卷积：神经网络不再是对每个像素做处理，而是对一小块区域的处理，这种做法加强了图像信息的连续性，使得神经网络看到的是一个图像，而非一个点，同时也加深了神经网络对图像的理解，卷积神经网络有一个批量过滤器，通过重复的收集图像的信息，每次收集的信息都是小块像素区域的信息，将信息整理，先得到边缘信息，再用边缘信息总结从更高层的信息结构，得到部分轮廓信息，最后得到完整的图像信息特征，最后将特征输入
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2024-08-08 12:02:50
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训练集：使用训练集来对某个网络模型进行训练，使用梯度下降法来更新普通参数，如权重和偏置。验证集：使用验证集来对训练集训练的模型调节他的超参数（如：网络层数、网络节点数、迭代次数、学习率、正则化参数），这些超参数在训练集训练时候不会更改，在验证的时候是通过认为设定某个超参数，来得到准确率，并选择该模型准确率最好的一组超参数。测试集：通过验证集选择的一组超参数，结合训练集得到的普通参数（如：权重、移动
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2023-12-18 23:32:36
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CNN解释器 https://poloclub.github.io/cnn-explainer/论文 https://arxiv.org/abs/2004.15004GitHub https://github.com/poloclub/cnn-explainer1.CNN解释器首先https://poloclub.github.io/cnn-explainer/，由这里进入后，等待刷新一段时间，会
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2024-09-14 13:03:29
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在前面的文章 TensorFlow 训练 CNN 分类器 中我们已经学习了使用 TensorFlow 底层的函数来构建简单的 CNN 分类模型，但比较繁琐的是在定义 predict 函数时需要花费大量的代码先声明各层的权重和偏置，然后在搭建网络时还要不厌其烦的重复堆叠卷积、激活、池化等操作。本文介绍一种更方便构建神经网络模型的方法。一、tf.contrib.slim 构建
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2024-03-18 10:09:33
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# Python打印数据集结果
## 导言
在数据分析和机器学习领域，对于数据集的处理和分析是非常重要的。有时候我们需要打印出数据集的结果，以便更好地理解数据的特点和结构。在Python中，我们可以使用简单的代码来打印数据集的结果，帮助我们更好地理解数据。
本文将介绍如何使用Python来打印数据集的结果，并展示如何利用饼状图来可视化数据集的分布情况。同时，我们将使用mermaid语法中的流
原创
2024-06-23 04:34:07
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# 如何实现“java获取多个线程并集结果”
## 简介
在Java中，我们可以通过使用多线程来提高程序的性能和效率。有时候，我们可能需要获取多个线程的结果并将它们合并成一个结果。本文将教你如何实现这个功能。
### 步骤概览
下面是获取多个线程并集结果的步骤概览：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Callable接口实现类 |
| 2 | 创建多
原创
2024-06-02 04:48:02
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在机器学习里，通常来说我们不能将全部数据用于训练模型，否则我们将没有数据集对该模型进行测试，从而评估我们的模型的准确率。而如果我们随机的去选择一个划分点，可能并不能发挥这个模型最好的效果，因为最终模型与参数将极大程度依赖于你对训练集和测试集的划分方法。为了解决这一问题，我们可以使用交叉验证(Cross-Validation)的方法。 1.交叉验证方法一：LOOCVLOOCV方法只用一个数
目录一. 什么是卷积二. 什么是padding(填充)三. stride(步长)四. 三维卷积五. 卷积层的各种参数七. 简单卷积网络八. 卷积的优点一. 什么是卷积对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络
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2024-03-22 14:10:23
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# MySQL查询结果集结果不为空就插入Coalesce
在MySQL数据库中，我们经常需要对查询结果集进行处理。有时，我们希望当查询结果集不为空时，将其插入到另一个表中。为了实现这一功能，我们可以使用`COALESCE`函数。
## COALESCE函数简介
`COALESCE`函数是MySQL中用于处理NULL值的函数之一。它接受一个或多个参数，并返回第一个非NULL值。如果所有参数都是
原创
2024-02-03 09:24:24
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数据集VOC2007的数据集格式，主要包括三个部分: JPEGImages Annotations ImageSets/MainJPEGImagesAnnotationsImageSets/Main 这部分非常重要，数据集做不好直接导致代码出现异常，无法运行，或者出现奇怪的错误，我也是掉进了很多坑，爬上来之后才写的这篇博客，希望大家不要趟我趟过的浑水！每一个部分我都会细说的！JPEGImages
