一、变量与函数1、变量(1)特殊变量表2、数学运算符号及标点符号（1）MATLAB的每条命令后，若为逗号或无标点符号， 则显示命令的结果；若命令后为分号，则禁止显示结果.（2）“%” 后面所有文字为注释.（3） “...”表示续行. 3、数学函数二、数组1、创建简单的数组(1)x=[a b c d e f ]&nbs
目录1.简介2.算法解析3.实例分析3.1 构造矩阵3.2 查看行数和列数3.3 求特征向量3.4 找到最大特征值和最大特征向量3.5 计算权重3.6 一致性检验3.7 计算评分完整代码1.简介 一种主观赋权的方法，在数据集比较小，实在不好比较的时候可以用这个方法，如果有别的选择还是尽量不要用这个算法比较好。
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2024-06-19 11:55:21
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深度学习 模型训练超参数调整总结在深度神经网络中，超参数的调整是一项必备技能，通过观察在训练过程中的监测指标如损失loss和准确率来判断当前模型处于什么样的训练状态，及时调整超参数以更科学地训练模型能够提高资源利用率。在本研究中使用了以下超参数，下面将分别介绍并总结了不同超参数的调整规则。（1）学习率学习率（learning rate或作lr）是指在优化算法中更新网络权重的幅度大小。学习率可以是恒
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2024-03-18 09:17:23
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YOLOX-COCO训练教程+权重使用0. 配置好你的YOLOX环境如果不知道如何在windows下配置，请查看我的上一篇文章。1. 准备好你的数据根据YOLOX官方引导，已经提供了miniCOCO下载链接，存储在GoogleDrive上的。下载成功后解压，得到树状目录如下：─coco128
├─annotations
├─train2017
└─val2017将此文件夹直接复制
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2024-10-09 09:56:51
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深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型和足够的计算资源，还需要根据任务和数据的特点进行合理的超参数调整、数据增强和模型微调。在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训
原创
2023-02-26 09:46:46
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1 模型训练基本步骤进入了AI领域，学习了手写字识别等几个demo后，就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的。选定了网络结构后，深度学习训练过程基本大同小异，一般分为如下几个步骤定义算法公式，也就是神经网络的前向算法。我们一般使用现成的网络，如inceptionV4，mobilenet等。定义loss，选择优化器，来让loss最小对数据进行迭代训练，使loss到达最小在测试集或者验证集上对
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2024-09-19 10:34:15
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## 项目方案：在Java中使用PyTorch训练的模型
随着深度学习技术的迅速发展，PyTorch已成为许多研究和商业应用中深度学习建模的首选框架。但是，在一些需要 Java 语言的项目中，我们如何才能使用 PyTorch 训练得到的模型呢？本方案将详细阐述如何在Java项目中加载和使用PyTorch训练的模型，结合代码示例，提供一个可行的解决方案。
### 1. 项目需求
在许多软件开发
原创
2024-09-07 06:02:46
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现在有很多在Imagenet等数据集上训练的很好的模型，当我们使用相同的网络结构时可以直接拿来调用，而不必花很多时间你去从头造轮子，毕竟这些训练好的模型已经是各个数据集的老死机了。下面我将我自己对与训练模型的使用场景做一个简单的理解：1. 当数据集小的时候：A、相似度高：如果训练数据和pretrained model所用的数据相似度较高的时候，我们不需要从头造轮子，只需要修改最后的输出的softm
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2024-02-17 20:43:50
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# 项目方案：使用R语言训练出的模型
## 项目背景
在数据分析和机器学习领域，R语言是一种常用的工具，它提供了丰富的库和函数来进行数据建模和预测。在本项目中，我们将使用R语言训练出的模型，并探讨如何使用这些模型进行预测和决策。
## 项目目标
本项目的目标是使用训练好的R语言模型，通过输入新的数据，进行预测并做出相应决策。为了达到这个目标，我们将分为以下几个步骤：
1. 数据收集和预处理
原创
2023-10-08 12:39:22
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在本文中，我们将会详细介绍深度学习模型的训练流程，探讨超参数设置、数据增强技巧以及模型微调等方面的问...
