使用卷积神经网络通过 TensorFlow 和 Keras 对手写数字进行分类 | 监督深度学习MNIST 数据集和数字分类当您开始使用不同的神经网络架构学习深度学习时，您会意识到最强大的监督深度学习技术之一是卷积神经网络（简称“CNN”）。CNN 的最终结构实际上与常规神经网络 (RegularNets) 非常相似，其中包含具有权重和偏差的神经元。此外，就像在 RegularNets 中一样，我
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2024-09-05 10:40:31
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评价指标交并比（IoU）判断预测边界框的结果好坏计算两个边界框交集和并集之比。 示例：当id=3时，有两个预测框，绿色的表示GT（标注好的框），如何将其填入表格，如蓝色部分所示，依据IOU来填写OB的值。而confidence阈值会影响TP和其他的值（如下：confidence取不同的值，计算出不同的Precision和recall） 由表画出P-R曲线 所有类别的A
在工业信息化水平不断提高的时代，各单位需要处理的纸质表格数据量非常大，通过手工将这些数据录入到系统中，费时费力。效率就是企业生命，文通表格识别系统将纸质表格数据电子化，能够帮助您及时、准确得到第一手数据，提高工作效率。 文通表格识别系统 性能特点 一、识别字符类型丰富。系统能识别的字符包括印刷中文（简体）、印刷中文（繁体
表格结构识别综述ICDAR2019ICDAR2021 竞赛中国图象图形学报PRCV 2021腾讯小米2021论文ICCV2021ACM MM 2021ICDAR 20212022 论文ACM Multimedia 2022CVPR 20222023 论文CVPR2023IJCAI 20232024 论文AAAI 2024参考文章 【声明】此文章供本人学习使用，内容来自公众号、知乎、博客等网站的摘
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2024-07-26 08:17:44
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> SuperTML (arxiv/abs/1903.06246) 我们如何微调自然图像的分类器以执行表格数据的机器学习任务？ 答案称为SuperTML。 介绍 通常，我们可以将数据分为非结构化数据（可以以不统一的格式维护，例如图像和文本）和结构化数据（常见的表格）。 在第一类中，深度学习模型（CNN，RNN等）在很大程度上是赢家。 但是，在后一种情况下，想法正在推动基于树的算法（
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2024-05-31 07:30:05
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今天我们来学习下数据可视化，其实在前面的章节中，我们也接触到了一些数据可视化的知识，在分析数据集的时候，有效的可视化图表，可以帮助我们更好的了解数据。常用的可视化图表我们常用的图表其实也有很多，比如说文本表格，条形图，饼图等等。下面我就来简单介绍10种常见的图表散点图散点图一般是两个变量的二维图表，很适合展示两个变量之间的关系。当然也有三维散点图，不过使用的并不是很多折线图折线图可以很好的呈现数据
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2024-08-28 19:27:49
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有监督学习分类：根据训练结果判断输入为哪个已知的类别。应用：图像识别、人脸识别回归：预测下一个周期的结果。通过之前的数据训练出模型，然后模型根据当前数据生成未来的预测应用：股票预测、趋势分析预测技术：K邻近、决策树、朴素Bayes、SVM、线性回归、随机森林；CNN优缺点：准确性可控、高，取决于训练数据质量和数量，因此工作量大无监督学习聚类：对数据进行自主分类，生成标签，每个类别有相同的标签。(聚
数据集概述
1.1数据集l 是一种代表关系数据的内存驻留结构
l 是以XML 形式表示的数据视图，是一种数据关系视图。
l 在Visual Studio 和.NET Framework 中，XML 是存储和传输各种数据时所用的格式。因此，数据集与XML 有密切关系。
1.2数据集分类
– 类型化数据集
– 非类型化数据集
1.3类型化数据集和
工作中经常会遇到各种各样的数据分类汇总问题，在Excel中我们可以用快捷键、分类汇总菜单、数据透视表、函数、公式甚至VBA都能轻松解决这些问题。快捷键汇总法目标任务：按小组对各种产品的产量进行汇总。实现方法：先按小组对数据表进行排序，将同一小组的数据排在一起，在同类小组下插入空行；然后，按住Ctrl键选定各小计单元格，同时按下“Alt”键和“=”键，就会统计出各类产品的产量。(图1)小提示：⑴不要
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2024-10-28 09:28:08
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其实在我们的生活中有很多技术都是利用到了机器学习，比如说推荐系统、智能图片美化和聊天机器人等，这些技术在机器学习和数据处理算法的帮助下已经被大家广泛使用。在这篇文章中我们给大家介绍一下机器学习中的深度学习以及支持向量机和降维算法的相关知识，希望这篇文章能够更好地帮助大家理解机器学习。首先我们说一下深度学习，深度学习是人工神经网络的最新分支，它受益于当代硬件的快速发展。众多研究者
众所周知，文本分类是NLP领域中十分基础的任务，大部分文本分类模型稍加修改就可以应用到其他任务中。下面介绍几个经典的文本分类模型。 图中被引数来源google学术(2019/5/16) 1. textCNN作为一个经典的神经网络模型，CNN具有极强的特征提取能力，而且运行速度比RNNs要快的多。当CNN在计算机视觉领域取得巨大成功之后，人们自然想到如何将CNN应用到自然
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2024-05-13 12:06:47
