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基于树莓派和Tensowflow物体识别-brain

工具介绍 树莓派 树莓派(Raspberry Pi)是一款基于Linux单板机电脑,它只有巴掌大小,却有惊人计算能力,你可以把它当做一台普通电脑。...树莓派最新版本是树莓派3,较前一代树莓派2,树莓派3处理升级为了64位博通BCM2837,并首次加入了Wi-Fi无线网络及蓝牙功能,加量不加价。...尽管他们可能连卡诺循环都不知道,甚至不知如何将水蒸汽动能转换为功,进而驱动电机发电。...命令,在树莓派本地编译,这一步骤花费了作者几个小时。...使树莓派超频可以加快运算速度 把tensorflow部署到小车控制坐在电脑上(本地电脑),实际计算在本地进行(这样可以把tensorflow用到任何client里,不过需要联网运行) 把tensorflow

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HTTP 状态码1 状态码告知服务返回请求结果2 2XX 成功3 3XX 重定向4 4XX 客户端错误5 5XX 服务错误

HTTP 状态码负责表示客户端 HTTP 请求返回结果、标记服务处理是否正常、通知出现错误等工作。让我们通过本文学习,好好了解一下状态码工作机制。...1 状态码告知服务返回请求结果 状态码职责是当客户端向服务端发送请求时,描述返回请求结果。 借助状态码,用户可以知道服务端是正常处理了请求,还是出现了错误。...数字第一位指定了响应类别,后两位无分类 ? 这里写图片描述 只要遵守状态码类别的定义,即使改变 RFC2616 定义状态码,或服务端自行创建状态码都没问题。...这里写图片描述 表示客户端发来请求在服务端被正常处理了。 在响应报文内,随状态码一起返回信息会因方法不同而发生改变。...比如 使用 GET 方法时,对应请求资源实体会作为响应返回; 使用 HEAD 方法时,对应请求资源实体首部不随报文主体作为响应返回(即在响应返回首部,不会返回实体主体部 分)。

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浏览手写数字识别

这里就不从最简单线性回归模型开始,而是直接选用卷积神经网络。 和python代码训练模型步骤一样,使用TensorFlow.js在浏览训练模型步骤主要有4步: 加载数据。 定义模型结构。...上述代码实现了一个MnistData类,它有两个公共方法: nextTrainBatch(batchSize):训练集中返回一组随机图像及其标签。...nextTestBatch(batchSize):测试集中返回一批图像及其标签 为了检验上述代码是否工作正常,可以写一段代码显示加载数据: async function showExamples(data...preds = model.predict(testxs).argMax([-1]); testxs.dispose(); return [preds, labels]; } 如果我们希望更直观显示每个类别的精确度以及错误分类...另外,你也可以在浏览中直接访问:http://ilego.club/ai/index.html ,直接体验浏览机器学习。

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Tensorflow Lite人体姿势跟踪功能上线:基于PosNet实时人体姿态估计

Tensowflow Lite 是移动端计算机视觉应用程序明星产品。这个夏天,Tensorflow Lite 再度进化,加入了 PosNet 人体姿态估计模块,性能再度加强!...此功能由「estimateSinglePose()」实现,此方法会在处理过 RGB 位图上运行 TensorFlow Lite 解释返回一个 Person 对象。...该应用程序对每张传入摄像头图像执行以下操作: 摄像头预览获取图像数据并将它从「YUV_420_888」转换成「ARGB_888」格式。 创建一个位图对象来保存来自 RGB 格式帧数据像素。...将位图裁剪并缩放到模型输入大小,以便将其传递给模型。 PoseNet 库调用「estimateSinglePose()」函数来获取「Person」对象。...将位图缩放回屏幕大小,在「Canvas」对象上绘制新位图。 使用「Person」对象获取关键点位置在画布上绘制骨架。显示置信度超过特定阈值(默认值为 0.2)关键点。

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建立一个完全没有机器学习图像分类

我们任务是按照传统方式加载它和它们标签,这样它就可以用于可视化和以后构建分类。 在Python,glob模块用于检索与指定模式匹配文件/路径名。...我们编写了一个函数,用真实标签和阈值来获取图像,用分类预测标签,并与实际标签进行比较。...im = image[0] true_label = image[1] # 分类获取预测标签 predicted_label = estimate_label..., true_label)) # 返回错误分类[image, predicted_label, true_label]值列表 return misclassified_images_labels...惊人93.75%!根据之前选择阈值,此值可能会波动,因此可以随意调整参数并进行实验。 对这一点改进是图像创建更多特征,并将它们添加到分类,从而使分类更加健壮。

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Python3《机器学习实战》学习笔记(一):k-近邻算法(史诗级干货长文)

