由于百度语音识别 linux版本的sdk默认不支持语音唤醒功能，想要在树莓派3b+上做一个语音唤醒＋识别的小玩意儿，要想实现唤醒的功能，只能另寻他法，然后我在网络上搜索到了这个snowboy，它是一个语音唤醒引擎。snowboy下载地址：https://github.com/Kitt-AI/snowboysnowboy自定义唤醒词网站：https://snowboy.kitt.ai/snowboy
有这么一种情况，如果说我训练了一个数据集，效果还不错，但总不能每次都要经过一次训练在拿来用吧，一次训练能达到上万次，对于普通电脑来说根本不可能训练，所以我们要把它保存成一个模型文件（检查点），用到的时候直接拿来用就好了。保存模型文件很简单，只需要用下面2句话就行了：saver = tf.train.Saver()
saver.save(sess,save_path="checkpoint_
随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩，预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展，本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型，这一期先介绍几个国内开源的预训练模型。一，ERNIE(清华大学&华为诺亚)论文：ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative EntitiesGitHub：ht
Task4 基于深度学习的文本分类2.2-Word2Vec+TextCNN+BiLSTM+Attention分类模型架构模型结构如下图所示，主要包括WordCNNEncoder、SentEncoder、SentAttention和FC模块。最终需要做的是文档分类任务，从文档的角度出发，文档由多个句子序列组成，而句子序列由多个词组成，因此我们可以考虑从词的embedding->获取句子的emb
深度网络在学习过程中，是利用优化算法进行前向后向传播的迭代训练的，对于庞大的数据集而言，网络如何迭代，迭代次数是多少，每次迭代多少，都是网络学习过程在需要理解的内容：1、epoch：训练一个模型时所用到的全部数据；一个epoch过程指的是将所有样本数据输入网络中，并完成一次前向及反向传播的过程。 完整的任务模型训练，需要设置多个epoch，经过多轮迭代才会收敛。但是，由于一般情况下数据量非常大，一
前言 本文介绍了libtorch教程中的简单模型搭建基本模块搭建模块化编程的思想非常重要，通过模块化编程可以大幅减少重复的敲代码过程，同时代码可读性也会增加。本章将讲述如何使用libtorch搭建一些MLP和CNN的基本模块。MLP基本单元首先是线性层的声明和定义，包括初始化和前向传播函数。代码如下：class LinearBnReluImpl : public torch::nn::Module
1.什么是雪花模型 Snowflake schema雪花模型是多维数据库中的表的逻辑排列方式，使得实体关系图类似于雪花形状。雪花模型由连接到多个维度的集中式事实表组成。“Snowflaking”是一种在星型模型中规范化维度表的方法。 当它沿着所有维度表完全标准化时，结果结构类似于雪花，其中事实表位于中间。雪花背后的原理是通过删除低基数属性和形成单独的表来对维度表进行规范化。雪花模型类似于星型模型。
什么时候使用雪花模型？Ralph Kimball，数据仓库大师，讲述了三个例子。对于下面三个例子，使用雪花模型可能是更好的选择。1，一个用户维度表且数据量较大。其中，80%的事实度量表是匿名访问者，仅包含少数详细信息。20%的是可靠的注册用户，且这些注册用户有较为详细的信息，与多个维度表中的数据相连。 2，例如一个金融产品维度表，且这些金融产品有银行类的，保险类等等区别。 因此不同种类的产品有自己
一、概述维度模型是数据仓库领域的 Ralph Kimball 大师所倡导的，他的 The Data warehouse Toolkit-The Complete Guide to Dimensional Modeling 是数据仓库工程领域最流行的数据仓库建模的经典。维度建模从分析决策的需求出发构建模型，为分析需求服务，因此它重点关注用户如何更快速地完成需求分析，同时具有较好的大规模复杂查询的响应
from snownlp import SnowNLP text='宝贝自拍很帅！！！注意休息～'
s=SnowNLP(text)
#分词
print(s.words)
#词性
for tag in s.tags:
print(tag)
#情感度,积极的概率
print(s.sentiments)
#关键词
print(s.keywords(10))
print(s.tf)
p
