在用数据集进行测试的时候，不光是已经配置好的数据集，下面讲一下自己的数据集该怎么生成训练数据集。1.观察数据集结构，配成特征标签对 上面文件夹存放的是数据集的图片，其中训练集60000张，测试集10000张，txt文件存放的是对应图片的标签 2.在代码中写上这四个文件的路径，以及s生成的npy数据集的路径train_path = 'G:\Desktop\mooc\class4\
一、强化学习（Reinforcement Learning）概述Learning from experience强化学习 方法起源于动物心理学的相关原理，模仿人类和动物学习的试错机制，是一种通过与环境交互，学习状态到行为的映射关系即策略，表示在各个状态下，智能体采取的行为或行为概率1.1 智能体与环境智能体在 t 时刻从环境中接收一个状态，它会通过动作与环境进行交互环境会产生一个新的状态，以及一个
数据安全的精细化管理精细化管理的意义管理规范化对象精细化防护个性化精细化管理的意义数据安全是目前安全行业主要发展方向之一，传统以网络为中心的安全厂商近年来不断丰富自身产品线，相继增加数据安全领域产品，可以看出，数据安全行业是未来各大安全企业战略争夺点，总体而言，现今数据安全整体建设平均处于1.0阶段，业务与数据未进行深度融合，数据安全实现业务目标有限。 精细化管理是一种理念，是组织业务发展的指导思
近日，中共中央、国务院印发了《数字中国建设整体布局规划》，明确提出“数字基础设施高效联通，数据资源规模和质量加快提升，数据要素价值有效释放”。有专家解读，未来投资重点将从“新基建”走向“新应用”，应用端的创新必须高度精准化才能真正触达有效市场。结合当前各行各业上云实践来看，要“边打好地基边建房”，即在夯实云基础设施底座的同时，完成数据上云、应用上云，最大程度地释放数据潜能，创造新的业务价值。数据要
浅谈机器学习之数据集构建 正如大家现在知道的，深度学习模型(DL)和机器学习模型(ML)是数据驱动型任务，在近乎完美的数据集面前，模型间的细微差异可以忽略。但要获得覆盖目标场景所有特征的样本，不仅要耗费巨大的人力物力，而且往往也无法得到满意的效果。那么如何确定模型需要的最佳数据规模，就显得尤为重要。收集样本后，如何按比例构建数据集也是一个问题。1 衡量数据集规模 无论是回归分析或计算机视觉任务，
一、准备自己的数据集1.在yolov5文件夹下新建一个文件夹，这里取名为VOCData 2.进入后新建两个文件夹 Annotations 和 images（图中多余是之后生成的） images：用于存放要标注的图片（jpg格式）Annotations ：用于存放标注图片后产生的内容 二、运行 split_train_
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2024-08-21 10:39:28
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Roboflow 是yolov5到v8官方推荐的数据集查找及下载网站，一般大家都把该网站当作一个很好的存有大量开源计算机视觉项目的下载网站，并且此网站的数据集种类相比其他网站多不少。拿我举例，我毕设是做马铃薯缺陷检测的，Roboflow里的马铃薯数据集相比其他数据库如Kaggle，paperwithcode，Goole dataset
进行数据增强的必要性通过增强数据集，可以防止神经网络学习到不相关的模式，根本上提升整体性能。某种程度上，深度学习的训练过程，就是生成一个从输入到输出的映射关系。而深度学习生成的这种映射，会含有大量的参数，当前主流的模型含有几十万到几百万个参数，而训练过程，就是不断修正这些参数的过程。在这个过程中，如果数据集的多样性不够，模型会把一些不想关的特征标记为输入数据的特征。以图片识别举个简单的例子，假设你
游戏环境OpenAIGymRetroOpenAI发布的增强的游戏强化学习研究平台，GymRetro。其中包括对任天堂Gameboy，NES，世嘉游戏等各种模拟器的支持。通过附带的IntegrationUI程序可以加载nes，md，snes等格式并抽取游戏的reward和state。https://github.com/openai/retro/经典魂斗罗F1赛车沙罗曼蛇SonicStreetFig
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2021-05-03 11:45:32
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游戏环境OpenAIGymRetroOpenAI发布的增强的游戏强化学习研究平台，GymRetro。其中包括对任天堂Gameboy，NES，世嘉游戏等各种模拟器的支持。通过附带的IntegrationUI程序可以加载nes，md，snes等格式并抽取游戏的reward和state。https://github.com/openai/retro/经典魂斗罗F1赛车沙罗曼蛇SonicStreetFig
原创
2021-02-03 20:43:48