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2023-05-06 22:27:35
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caffe团队用imagenet图片进行训练，迭代30多万次，训练出来一个model。这个model将图片分为1000类，应该是目前为止最好的图片分类model了。假设我现在有一些自己的图片想进行分类，但样本量太小，可能只有几百张，而一般深度学习都要求样本量在1万以上，因此训练出来的model精度太低，根本用不上，那怎么办呢？那就用caffe团队提供给我们的model吧。因为训练好的model里面
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2024-05-24 16:00:52
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1.制作样本2.对每一张图片调用hog.compute(img, descriptors,Size(8,8), Size(0,0));可以生成hog descriptors，把它保存到文件中for(int j=0;j<3780;j++)
fprintf(f,"%f,",descriptors[j]);3.利用SVM进行训练和分类，可得到权重系数，即getDefaultPeopleDetect
最近一遍学，一遍尝试进行模型的简单应用，需求驱动也是一个好的学习动力。那么问题来了，难道我们每次应用模型，都要从头到尾训练一遍，然后再去做识别任务吗？当然不是，所以，记录一下简单的模型保存和模型加载过程。只是抛砖引玉，和给自己记录一下。更多使用，请参考官方文档。以识别手写数字模型为例。1、保存模型在识别手写数字模型训练之后，保存代码。# 保存模型
model.save('test.h5') #保存
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2024-06-04 13:02:20
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1. 为什么要保存模型数据？人生重要的是积累，20岁到了什么程度，在此基础上30岁又达到什么境界，如此积累，不断进步。你有没有想过，你花半天时间背诵了一页《三字经》，吃了个午饭后，全忘了。于是，你加大投入，一天一夜背会了整篇《三字经》，结果睡了一觉后又全忘了。是的，这肯定很痛苦。同样，对于神经网络而言也一样。刚刚耗费了200个小时，认识了30万张狗狗的图片，并计算出了他们的特征，能够轻松分辨出哈士
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2024-08-30 13:40:46
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Tensorflow模型建立与训练
目录 模型(Model)与层(Layer) Keras 的全连接层：线性变换 + 激活函数 为什么模型类是重载 `call()` 方法而不是 `__call__()` 方法? 本章介绍如何使用 TensorFlow 快速搭建动态模型。 模型的构建： tf.keras.Model 和 tf.keras.la
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2024-03-21 22:13:06
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# Python训练出的模型怎么预测
在机器学习和深度学习中，模型训练是实现预测的第一步，而模型的预测能力则是在实际应用中检验其有效性的重要指标。本文将详细阐述如何使用Python训练出的模型进行预测。我们将涵盖基本概念、流程以及代码示例，最后还会绘制序列图和甘特图帮助您更好地理解。
## 一、基本概念
预测是机器学习中的核心任务之一，通过对历史数据的学习，模型能够对未来的数据进行推测。通常
原创
2024-09-29 04:05:37
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如何使用Python训练的模型进行调用
# 简介
在机器学习和深度学习中，我们通常需要训练一个模型来解决实际问题。一旦我们完成了模型的训练，就可以将其用于实际应用中。本文将介绍如何使用Python训练出的模型进行调用，解决一个实际的问题，并提供了示例代码。
# 实际问题
假设我们的实际问题是一个图像分类任务。我们希望能够将输入的图像分为不同的类别，比如猫、狗和鸟。我们已经使用Python训练了
原创
2023-10-07 13:12:38
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一、理论知识1. 运用层次分析法优先考虑的三个问题(1) 我们评价的目标是什么？eg: 大学生旅游最佳目的地选择(2) 为了达到这个目标有哪几种方案？eg: 北京、上海、杭州(3) 评价的准则是什么？eg: 花费、交通、住宿、饮食、风景2. 正互反矩阵(判断矩阵)与一致矩阵(1) 正互反矩阵(判断矩阵)满足的条件对角线的都为1；Aij*Aji=1；Aij>0。举例：11/737151/31/
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2024-07-30 11:43:25
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背景：我要解决的是一个二分类问题，分类出正脸和非正脸，从而过滤人脸质量较差的图片，如低头，侧脸或者是戴口罩的人脸，而分类出正脸中对正脸进行一个评分。好的，下面正式进入实验过程。（1）模型准备**如果你没有还没有装好caffe,那请参考： 1.caffe安装系列——史上最详细的安装步骤 2，Ubuntu 16.04+CUDA8.0+Caffe安装教程 3.windows下安装caffe 4.
# 深度学习模型训练
深度学习是机器学习的一个分支，它模仿人脑的神经网络结构进行数据处理和分析。通过大量的数据训练深度学习模型，可以实现从数据中自动提取特征和模式，从而达到识别、分类和预测等任务的目的。本文将以一个简单的图像分类任务为例，介绍深度学习模型的训练过程，并给出相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备训练所需的数据。在图像分类任务中，通常需要使用带有标签（label）的
原创
2023-07-23 07:39:01
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