引言深度学习已经成为了计算机视觉、自然语言处理等领域的重要工具。但对于初学者来说，深度学习可能会显得复杂和晦涩。本系列文章将从零开始，用通俗易懂的语言，详细解释深度学习的基本概念和实际应用。在本文中，我们将着重介绍如何构建一个简单的图像分类器，以便初学者能够了解深度学习的基本原理和步骤。深度学习的基本概念在开始构建图像分类器之前，让我们先了解一些深度学习的基本概念。深度学习是一种机器学习方法，它模
这篇教程来讲解自然语言处理中的词嵌入，也就是word embedding，并介绍GLoVe预训练参数的加载。简单来说，word embedding是将单词转换为向量，从而进一步参与神经网络的计算。在tensorflow 2.0中，tensorflow.keras.layers.Embedding实现了这一功能。其中embedding层计算了一个行向量乘矩阵的矩阵乘法，其中行向量是one hot形式
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2024-09-23 06:10:04
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一特征嵌入，将数据转换（降维）为固定大小的特征表示（矢量），以便于处理和计算（如求距离）。例如，针对用于说话者识别的语音训练的模型可以允许您将语音片段转换为数字向量，使得来自相同说话者的另一片段与原始向量具有小的距离（例如，欧几里德距离）。embedding的主要目的是对（稀疏）特征进行降维，它降维的方式可以类比为一个全连接层（没有激活函数），通过 embedding 层的权重矩阵计算来降低维
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2024-05-29 16:18:24
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我们要在网页中正常显示flash内容，那么页面中必须要有指定flash路径的标签。也就是OBJECT和EMBED标签。OBJECT标签是用于windows平台的IE浏览器的，而EMBED是用于windows和Macintosh平台下的Netscape Navigator浏览器以及Macintosh平台下的IE浏览器。windows平台的IE利用Activex控件来播放flash而其它的浏览器则使用
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2024-09-29 06:44:32
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案例完整代码、数据见Github 1. 案例背景用户价值细分是了解用户价值度的重要途径，常用的细分模型包括：基于属性的方法、ABC分类法、聚类法等。1. 基于属性的方法常用的细分属性包括：地域、产品类别、用户类别（大客户、普通客户、VIP客户等）、性别、消费等级等。这种细分方法可根据数据库中数据直接得到。2. ABC分类法ABC法则是二八法则衍生出的一种法则。不同的是，二八法则强调是抓住
Graph Embedding理论介绍及5种算法演示1.图数据结构2.图表示学习3.Graph Embedding3.1 DeepWalk算法DeepWalk算法理论DeepWalk 核心代码 1.图数据结构在现实世界中，网络只是互连节点的集合。为了表示这种类型的网络，我们需要一个与之相似的数据结构。幸运的是，我们有一个数据结构，即图（Graph）。图包含由边连接的顶点（代表网络中的节点）（可以代
读取图像并自己提取文本非常容易。 但是动态地从照片中提取文本要困难一些，而且值得庆幸的是， imgclip提供了一个相当简单的解决方案。 此命令行工具在Mac，Windows和Linux的终端中运行。 它只需要为图像文件加上语言作为参数，然后返回复制到剪贴板的文本即可。 您可以通过npm安装整个库，这是一个非常简单的安装 。 这个东西只有几KB大 ，并且带有一个JS文件，您可以在GitHub
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2024-09-29 11:28:58
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图像分割（Segmentation）指的是将数字图像细分为多个图像子区域（像素的集合）（也被称作超像素）的过程，就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。图像分割的目的是简化或改变图像的表示形式，使得图像更容易理解和分析。图像分割通常用于定位图像中的物体和边界（线，曲线等）
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2024-04-10 05:01:20
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①可以类比一下之前自己做的一个例子：在最初将单词编码的时候，我们使用的直接是one-hot向量的方式来进行编码的，非常简单粗暴的一种方式（根据单词在语料库中的索引，作为对应单词的词向量的对应值，这个其实是非常不好的一种方式，因为没有充分体现各个词在语义上的联系），所以会需要使用词向量的方式来“描述”不同的单词。②这里的embedding的概念，本意是一种嵌入，也可以理解成是一种映射，说白了就是一种
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2024-08-28 16:03:26
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文本情感分类1.文本情感分类数据集2.使用循环神经网络进行情感分类3.使用卷积神经网络进行情感分类import collections
import os
import random