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还有两个问题没有解决。(1) prov_city_list.json 下载后，如果变为 com.baidu.bus.f.b 的对象的？在 3.加载城市列表 的第 14 步中，hObject 的成员 c 被赋了一个值，类型就是 com.baidu.bus.f.a，向上找这个对象是如何生成的： invoke-static {v0, p1}, Lcom/baidu/bus/net/a/b;-
目录图片识别类数据集导入利用pathlib库检测数据集（如果数据集路径正确，这一步可以不用）本地数据集的目录结构pathlib库检测数据集利用image_dataset_from_directory方法导入数据集image_dataset_from_directory方法的介绍（参数、返回值、总结）：1. 参数说明：2. 返回值介绍：3. 总结：Dataset的额外处理cache()函数shuff
文章目录1 前言2 正文1.1 强化学习定义1.2 马尔可夫决策过程1.3 强化学习的目标函数1.3.1 总回报1.3.1 目标函数1.4 值函数1.4.1 状态值函数1.4.2 状态-动作值函数14.3 值函数的作用1.5 强化学习的分类1.5.1 按任务分类1.5.2按算法分类3 总结1 前言监督学习可用于回归，分类等任务，这一般都需要一定数量的带标签的数据。然而，在很多的应用场景中，通过人工标注的方式来给数据打标签的方式往往行不通。比如我们通过监督学习来训练一个模型可以来自动下围棋，就需要将当前
原创
2021-06-21 15:33:36
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在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？工业界中很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征，这样做的优点可以归纳为以下几点：1. 特征鲁棒性更强离散化后的特征对异常值有很强的鲁棒性。
比如对于一个连续特征：年龄，如果直接将其作为特征，一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰；如果离散为年龄>30为1，否则0。离散化后年龄300岁
近年来，数字经济迅猛发展，互联网技术更迭的步伐不断加速，新基建带来的数字技术已成为继农业经济、工业经济之后又一重要经济形态，以移动互联网、大数据、云计算和物联网为代表的数字技术已成为经济社会高质量发展的新引擎和新动能。数据带动数字经济转型毫无疑问，“数字经济”已成为“十四五”发展的主旋律。今年初国务院颁布的《“十四五”数字经济发展规划》将高质量数据纳入重点生产要素。该规划指出，作为重点发展对象，要
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2024-04-19 17:01:39
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强化学习强化学习强化学习Python 还能实现哪些 AI 游戏？附上代码一起来一把！
原创
2021-08-02 14:21:53
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强化学习强化学习强化学习DQNDDPGPPOA3C
原创
2021-08-02 15:00:43
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强化学习，是一种源于试错方式，遵循马尔科夫决策过程的机器学习方法。目前强化学习已广泛的出现在人工智能的应用中，国内各互联网公司从 2016 年开始均开始关注强化学习，目前已经公布了许多基于强化学习的研究与应用。当然最出名的还是 DeepMind 当年使用强化学习训练 AI 玩雅利达 2600 游戏的实验，这让 Google 迅速收购了 DeepMind，也把强化学习再度推上人工智能技术顶峰，同时为后来的 AlphaGo, AlphaZero 奠定了技术基础。**
原创
2019-04-09 12:52:33
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深度强化学习是一种机器学习，其中智能体(Agent，也翻译作代理)通过执行操作（Action）和查看结果（R
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2022-07-29 09:09:25
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目录简介离线学习在线学习在线学习算法的分类在线学习算法的优化对比总结参考文献 简介机器学习领域中，可将机器学习算法分为在线学习和离线学习。需要根据数据选择不同的线性可分和线性不可分的核函数。离线学习离线学习也通常称为批学习，是指对独立数据进行训练，将训练所得的模型用于预测任务中。将全部数据放入模型中进行计算，一旦出现需要变更的部分，只能通过再训练(retraining)的方式，这将花费更长的时间