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2023-06-07 19:15:46
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引言文本使用 tensorflow 2.8, CUDA 11.2 以及 cuDNN 8.1.1 训练了 cifar10 数据集. 代码没有那么重要, 主要是完成了环境的安装以及各种问题排查, 最后用一个简单的网络结构跑了一下训练. 如果本文对你有用, 麻烦不吝点个赞; 如果有啥问题, 请不要犹豫, 赶紧联系我.下载数据集和查看数据import tensorflow as tf
from keras
训练和优化OpenAI模型需要进行以下步骤：收集和准备训练数据：要训练一个定制的OpenAI模型，需要准备足够的数据集，用于训练和调优模型。数据集应该是干净、准确、全面的，并且与您想要模型解决的问题相关。这可以涉及到数据的清理、预处理和转换。选择和准备模型架构：选择适当的模型架构是模型训练的关键步骤之一。根据数据类型和任务需求，选择一个合适的模型，如GPT-3，GPT-2等。如果没有现成的模型满足
首先几个软件要弄明白：1.3dmax 2.maya 3.zbrush 4.Substance painter MD 八猴等。1.3dmax3dmax:各种大大小小建模同上，建模用max感觉好做点，动作建议用Maya，其实也都差不多，二会一就够了，学会用渲染器（如：八猴）调效果图，渲染图，绑骨骼（动作师），花点时间学学刷权重，还有3d的粒子系统，3d做建筑也是比较好的软件，新手可以从道具与小场景开始
# 如何实现snowNLP自训练模型的准确度
## 介绍
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现snowNLP自训练模型的准确度。snowNLP是一个用于处理中文文本的Python库，通过自训练模型可以提高文本情感分析等任务的准确度。
### 流程
下面是实现snowNLP自训练模型准确度的流程：
| 步骤 | 描述 |
|----|------|
| 1 | 准备训练数据 |
| 2
评估模型在机器学习中，我们创建模型来预测某些事件的结果，就像在上一章中当我们了解重量和发动机排量时，预测了汽车的二氧化碳排放量一样。要衡量模型是否足够好，我们可以使用一种称为训练/测试的方法。什么是训练/测试训练/测试是一种测量模型准确性的方法。之所以称为训练/测试，是因为我们将数据集分为两组：训练集和测试集。80％ 用于训练，20％ 用于测试。您可以使用训练集来训练模型。您可以使用测试集来测试模
Tensorflow slim最近在做这个迁移学习，看了一本书，叫《21个项目玩转深度学习》里面的第三章介绍如何用自己的数据集去训练自己的深度模型，当然了 这本书的python版本好像是2.x，用现在的3.会有一些bug,不过去网上都可以解决，在这里我搜到的第三章解决问题的链接(http://www.pianshen.com/article/500471432/)基本都可以解决按照这个连接去解决，
@Author：Runsen上次介绍了Faster-RCNN模型，那么今天就开始训练第一个Faster-RCNN模型。本文将展示如何在水果图像数据集上使用Faster-RCNN模型。这是我目前见到RCNN最好的教程数据集来源：https://www.kaggle.com/mbkinaci/fruit-images-for-object-detection由于很多对象检测代码是相同的，并且必须编写，
使用object detection训练并识别自己的模型1.安装tensorflow(version>=1.4.0)2.部署tensorflow models - 在这里下载 - 解压并安装 - 解压后重命名为models复制到tensorflow/目录下 - 在linux下 - 进入tensorflow/models/research/目录，运行protoc ob
做东西，最重要的就是动手了，所以这篇文章动手跑了一个fcn32s和fcn8s以及deeplab v3+的例子，这个例子的数据集选用自动驾驶相关竞赛的kitti数据集， FCN8s在训练过程中用tensorflow2.0自带的评估能达到91%精确率, deeplab v3+能达到97%的准确率。这篇文章适合入门级选手，在文章中不再讲述fcn的结构，直接百度就可以搜到。 文章使用的是tenso
opencv ---- opencv_haartraining 训练目标检测模型1 样本整理 2 训练参数解读 3 测试demo书写一 目标检测样本整理1 使用labelimg 标注目标图像的label文件（附labelimg配置文件及教程网址：） 2 裁剪只包含目标的图片作为正样本，通过计算iou>0.65确定为正样本（可参考mtcnn中 样本生成的方法得到正负局部样本集），还通过调整io
