)具体视频内容如下,Github 链接详见文末“阅读原文”。 为了照顾没有 WiFi 的小伙伴,我们特别提供了以下根据视频内容整理的文字版(hin 贴心有木有!): 图像分类发展历史 在80年代和90年代初出现了一些不同的尝试,都用了类似的方法——根据图片的构成特征来给每张图片手动编码进行分类,但变量实在太多了——世界上没有相同的两片叶子。所以结
AI 研习社消息,日前,谷歌发布 TensorFlow 1.5,TensorFlow 又一次迎来更新。 在此前的版本中,TensorFlow 迎来三大重大变化:Keras 位于 TensorFlow core 中,Dataset API 支持更多功能,引入效用函数 tf.estimator.train_and_evaluate 等等。而在这次的更新中,谷歌宣布 TensorFlow 将全面支持 Eager execution 动态图机制和 TensorFlow Lite,除此之外,还将支持 CUDA 9 和
Keras库提供了一种在训练深度学习模型时计算并报告一套标准度量的方法。 除了提供分类和回归问题的标准度量外,Keras还允许在训练深度学习模型时,定义和报告你自定义的度量。如果你想要跟踪在训练过程中更好地捕捉模型技能的性能度量,这一点尤其有用。 在本教程中,你将学到在Keras训练深度学习模型时,如何使用内置度量以及如何定义和使用自己的度量。 完成本教程后,你将知道: Keras度量的工作原理,以及如何在训练模型时使用它们。 如何在Keras中使用回归和分类度量,并提供实例。 如何在Keras中定义和使用
在rc0,rc1,rc2排队出场之后,TensorFlow 1.11.0的正式版上线了。
二进制加权数模转换器是一种将数字二进制数转换成与数字数值成比例的等效模拟输出信号的数据转换器。
Golang 语言安装(环境搭建)有三种方式,包括二进制方式安装、源码方式安装和 go 命令方式安装。Golang 语言支持多个平台和操作系统,比如 Windows,Mac 和 Linux。
简单来说,to_categorical就是将类别向量转换为二进制(只有0和1)的矩阵类型表示。其表现为将原有的类别向量转换为独热编码的形式。先上代码看一下效果:
本文介绍一些在训练多标签图像分类器时可能会感兴趣的概念和工具。完整的代码可以在GitHub上找到。
经典计算机中可以利用比特位和逻辑门进行二进制运算,在物理硬件方面,二进制运算主要通过半导体的特殊电性质实现。在量子计算机中,主要利用量子的纠缠和叠加特性通过量子比特位和量子逻辑门来实现运算。量子计算对算力的加速优势也在量子计算机不断发展中得到证实。但关于量子计算机与经典计算机的存在性问题,并非取而代之这么简单。目前,在物理硬件设备基础和量子技术的发展方面,依然无法制造出可以超越经典计算的通用量子计算机。
参数: -indices: A Tensor of indices. -depth: A scalar defining the depth of the one hot dimension. -on_value: A scalar defining the value to fill in output when indices[j] = i. (default: 1) -off_value: A scalar defining the value to fill in output when indices[j] != i. (default: 0) -axis: The axis to fill (default: -1, a new inner-most axis). -dtype: The data type of the output tensor.
通过Google发布的tensorflowjs,我们可以将训练好的模型部署到任何一个支持静态页的web服务器上,不需要任何后台服务即可运行tensorflow,部署过程非常简单。
在本教程中,我们将使用 TensorFlow (Keras API) 实现一个用于二进制分类任务的深度学习模型,该任务包括将细胞的图像标记为感染或未感染疟疾。
最近使用txt文件进行数据处理的时候,突然发现txt文件是怎样编码数据的了,它是以二进制来进行存储的吗?为了知道这个情况,我使用hexdump工具进行查看txt文件的二进制形式,并顺道进行学习了hexdump文件的使用:
二进制,八进制,十六进制一直困扰着很多小伙伴,今天老九君就给小伙伴们讲解一下进制转化。 在计算机的世界里,只有0和1,也就是二进制。 我们如何把一个十进制的数转成二进制或者其他进制,其实还是很简单的,
对于整数5(二进制表示为00000101),执行左移三位操作,相当于执行 5 * (
这是我们在iki项目工作中的一系列技术文章中的第一篇,内容涵盖用机器学习和深度学习技术来解决自然语言处理与理解问题的一些应用案例。
ACM队的队花C小+经常抱怨:“C语言中的格式输出中有十六、十、八进制输出,然而却没有二进制输出,哎,真遗憾!谁能帮我写一个程序实现输入一个十进制数n,输出它的二进制数呀?”
文章目录 字符类型(char) 1. 基本介绍 2. 基本案例 3. 字符类型使用细节 4. 字符类型本质探讨 5. ASCII 码介绍 6. ASCII码对照表 字符类型(char) 1. 基本介绍 字符类型可以表示单个字符,字符类型是 char,char 是 1 个字节(可以存字母或者数字),多个字符称为字符串,在C 语言中 使用 char 数组 表示 字符串,数组不是基本数据类型,而是构造类型 2. 基本案例 %c 表示以字符的形式输出 void main() { char c1 = 'A'; ch
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