1、与Deep Neuron network(DNN)相比，Convolutional Neuron network(CNN)为什么可能用更少的参数进行图像处理？ A、 第一层hidden layer用于检测图像的pattern,而大部分patter通常比整张图像的大小要小，对于一个neuron来说不用去看整张图像来检测patternB、 同样pattern可能出现在图像的不同区域，而这
Mtcnn它是2016年科学院深圳研究院提出的用于人脸检测任务的多任务神经网络模型，该模型主要采用了三个级联的网络，采用候选框加分类器的思想，进行快速高效的人脸检测。这三个级联的网络分别是快速生成候选窗口的P-、进行高精度候选窗口过滤选择的R-和生成最终边界框与人脸关键点的O-。和很多处理图像问题的卷积神经网络模型，该模型也用到了图像金字塔、边框回归、非最大值抑制等技术。&n
系列目录《Web安全之机器学习入门》笔记：第十七章 17.3 CNN识别恶意评论《Web安全之机器学习入门》笔记：第十七章 17.4 CNN识别垃圾邮件目录系列目录1、数据集特征化2、CNN模型构建3、数据集训练4、运行结果5、完整代码本小节通过tflearn库的CNN算法来识别验证码，由于本书多篇章节讲解MNIST图集的识别算法，故而本节主要重点关注在CNN的使用方法。LeNet是由Yann L
在机器学习领域，混淆矩阵（Confusion Matrix），又称为可能性矩阵或错误矩阵。混淆矩阵是可视化工具，特别用于监督学习，在无监督学习一般叫做匹配矩阵。在图像精度评价中，主要用于比较分类结果和实际测得值，可以把分类结果的精度显示在一个混淆矩阵里面混淆矩阵要表达的含义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目； 每一行代表了数据的真实归属类别，每一行
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2024-04-16 13:18:10
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文章目录论文地址DAVID官网上调基因GO富集分析进入官网，点击“Function Annotation”选项富集分析选择背景基因选择GO富集分析结果下载富集分析结果保存文件，作为后续可视化的输入文件可视化富集分析结果bp,cc,mf分别提取counts数前5的term条形图圈圈图下调基因GO富集分析可视化富集分析结果bp,cc,mf分别提取counts数前5的term条形图圈图 论文地址
DA
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2024-04-26 12:39:15
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测试图片导入相关的库from tensorflow.keras.applications.mobilenet_v2 import preprocess_input
from tensorflow.keras.preprocessing.image import img_to_array
from tensorflow.keras.models import load_model
import nu
【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（3）- CNN前言【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（2）- LSTM【深度学习】-Imdb数据集情感分析之模型对比（1）- RNN对之前内容感兴趣的朋友可以参考上面这两篇文章，接下来我要给大家介绍本篇博客的内容。之前引入的LSTM以及RNN两种模型都是一类有“记忆的”模型，即文本关系型特征模型，为了添加对比，我们引入了另一种文本结构化深
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2024-04-08 10:35:39
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ConcurrentHashMap 和 CopyOnWriteArrayList 提供线程安全性和已改进的可伸缩性 级别：入门级 Doug Lea的
util.concurrent包除了包含许多其他有用的并发构造块之外，还包含了一些主要集合类型
List和
Map的高性能的、线程安全的实现。在本月的
Java理论与实践中，Brian Goetz向您展示了用
Concurren
目录Mysql的外键约束定义的语法：外键参数：参数选用的具体效果：实例：Mysql的外键约束定义的语法： ALTER TABLE tbl_name
ADD [CONSTRAINT [symbol]] FOREIGN KEY
[index_name] (index_col_name, ...)
REFERENCES tbl_name (index_col_name,...)
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2024-10-30 16:31:12
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目录安装软件添加数据制作工作表数据分析：安装软件将BlackBoard上的Tableau Desktop 压缩包下载后解压，并打开Setup文件，打开后便可进行安装（由于安装时忘记截图了这里就不展示截图了）。安装完成后推出无需试用。将另外文件夹的tabui.dll文件复制到相应的目录中，便可。添加数据点击左方栏目的连接到文件“Microsoft Excel”，选择文件即可。将订单工作表拖入到“
