脑肿瘤是一种严重的疾病，对患者的生命和健康造成了威胁。在脑肿瘤的治疗过程中，准确地识别和分类不同类型
原创
精选
2024-05-21 15:23:52
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pyc的定义：1.python是一门解释性语言？ Python是一门解释性语言，然而发现pyc的存在之后，如果python是一门解释性语言，那么pyc又是什么呢？c应该理解是complied的缩写才对 解释型语言和编译型 At first 计算机是不能够识别语言的，所以当我们运行高级语言的时候，就需要一个翻译机”来从从事把高级语言转换变成计算机读懂的语言的过程，这个过程分成两类，第一种是编译，第二
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2018-09-04 18:32:00
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# 使用 PyTorch 实现深度学习数据分类器的指南
## 流程概述
在开始之前，首先给出实现 PyTorch 深度学习数据分类器的总体流程，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|-------------------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2
原创
2024-09-07 04:48:41
50阅读
# 如何实现深度学习pytorch肿瘤分类器
作为一名经验丰富的开发者，我将带领你从零开始实现一个深度学习的肿瘤分类器。我们将使用PyTorch作为深度学习框架来完成这个任务。下面是整个流程的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 数据准备 |
| 2. | 模型定义 |
| 3. | 损失函数定义 |
| 4. | 优化器定义 |
| 5
原创
2023-07-10 07:54:22
136阅读
因为这个行业不同于其他行业，知识体系实在是过于庞大，知识更新也非常快。作为一个普通人，无法全部学完，所以我们在提升技术
原创
2024-08-09 11:30:27
74阅读
该数据集来自威斯康星医院，由WIlliam H. Wolberg博士提供。这个数据集，将肿瘤细胞分为两类，为良性肿瘤和恶性肿瘤，根据肿瘤细胞的外观特征以及细胞核的特征来划分的。这些特征有十个，分别为： 1.Sample code number id number（患者编号） 2. Clump Thickness 1 - 10（肿瘤厚度） 3. Uniformity of Cell Size 1 -
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2023-09-23 13:46:32
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文章目录1.加载图像集FashionMNIST1.1导入相关库1.2加载MNIST数据集1.3.查看下载数据的大小1.4.每个像素的大小28 X 281.5.获取标签名字和对应的序号1.6.定义函数show_images显示标签图片1.7.显示图片1.8.读取一小批量数据,大小为batch_size1.8.1测试加载数据时间：1.9.整合所有组件1.10. 指定resize参数来测试load_d
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2024-09-22 22:38:06
67阅读
2019-03-10 20:38:16请一定要多看这个例子，知道弄懂，自己能完全理解这些步骤，以及为什么需要这样做？后面还有一个案例会更加加深你的理解。喜欢的欢迎关注加收藏。https:...
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2019-03-15 11:29:37
144阅读
前言 原文翻译自：Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz翻译：林不清（https://www.zhihu.com/people/lu-guo-92-42-88）目录 训练一个分类器你已经学会如何去定义一个神经网络,计算损失值和更新网络的权重。你现在可能在思考：数据哪里来呢？关于数据通常，当你处理图像，文本，音频和视频数据...
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2022-06-04 00:19:04
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Cascade Trainer GUI一、简介 Cascade Trainer GUI 是一个可用于训练、测试和改进级联分类器模型的程序。 它使用图形界面来设置参数，并且可以轻松使用 OpenCV 工具来训练和测试分类器。2.安装 2.1。 先决条件 目前 Cascade Trainer GUI 可以在 Windows（7 或更高版本）上使用。 安装过程非常简单，只需按下几个“下一步”按钮。3.
分类器的作用：常规任务是利用给定的类别已知的训练数据来学习分类规则和分类器，然后对未知数据进行分类（或预测）。分类算法：划分为了两类，即基于概率密度的方法和基于判别函数的方法。基于概率密度的分类算法通常借助于贝叶斯理论体系，采用潜在的类条件概率密度函数的知识进行分类； 在基于概率密度的分类算法中，有著名的贝叶斯估计法[40]、最大似然估计[39] [149]，这些算法属于有参估计，需要预先假设类别
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2023-12-31 14:21:12
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我国高分辨率对地观测系统重大专项已全面启动，高空间、高光谱、高时间分辨率和宽地面覆盖于一体的全球天空地一体化立体对地观测网逐步形成，将成为保障国家安全的基础性和战略性资源。未来10年全球每天获取的观测数据将超过10PB，遥感大数据时代已然来临。随着小卫星星座的普及，对地观测已具备3次以上的全球覆盖能力，遥感影像也不断被更深入的应用于矿产勘
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2024-03-06 00:04:05
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图像分类是深度学习的经典任务，而 PyTorch 凭借其动态计算图、灵活的 API 和强大的 GPU 加速能力，成为训练图像分类模型的首选框架之一。本文将以 CIFAR-10 数据集为例，详细讲解使用 PyTorch 构建和训练图像分类模型的完整流程，从数据准备到模型部署，涵盖实践中的关键技术点。一、环境准备与数据加载1. 基础环境配置首先需要安装必要的库，建议使用 Anaconda 管理环境：#
1.项目目的：1.halcon实现图像的MLP分类器 2.Qt作界面 2.项目环境：Qt5.14 halcon18 Win103.运行结果图 4.创建一个新的Qt项目项目配置文件halcon_mlp2.pro QT
# 如何实现多模态深度学习分类器
多模态深度学习分类器的目标是集成来自多个模态（如图像、文本、音频等）信息，以提高分类性能。下面我将详细介绍实现过程，并提供步骤、代码示例和图表视图来帮助你更好地理解。
## 实现流程
在实现多模态深度学习分类器时，我们通常按照以下步骤进行：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1. 数据准备 | 收集和整理数据，包括多个模态。 |
原创
2024-10-16 05:04:56
485阅读
一、强分类器训练过程算法原理如下（参考自VIOLA P, JONES M. Robust real time object detection[A] . 8th IEEE International Conference on Computer Vision[C] . Vancouver , 2001.）给定样本 (x1; y1) , . . . , (xn; yn) ; 其中yi = 0表示负样
我们经常听到Internet网、星形网等名词，它们表示什么？是怎样分类的？下面列举了常见的网络类型及分类方法并简单介绍其特征。 #1 一、按网络的地理位置分类 1.局域网（LAN）：一般限定在较小的区域内，小于10km的范围，通常采用有线的方式连接起来。 2.城域网（MAN）：规模局限在一座城市的范围内，
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2024-10-05 12:05:41
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作者 | Jose Nieto 翻译 | Jeffery26 校对 | 酱番梨 审核 | 酱番梨 整理 | 立鱼王 查看第一部分，请戳>>手把手教你用PyTorch实现图像分类器（第一部分） 回
数据集我们将使用狗与猫数据集（有免费许可证），你可以在以下链接中找到：https://www.kaggle.com/datasets/biaiscience/dogs-vs-cats。这些数据集可以免费使用。我将向你展示如何创建一个模型来解决这个二分类任务，以及使用它对新图像进行推理。下载此数据集的第一件事是使用凭据访问Kaggle，然后下载Kaggle。你可以通过单击“创建新API token”
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2024-08-16 22:30:11
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对于计算机视觉，我们已经创建了一个名为torchvision的包，该包含有支持加载类似Imagenet、CIFAR10，MNIST等公共数据集的数据加载模块torchvision.datasets和支持加载图像数据转换模块torch.utils.data.DataLoader. 对于本教程，我们使用公共数据集CIFAR10，它包含10个类别：airplane、automobile、bird、cat
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2023-08-09 19:23:46
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