通过大量测试数据,我们可以得到分类错误率-分类给出错误结果次数除以测试执行总数。错误率是常用评估方法,主要用于评估分类在某个数据集上执行效果。...完美分类错误率为0,最差分类错误率是1.0。同时,我们也不难发现,k-近邻算法没有进行数据训练,直接使用未知数据与已知数据进行比较,得到结果。...分类接收数据是什么格式?从上小结已经知道,要将数据分类两部分,即特征矩阵和对应分类标签向量。在kNN_test02.py文件创建名为file2matrix函数,以此来处理输入格式问题。...图2.6 验证分类结果     图2.6验证分类结果可以看出,错误率是3%,这是一个想当不错结果。...') #错误检测计数 errorCount = 0.0 #测试数据数量 mTest = len(testFileList) #文件解析出测试集类别并进行分类测试

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【机器学习实战】第7章 集成方法 ensemble method

bagging 分类权重是相等;而 boosting 分类加权求和,所以权重并不相等,每个权重代表是其对应分类在上一轮迭代成功度。...内容 dataset_copy 中导出,并将该内容 dataset_copy 删除。...# pop() 函数用于移除列表一个元素(默认最后一个元素),并且返回该元素值。...当然也可以使用任意分类作为弱分类,第2章到第6章任一分类都可以充当弱分类。 作为弱分类,简单分类效果更好。 分析数据:可以使用任意方法。...训练算法:AdaBoost 大部分时间都用在训练上,分类将多次在同一数据集上训练弱分类。 测试算法:计算分类错误率。 使用算法:通SVM一样,AdaBoost 预测两个类别一个。

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『为金融数据打标签』「2. 元标签方法」

1 时,止盈隔栏先被触及 当 y = -1 时,止损隔栏先被触及 当 y = 0 时,垂直隔栏先被触及 上面问题分类是一个多分类问题,在交易,我们只想分两类: 交易(无论做多和做空) 不交易 因此上述三类标签可等价转换成下面两类标签...以二分类任务 (识别一个数字是 3 还是 5) 为例 N = 2 混淆矩阵一般形式和具体例子如下: 真负类:预测是 5 (负类),而且分类正确。 假正类:预测是 3 (正类),但是分类错误。...假负类:预测是 5 (负类),但是分类错误。 真正类:预测是 3 (正类),而且分类正确。...因此机器学习分类不仅能返回类别,而且可以返回类别对应概率,概率越大,预测该类别的信心越足,那么在交易时不就可以增加头寸大小了么?...头寸大小 = f(预测概率) 而预测该类概率是任何机器学习分类模型副产品,在 scikit-learn ,用 predict_proba() 可以得到预测概率。

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14.S&P2019-Neural Cleanse 神经网络后门攻击识别与缓解

如果有一个触发(Tt)导致它错误分类为Lt,那么需要将所有标记为Li输入(其正确标号是Li)转换成它所需最小扰动,从而被归类为Lt受触发大小限制,即: 由于触发在任意输入添加时都是有效...本文设计了一个优化方案,以找到其他样本错误分类所需“最小”触发。在视觉域中,此触发定义最小像素集合及其相关颜色强度,从而导致错误分类。 步骤2: 对模型每个输出标签重复步骤1。...f(·)是DNN预测函数;l(·)是测量分类误差损失函数,也表示实验交叉熵;λ是第二个目标的权重。较小λ对触发大小控制具有较低权重,但会有较高成功率产生错误分类。...最大可检测触发大小很大程度上取决于一个因素:未受感染标签触发大小(导致未感染标签之间所有输入错误分类所需变更量)。...E.源标签(部分)后门 在第二部分,本文将后门定义为一种隐藏模式,它可能会将任意输入任何标签错误分类到目标标签

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matlab使用贝叶斯优化深度学习:卷积神经网络CNN

该数据集包含60,000张图像,每个图像大小为32 x 32和三个颜色通道(RGB)。整个数据集大小为175 MB。 加载CIFAR-10数据集作为训练图像和标签,并测试图像和标签。...目标函数训练卷积神经网络,并在验证集上返回分类误差。...valError = 0.1882 预测测试集标签并计算测试误差。将测试集中每个图像分类视为具有一定成功概率独立事件,这意味着错误分类图像数量遵循二项式分布。...在卷积层上填充,以便空间输出大小始终与输入大小相同。 每次使用最大池化层对空间维度进行2倍下采样时,将过滤器数量增加2倍。这样做可确保每个卷积层所需计算量大致相同。...训练网络并在训练过程绘制训练进度。 ? ? 在验证集上评估经过训练网络,计算预测图像标签,并在验证数据上计算错误率。 创建一个包含验证错误文件名,然后将网络,验证错误和训练选项保存到磁盘。

