深度包检测技术即DPI技术是一种基于应用层的流量检测和控制技术，当IP数据包、TCP或UDP数据流通过基于DPI技术的带宽管理系统时，该系统通过深入读取IP包载荷的内容来对OSI七层协议中的应用层信息进行重组，从而得到整个应用程序的内容，然后按照系统定义的管理策略对流量进行整形操作。 目录深度包检测技术的分类深度包检测技术的原理深度包检测技术的特征深度包检测技术的功能深度包检测技术的发展 深度
在我们日常生活中，有时我们需要快速准确地得知一些物品的数量，例如统计库存、盘点资产、计算零售商品等。这时候，识别数量的功能就可以派上用场了。具有识别数量功能的扫描应用可以在扫描文档、照片或者物品时自动识别其中的数量，并直接显示在屏幕上，无需手动计算，省时省力，同时也减少了人工计算出错的风险。除了数量的识别外，一些应用还能够支持自动排序、去重、分类等功能，进一步提升了工作效率和准确度。我们身边有什么
一、引入 首先我们来想一想，如果我们要对一张图片中的的某件物品进行计数，我们有哪些方 法；  
我们整理了一批常用的人脸识别数据集给大家，欢迎大家下载并收藏~1)PubFig: Public Figures Face Database哥伦比亚大学的公众人物脸部数据集，包含有200个人的58k+人脸图像备注：非限制场景下的人脸识别链接：https://pan.baidu.com/s/1qYzDU7i 密码：fvja2)Large-scale CelebFaces Attributes
MNIST是机器学习中最有名的数据集之一，由0~9的手写数字图像构成，在下面实验中利用在上一篇初识神经网络中所学习到基本框架做一个简单实验，下面代码中许多基于《深度学习入门 基于Python的理论与实现》这本书提供的代码及资料，此文仅作文个人学习笔记，如有侵权，请联系删除。下面实验主要是为了验证之前学习的神经网络的基本框架，用上述书中所提供的权重和偏置参数，对数据集中的测试图像做一个测试。1、逐张
论文地址：DAGA: Data Augmentation with a Generation Approach for Low-resource Tagging Tasks github地址：https://github.com/ntunlp/daga message: EMNLP2020；南洋理工&阿里达摩院简介： 在数据增强方面，传统的EDA（Easy Data Augmenta
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2023-09-18 15:46:33
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对于很多机器学习论文, 实验部分占据了论文一半的篇幅.一. 数据集信息数据集越多, 覆盖领域越广, 结果就越可信. 从软件测试的角度也是如此. 在多数情况下, 12 至 20 个公开数据集就足够了. 然而, 对于一些领域和问题而言, 数据集却非常珍贵. 可以使用人造数据集, 或者数据集随机采样成多个, 来缓解该问题.数据集大些更好. 如果是结构化数据, 有 获取自己主要参考文献中的数据, 有利于进
作者：Peter大家好，我是Peter~本文记录了第一个基于卷积神经网络在图像识别领域的应用：猫狗图像识别。主要内容包含：数据处理神经网络模型搭建数据增强实现本文中使用的深度学习框架是Keras；图像数据来自kaggle官网：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data数据处理数据量数据集包含25000张图片，猫和狗各有12500张；创建每个类别1000个样
介绍手语识别是一个多年来一直在研究的问题，然而，我们还远未在我们的社会中找到完整的解决方案。在为解基于接触的系统，诸如传感器手套;...
