文章目录背景小试牛刀--训练基础操作VOC_2007数据集下载模型惊心动魄--测试修改部分代码修改训练模型位置测试训练自己的数据集前言文件结构制作自己的数据集JPEGImages文件夹Annotations文件夹ImageSets文件夹其余两个文件夹不需要操作LabelImg标记大法生成txt文件修改代码--训练修改代码--测试tensorboard进行可视化结束语 背景为了满足项目中目标检测需
程序是由多条指令构成的，程序的运行便是cpu一条一条执行程序指令的过程。一条指令的执行过程大致可以分为加载指令，翻译指令，加载数据，执行运算，更新数据几个阶段，每个阶段都由单独的运算单元去执行。为了提高性能，各阶段是并行执行的，即当前指令的流程到了执行运算阶段，下一条指令的流程有可能已经到了加载数据阶段。这样做至少有两个优点：单元复用和并行执行。即使同一个阶段，多条指令流程也是可以并行执行的，如执
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2024-09-30 06:17:51
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AIGC怎么做预测
在当前的IT行业，AIGC（人工智能生成内容）正在逐渐成为一种重要工具，它能够通过解析海量数据并生成相应的内容，为许多业务带来了极大的便利。然而，针对AIGC的预测能力，企业面临着一个关键问题：如何有效地进行预测，这不仅影响决策的实时性，还影响业务的持续性和稳定性。为了应对这一挑战，我们需要深入分析预测过程中的各种弊端，并提出有效的解决方案。
### 问题背景
在大数据背景
文章目录论文画图必备网址：搭建网络的步骤搭建网络class1、六步法2、用class类封装神经网络函数3、示例搭建网络sequential1、六步法2、compile()配置神经网络的训练方法Optimizer可选：loss可选：metrics可选：3、fit()执行训练过程4、tf描述卷积层完整代码单张图片预测常见的网络LeNetAlexNetVGGNetInceptionNetResNet总
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2024-02-24 23:02:14
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转载请注明作者和出处： Python版本： Python2.7 运行平台： Ubuntu14.04一、前言 在之前的笔记中，已经生成了训练好的mnist.cafffemodel，接下来我们就可以利用这个model做预测了。在这之前，我们还需要一个文件：deploy.prototxt。那么，就让我们从deploy.prototxt开始说起。二、depl
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2023-09-06 20:02:30
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官网的mnist和cifar10数据之后，笔者尝试着制作自己的数据集，并保存，读入，显示。 TensorFlow可以支持cifar10的数据格式， 也提供了标准的TFRecord 格式，而关于 tensorflow 读取数据， 官网提供了3中方法 1 Feeding： 在tensorflow程序运行的每一步， 用Python代码在线提供数据 2 Reader ： 在一个计算图（
22年1月的新论文提出了基于边缘动态系统的神经网络选择的新视角预训练大规模深度神经网络(NN)，并针对下游任务进行微调已成为深度学习领域的现状。 研究人员面临的一个挑战是如何为给定的下游任务有效地选择最合适的预训练模型，因为这个过程通常需要在模型训练中用于性能预测的昂贵计算成本。在新论文 Neural Capacitance: A New Perspective of Neural Network
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2024-03-24 10:01:06
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引言：隐马尔科夫模型（Hide Markov Model）是一种概率统计模型，非常适合用于有未知条件的问题。气候变化万千，我们的行动也会因天气不同而改变，那么在不清楚天气状况的情况下，如何预测未来几天我们的行动呢？ 本文选自《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》。高温天气与行为概率 夏季是一年最热的时候，气温普遍偏高，一般把日最高气温达到35℃以上的天气叫作高温天气，但是一般情况
大数据分析预测项目方案
## 1. 项目背景
随着互联网的发展和信息技术的进步，大数据分析在企业决策和市场预测中扮演着越来越重要的角色。大数据分析预测能够通过对大量数据进行挖掘和分析，帮助企业发现潜在的模式和趋势，并根据这些信息做出准确的预测，从而为企业的决策提供科学的依据。
## 2. 项目目标
本项目旨在通过大数据分析预测的方法，针对某电商公司的销售数据进行分析和预测，以实现以下目标：
原创
2024-02-16 10:04:48
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第一种（CIFAR）readCifar.py这里主要是拿制作的样本格式跟原样本格式比对，输出一下import pickle
import numpy as np
import chardet
def unpickle(file):
import pickle
with open(file, 'rb') as fo:
dict = pickle.load(fo,
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2023-08-05 12:04:45
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写在前面：根据b站博主霹雳吧啦Wz 学习CNN，作为个人的学习记录。目录模型参数：模型搭建：应用：训练：训练结果：预测： 预测结果：数据可视化：模型参数：LeNet是上个世纪出现的典型卷积神经网络，最早用于数字识别的CNN。输入层为32*32大小，除了输入共有7层。详细内容如下图所示模型搭建：import torch.nn as nn