import time
from tqdm import tqdm
import torch
from torch import nn
import torchtext.vocab as Vocab
import t
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2024-04-03 20:48:58
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目录一、主观评价1、层次分析法（AHP）①应用场景②步骤③模型实现④代码实现⑤优缺点评价2、模糊综合评价法（FCE）①应用场景②步骤③模型实现3、灰色关联分析法（GRA）①应用场景②步骤③模型实现二、客观评价1、主成分分析（PCA）2、因子分析（FA）①应用场景②步骤③模型分析 ④代码实现3、Topsis算法①应用场景②步骤③模型分析④代码实现4、BP神经网络综合评价法①应用场景②优缺点
数据分析公司有很多，怎么样的数据公司可以脱颖而出，特别在移动应用不断发展的今天，第三方的移送数据服务市场将会越来越广阔，数据分析工具移动化也就是要做一个移动应用的数据分析工具或者软件。 数据分析行业的人也明白，在数据分析工具的发展上，国内市场的步伐相比较国外市场来说慢了很多。是一味的学习还是另辟蹊径，对于产品怎么实现差异化，对于很多数据分析公司来说，移动化的应用也就是体现差异化
一、阅读内容第四部分第十一章 GNU Emacs滋长的特性是其优势第十二章 当集市开始构建教堂二、笔记总结（1）Emacs的架构Emacs架构采用的是在交互式应用程序中应用广泛的模型-视图-控制器模式。在这个模式中，模型是程序所操作数据的底层描述，视图则是向用户展示数据的方法，而控制器则负责实现用户与视图的交互，并对模型进行相应的更新。值得注意的是Emacs拥有显著的可滋长的特性。当一个程序拥有越
文章目录图像分割算法类型全卷积FCNSegNetUNetDeeplab v1PSPNetDeeplab v2Deeplab v3Deeplab v3+基于候选区Mask RCNNMS RNN基于GAN基于RNNReSegViTSwin TransformerSAM(Segment Anything Model) 图像分割算法类型正如我在目标检测系列中提到的，图像分割（语义、实例、全景）和目标检测
一、x/t-t图这是一个比较少考的知识点，但是又考过。物理的x/t-t图和v-t图真的一样吗？大多数人都会觉得没错。但是，不一样！为什么呢？其本质的原因就是：x/t-t图的x/t是平均速度，表示走过的路程累积起来除以时间而v-t图的v是瞬时速度，表示在那一瞬间的瞬时速度【证明】 这是一个典型的匀加速v-t图像假设其斜率为k初速度为 那么在 时刻速度为
https://github.com/facebookresearch/multigrainMultiGrain: a unified image embedding for classes and instancesAbstractMultiGrain是一种网络架构，产生的紧凑向量表征，既适合于图像分类，又适合于特定对象的检索。它建立在一个标准分类主干上。网络的顶部产生包含粗粒度和细
一、什么是图像分类(Image Classification)图像分类任务是计算机视觉中的核心任务，其目标是根据图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的图像区分开来。二、图像分类任务的特点对于人来说，完成上述的图像分类任务简直轻而易举，我们看到的是图像，但对于机器也就是计算机来说，它看到的是字节数据： 因此，出现同一图像的视角不同（比如旋转一张图片）、光照不同（从不同的角度照射统一物体）
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2024-06-07 10:11:37
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作者 | Pandeynandancse关于数据集该数据包含大约65,000幅大小为150x150的25,000张图像。{ ‘buildings’ : 0,‘forest’ : 1,‘glacier’ : 2,‘mountain’ : 3,‘sea’ : 4,‘street’ : 5 }训练，测试和预测数据在每个zip文件中分开。训练中大约有14k图像，测试中有3k，预测中有7k。挑战这
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2024-06-03 20:21:12
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目录1.图像分类概念2.图像分类的困难和挑战3.数据驱动的方式4.K-NN分类器5.交叉验证6.K-NN分类器的优劣 图像分类：图像分类问题指的是，对于一张输入图像，从已有的标签集合中找出一个标签，并分配给这张图像。以下图为例：我们的图像分类模型会读取这张图片，然后输出这张图片对应每个标签的概率。对于计算机来说，图像是由一个一个的像素信息组成的。在这个例子中，这张猫的图片大小像素是248
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2024-04-13 00:13:41
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AlexNet更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化层来提取图像的特征使用Dropout抑制过拟合使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数多GPU训练卷积层C1 该层的处理流程是： 卷积-->ReLU-->池化-->归一化。卷积层C2 该层的处理流程是：卷积-->ReLU-->池化--&