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正如caffe的examples所提，CNN model并不是一个黑盒，caffe提供了工具来查看cnn各层的所有输出1.查看CNN各层的activations值的结构（即每一层的输出） 代码如下：# 显示每一层
for layer_name, blob in net.blobs.iteritems():
print layer_name + '\t' + str(blob.data.s
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2024-08-29 10:32:04
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文章目录【后续会持续更新CDA Level I&II备考相关内容，敬请期待】【考试大纲】【考试内容】【备考资料】1、表格结构数据特征（占比2%）1.1、表格结构数据概念1.2、表格结构数据处理工具&数据层级1.3、表格结构数据特征2、表格结构数据获取、引用、查询与计算（占比3%）2.1、表格结构数据的获取方法2.2、表格结构数据使用(引用)方法2.3、表格结构数据查询方法2.4、表
下文中所用的部分数据集链接(百度网盘): 提取码：6fho1 基础CNN用于MNIST1.1 部分函数介绍1.1.1 tf.nn.conv2dtf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)第一个参数input：指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor，具有[batch, in_h
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2024-04-15 14:58:55
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CNN卷积神经网络处理Mnist数据集CNN模型结构： 输入层：Mnist数据集（28*28）第一层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：32个第一层池化：池化视野2*2，步长为2第二层卷积：感受视野5*5，步长为1，卷积核：64个第二层池化：池化视野2*2，步长为2全连接层：设置1024个神经元输出层：0~9十个数字类别 代码实现：import tensorflow as
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2024-02-20 09:26:21
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这篇博客介绍的是深度神经网络中常用在图像处理的模型——卷积神经网络（CNN），CNN在图像分类中（如kaggle的猫狗大战）大显身手。这篇博客将带你了解图像在计算机中是如何存储的，什么是卷积，卷积神经网络的四个重要环节（局部感知、参数共享、多卷积核、池化），不会涉及复杂的公式。计算机是怎么存储图片的为了更好的理解计算机对图片的存储，我找了一个非常简单的图片，是一个385*385（像素）的jpg格式
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2024-08-08 22:05:49
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摘要在本文中，我们介绍了随机擦除，一种简单而有效的数据扩增技术用于训练卷积神经网络(CNN)。在训练阶段，随机擦除在图像中随机选择一个矩形区域，并用随机值擦除其中的像素。在这个过程中，生成了不同遮挡程度的训练图像，降低了网络过拟合的风险，使模型对遮挡具有鲁棒性。随机擦除对于参数学习是自由的，容易实现，并可以集成到大多数基于 CNN 的识别模型。尽管很简单，随机擦除在图像分类、目标检测和行人重新识别
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2024-05-03 10:43:56
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一、加载相关库import numpy as np
import pandas as pd 二、数据预处理# 读取鸢尾花数据集，header参数来指定标题的行。默认为0。如果没有标题，则使用None。
data = pd.read_csv(r"Iris.csv", header=0)
# 显示前n行记录。默认n的值为5。
# data.head()
# 显示末尾的n行记录。默认n的值为5
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2024-04-03 19:59:12
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表格我们都不陌生，一般的办公软件中都有这个功能，不过，大家有没有注意到，平时我们也会遇到一些标签，在标签上也会有表格的出现，这种标签上的表格，是怎么制作的呢？标签制作软件可以制作像防伪标签、货物流动标签、超市销售标签、医药标签、珠宝标签、吊牌、证卡、名片等各种标签，那么用标签条码打印软件，怎样制作带有表格的标签呢？今天我们就着重讲解一下在领跑标签制作软件中，如何制作表格（如下图所示）
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2024-06-06 12:33:48
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Google Inception netInception V1 特点Inception V1 结构Inception V2Inception V3结构modulesInception V4code: Inception V3 Google Inception netinception 的特点是在控制计算量和参数量的同时，分类的性能很好。共有22层（AlexNet 8层，VGGNet 19层）；
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2024-03-25 20:09:15
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