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谷歌再获语音识别新进展:利用序列转导来实现多人语音识别和说话人分类

近年来,随着一种名为递归神经网络变换(RNN-T)[2]新型神经网络模型发展,我们现在拥有了一种合适架构,它可以克服之前我们介绍过说话人分类系统[3]局限性,提升系统性能。...RNN-T 说话人分类系统,证明了该系统在单词分类误差率 20 % 降低到了 2%(性能提升了 10 倍),该工作将在 Interspeech 2019 上展示。...请注意,在下图所示架构存在一个反馈循环,其中先前识别出单词会被作为输入返回给模型,这使得 RNN-T 模型能够引入语言学线索(例如,问题结尾)。...此外,相较于传统系统,RNN-T 系统展现出了一致性能,以每段对话平均误差作为评价指标时,方差有明显降低。 传统系统和 RNN-T 系统错误对比,由人类标注者进行分类。...此外,该集成模型还可以预测其它一些标签,这些标签对于生成对读者更加友好 ASR 译文是必需。例如,我们已经可以使用匹配好训练数据,通过标点符号和大小写标志,提升译文质量。

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【数据】数据科学面试问题集一

这会导致您模型不稳定,无法训练数据中学习。 现在我们来了解什么是梯度。 梯度: 梯度是在训练神经网络时计算方向和大小,用于以正确方向和正确数量更新网络权重。 4.什么是混淆矩阵?...用于性能评估数据集称为测试数据集。 它应该包含正确标签和预测标签。 ? 如果二元分类性能是完美的,预测标签将完全相同。 ? 预测标签通常与真实世界场景中观察到部分标签相匹配。 ?...二元分类可以将测试数据集所有数据实例预测为阳性或阴性。...在上图中,我们看到,较细线标记分类到称为支持向量(变暗数据点)最近数据点距离。 两条细线之间距离称为边距。 9. SVM不同内核函数有哪些? SVM中有四种类型内核。...信息收益 信息增益基于数据集在属性上分割后熵减少。 构建决策树都是为了找到返回最高信息增益属性。 ? 12.什么是决策树修剪?

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Python3《机器学习实战》学习笔记(七):Logistic回归实战篇之预测病马死亡率

随机梯度上升算法 回归系数与迭代次数关系 三 疝气病症状预测病马死亡率 实战背景 准备数据 使用Python构建Logistic回归分类 四 使用Sklearn构建Logistic回归分类...,就可以利用该分类来预测病马生死问题了。...3 使用Python构建Logistic回归分类 在使用Sklearn构建Logistic回归分类之前,我们先用自己写改进随机梯度上升算法进行预测,先热热身。...---- 四 使用Sklearn构建Logistic回归分类 开始新一轮征程,让我们看下SklearnLogistic回归分类!...在分类模型,我们经常会遇到两类问题: 1.第一种是误分类代价很高。

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机器学习——Python实现逻辑回归(实例:预测病马死亡率)

例如,对于而分类问题,该函数应该返回0或1。具有这种性质函数称为海维塞德阶跃函数(Heaviside step function),或直接称为单位阶跃函数。...由于可以在新样本到来时对分类进行增量式更新,因而随机梯度上升算法是一个在线学习算法。与“在线学习”相对应,一次处理所有数据被称作是“批处理”。...这里分类错分了三分之一样本。 但是前面的结果时迭代了500次才得到。...,并比对测试集类别标签,计算错误数量 if int(classifyVector(np.array(lineArr), trainWeights)) !...这个结果并不差,因为有30%缺失值。 如果调整colicTest()迭代次数和stocGradAscent1()步长,平均错误率还可以下降。

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机器学习算法: AdaBoost 详解

每个新数据集和原始数据集大小相等。由于新数据集中每个样本都是 原始数据集中有放回随机抽样出来,所以新数据集中可能有重复值,而原始数据集中某些样本 可能根本就没出现在新数据集中。...根据有放回随机抽样构造n个采样集,我们就可以对它们分别进行训练,得到n个弱分类,然后根 据每个弱分类返回结果,我们可以采用一定组合策略得到我们最后需要分类。...设定我们有m个样本,每个样本权重都相等,则权重为 2.2. 计算错误率 在训练集上训练出一个弱分类,并计算分类错误率: 2.3....: 之后,在同一数据集上再一次训练弱分类,然后循环上述过程,直到训练错误率为0,或者弱分类 数目达到指定值。...maxC:最大迭代次数 返回: weakClass:弱分类信息 aggClass:类别估计值(其实就是更改了标签估计值) """ def Ada_train(xMat, yMat

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