import torch.nn.funct
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2024-03-15 20:25:27
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录1. 引言2. CNN用于时序数据回归的优点3. CNN用于时序数据回归的缺点4. 代码实例总结 1. 引言时序数据回归预测在许多领域中都非常重要，包括金融市场预测、天气预测、能源消耗预测等。CNN，作为一种深度学习模型，通常与图像识别和处理任务关联在一起。然而，近年来，研究人员发现CNN也非常适合处理时序数据。2. CNN
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2024-08-08 22:12:50
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首先为啥使用因果卷积，我觉得以多变量数据序列预测来讨论会比较好理解之前的写错了写错了，首先需要知道的是，普通的cnn也是可以用于时间序列预测的，只不过实践中，wavenet、tcn这类的序列模型在时间序列预测的表现比较出色，所以因果+空洞卷积的组合才火起来了，使用传统的cnn建模的例子也有很多，可见：
https://machinelearningmastery.com/how-to-deve
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2024-03-19 13:45:00
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## 如何克服数据集少的问题在机器学习中的应用
### 引言
随着机器学习的快速发展，越来越多的人涌入这个领域，并开始探索如何利用机器学习来解决实际问题。然而，许多初学者面临的一个常见问题是数据集的数量不足，这在训练模型时会带来一定的挑战。本文将探讨如何克服数据集少的问题，并提供一些实用的解决方案。
### 问题背景
在某个实际问题中，我们想要建立一个垃圾邮件分类器，以便将收件箱中的垃圾邮件自
原创
2023-09-06 08:03:35
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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
Title:4mCPred-CNN—Prediction of DNA N4-Methylcytosine in the Mouse Genome Using a Convolutional Neural Network分区/影响因子:Q2/4.096一、摘要 在DNA修饰中，N4-甲基胞嘧啶(4mC)是最重要的修饰之一，它与细胞增殖和基因表达的
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2024-04-07 21:25:48
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文章目录训练集和数据集分离获取最优模型超参数寻找最优模型网格搜索的使用 训练集和数据集分离训练集和数据集分离的原理：当我们获取一个数据集时，我们需要将其一小部分拿出来作为测试集，剩余的作为训练集。例如对于一个训练集，将其20%作为测试集，80%作为训练集，这20%的测试集是已经有目标值了的，将训练集进行拟合，获得模型，再通过测试集进行测试，获得最终结果，将最终结果和已知的目标值进行比对，可预测其
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2023-06-07 15:32:21
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文章目录第一步：制作自己的数据集第二步：clone py-faster-rcnn源代码第三步：将自己的数据集放到指定位置第四步：下载训练好的VGG16模型第五步：修改配置来训练自己的数据集第六步：训练模型第七步：测试模型 第一步：制作自己的数据集首先，为了方便，可以将自己的训练图像名称改成PASCAL VOC格式，比如我自己的数据集共有1150张训练图像，写一个简单的python脚本将其重命名为
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2023-09-14 18:20:42
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学习记录（一）1. 制作自己的数据集该数据集是通过使用网络爬虫以及对其他车辆数据集中的图片进行收集，制作的一个与cifar10数据集结构相同的车辆数据集。所有照片被分为10个不同的类别，它们分别是train，bus，minibus，fireengin，motorcycle，ambulance，sedan，jeep，bike和truck，共六万张，图片的规格为32×32×3。其中50000张图片被划
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2023-08-13 15:47:26
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在信息技术领域，软件考试是衡量专业人员技能与知识的重要标准。随着技术的不断进步和行业需求的日益变化，软考的内容也在不断更新和变化。因此，对于即将参加软考的考生来说，如何预测和准备考试内容显得尤为重要。本文将结合历年软考的趋势，提供一些建议，以帮助考生更好地进行软考论文预测和备考。
一、关注考试大纲和官方动态
考试大纲是软考的重要指导文件，它规定了考试的范围、内容和要求。考生在备考过程中应密切关
原创
2023-12-28 17:19:09
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