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2022-07-29 09:10:21
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# Python机器学习识别数字的实现流程
## 引言
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现机器学习识别数字的任务。如果你是一位刚入行的小白，不用担心，我将带你一步一步完成这个任务。
## 整体流程
为了实现机器学习识别数字的任务，我们将按照以下步骤进行：
```mermaid
journey
title 机器学习识别数字的流程
section 数据预处理
机器视觉---ANN 目录机器视觉---ANN前言一、简化训练样本二、生成训练数据1.读取样本2.读取标签三、训练模型1、转换数据集2、创建模型3、设置参数4、训练模型5、测试模型6、保存模型7、测试保存的模型总结前言本文通过opencv提供的ANN-MLP训练水果识别模型，样本为苹果、香蕉、梨、葡萄、橙，训练集为5种水果各100个样本（共500个），测试集为每类水果10个样本（共
不平衡学习的方法既然传统的学习算法在不平衡数据中具有较大的局限性，那么针对不平衡数据集又有怎样的解决方案呢？解决方法主要分为两个方面，第一种方案主要从数据的角度出发，主要方法为抽样，既然我们的样本是不平衡的，那么可以通过某种策略进行抽样，从而让我们的数据相对均衡一些；第二种方案从算法的角度出发，考虑不同误分类情况代价的差异性对算法进行优化，使得我们的算法在不平衡数据下也能有较好的效果。采样随机采样
数据的预处理首先从aistudio的官方库中对数据进行下载：!mkdir -p /home/aistudio/.cache/paddle/dataset/cifar/
!wget "http://ai-atest.bj.bcebos.com/cifar-10-python.tar.gz" -O cifar-10-python.tar.gz
!mv cifar-10-python.tar.gz
颜色特征的提取由于该算法会将很多图片，尤其是人脸识别为海边风景，我们首先添加了一个限制条件。取典型的海颜色亮蓝色，其RGB值分别为0≤R≤100，100≤G≤255，150≤B≤255，当亮蓝色颜色区域超过图像区域3%的时候才进行下一步提取图像颜色直方图。否则就不是海边风景类型。先提取输入图像的颜色特征，即统计图像中每种颜色的像素的数目。在本软件中，使用GetPixel（）对图像按像素提取颜色信
在深度学习出现后，人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中，难以从图片中取出合适的特征值。轮廓？颜色？眼睛？如此多的面孔，且随着年纪、光线、拍摄角度、气色、表情、化妆、佩饰挂件等等的不同，同一个人的面孔照片在照片象素层面上差别很大，凭借专家们的经验与试错难以取出准确率较高的特征值，自然也没法对这些特征值进一步分类。深度学习的最大优势在于由训练算法自行调整参数权重，构造出一个准确率
一、数码管扫描介绍 这个实验是我们对GPIO输出功能的一个扩展，用GPIO驱动数码管进行动态扫描，达到显示数字的目的。本实验的硬件电路采用一个4位8段共阴数码管。 所谓“4位”指的是数码管上有4个子单元。每个子单元如下图所示。 所谓“8段”指
# 深度学习在数量性状研究中的应用
## 引言
深度学习是一种机器学习的分支，它通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现对大规模数据的训练和识别。在过去的几年中，深度学习在种子研究和农业领域的数量性状研究中取得了显著的进展。本文将介绍深度学习在数量性状研究中的应用，并提供相关代码示例。
## 数量性状简介
数量性状是指在生物学研究中，可以通过数值来描述的特征。例如，在农业领域，种子的大小、形状、
原创
2023-08-11 13:19:28
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# 如何实现深度学习识别
## 1. 流程
首先，我们来看一下实现深度学习识别的整个流程。
```mermaid
pie
title 深度学习识别流程
"数据收集" : 20
"数据预处理" : 15
"模型训练" : 30
"模型评估" : 15
"模型应用" : 20
```
## 2. 详细步骤
### 2.1 数据收集
- 从互联网
Python版本是Python3.7.3，OpenCV版本OpenCV3.4.1，开发环境为PyCharm20.4 自定义函数手写数字识别OpenCV提供了函数cv2.KNearest()用来实现K近邻算法，在OpenCV中可以直接调用该函数。为了进一步了解K近邻算法及其实现方式，本节首先使用Python和OpenCV实现一个识别手写数字的实例。 eg：编写程序，演示K近邻算法。 在本例中，0~9
介绍在现代世界的不同方面，信息技术的大规模集成导致了将车辆视为信息系统中的概念资源。由于没
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2022-07-29 09:02:57
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