caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 caffe finetune两种修改网络结构prototxt方法 第一种方法：将原来的prototxt
原创
2021-07-14 10:28:31
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# Java Servlet Fine Uploader 科普文章
在当今的互联网时代，文件上传功能是许多网站和应用程序的必备功能。而在Java Web开发中，Servlet技术是实现这一功能的重要手段。Fine Uploader是一个流行的JavaScript文件上传库，它与Java Servlet结合，可以为用户提供一个优雅且功能强大的文件上传解决方案。
## Fine Uploader简
原创
2024-07-29 06:52:29
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参考资料：b站的台湾公开课，搜索-黄冠华老师的【回归分析】 没太注意中文是怎么翻译的，这两个概念在流行病学研究中似乎很重要。 先看几个生活中的小例子，网上言论：“吃苹果的人都比较健康”，“爱发朋友圈的人寿命会比较长”，如何用统计学观点去解释？（其中有一个是曾经遇到的面试题） 那么，我们能够下结论：苹果会保证健康么？不见得，因为吃苹果的人，普遍注意养生，所以他才健康。同样地，爱发朋友圈的人一般会比较
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2024-05-24 07:46:26
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这完全没问题
原创
2021-07-20 15:48:30
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fine-tuning是微调的意思，是用别人训练好的模型(即pre-trained model)，加上我们自己的数据，来训练新的模型。fine tune相当于使用别人的模型的前几层，来提取浅层特征，然后在最后再落入我们自己的分类中。 一般来说我们自己需要做的方向，比如在一些特定的领域的识别分类中，我
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2017-04-25 19:26:00
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2011-3-19ccnp路由通过了，复习了一个半月，很多内容已经模糊，每天下班后看2个小时的书，白天四处奔，过程中很难受，工作上的，学习上的，生活上的压力都向我驶来，现在看来我应该是扛住了，起码到目前为止我还在这站着，我知道这些事情都是对我的锻炼，很多时候想自己还是越快考完越好，奢望考完之后可能会轻松，我知道这只是个奢望而已！考完接下来的几天一直在踌躇考s
原创
2011-03-24 15:14:32
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此方法并不是写Html代码生成伪Excel文件，添加引用using Microsoft.Office.Interop.Exc /// <summ
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2022-07-18 10:56:04
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# Python中的fine与rfine函数
在Python编程中，作为一种功能强大的计算语言，学习如何运用不同的函数是必不可少的。本文将介绍两个特定的函数——`fine`与`rfine`。这两个函数在数据处理和分析中起着重要的作用，尤其是在处理金融数据时。
## 1. 函数简介
### fine函数
`fine`函数用来计算某种类型的数据的精度。它通常用于精确计算金融指标、统计数据等。其
原创
2024-09-24 07:05:19
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FPB主要由三部分构成，分别为协议模块模型类库、运行库和内置协议定义。协议模块模型类库是为了描述协议语法表示语言（Protocol Syntax Notation,简称PSN）的结构而用EMF定义的模型类库，定义协议的模块文件的内存模型就使用该模型类库来构建。运行库是FPB的主体，它包括文件编译器、通用CD架构和Pcap通信等功能模块。内置协议定义由根据PSN所描述的协议模块文件和
原创
2009-09-07 19:52:45
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随着人工智能领域的快速发展，个性化训练已成为许多应用领域的必备技术。在众多深度学习框架中，OpenAI凭借其卓越的性能与易用性，受到了广大开发者的青睐。在OpenAI框架中，个性化训练可以通过Embedding和fine-tuning两种方法来实现。本文将重点探讨这两种方法的概念、优缺点以及应用场景。一、EmbeddingEmbedding是指将离散型变量（如文本、图片等）转化为连续型的向量表示。
原创
2023-10-17 11:04:37
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# R语言中的Fine-Gray模型
Fine-Gray模型是一种用于分析多状态生存数据的统计模型，它考虑了一个事件发生后，其他事件对该事件的影响。在医学研究中，Fine-Gray模型常用于分析患者在不同的竞争风险下的生存情况，例如在考虑其他事件（如死亡）发生的情况下，研究患者在接受不同治疗方式下的复发率。
本文将介绍如何使用R语言中的`cmprsk`包来实现Fine-Gray模型的拟合和预测
原创
2023-08-10 17:18:38
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Fine-Tuning微调原理 如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet，这是学术界使用最广泛的大型图像数据集，它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而，我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大，但比第二个小。 假设我们想在图像中识别
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2020-06-30 09:06:00
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转载自：https://blog.csdn.net/u013841196/article/details/80919857迁移学习背景：在传统的机器学习的框架下，学习的任务就是在给定充分训练数据的基础上来学习一个分类模型；然后利用这个学习到的模型来对测试文档进行分类与预测。然而，我们看到机器学习算法在当前的Web挖掘研究中存在着一个关键的问题：一些新出现的领域中的大量训练数据非常难得到。我...
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2021-08-30 11:50:32
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最近在处理后台数据时需要实现文件上传.考虑到对浏览器适配上采用Fine Uploader. Fine Uploader 采用ajax方式实现对文件上传.同时在浏览器中直接支持文件拖拽[对浏览器版本有要求类似IE版本必须是9或是更高的IE10].在不同浏览器中提供统一用户体验.该组件基本覆盖目前所有主
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2016-03-05 15:36:00
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在别人的网络上微微改动①去尾巴，得特征，换线性分类器②去尾巴和一点卷积层，得泛化特征 以下是常见的两类迁移学习场景： 1 卷积网络当做特征提取器。 拿掉全连接层，剩余部分当做特征提取器 这样提取的特征叫做CNN codes。 再线性分类器（Liner SVM、Softmax等）来分类图像。 2 Fi ...
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2021-07-21 09:14:00
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什么是fine-tuning？ 在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。 以下是常见的两类迁移学习场景：1 卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如Al...
原创
2018-08-27 09:25:30
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1.什么是embedding？直观含义：比如[0.3,0.5]2个元素，2维embedding，[0.2,0.3,0.4......,0.5,0.7] 1000个元素，1000维embedding物理意义：可解释的embedding 代表兴趣强度用户embedding.[0.8,0.3] 这个人喜欢 0.8强度的喜剧，喜欢0.3强度的动作；电影embedding.[0.4,0.6] 这个电影0.4
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2024-03-28 23:06:33
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首先我们先看下效果图，数据是脱敏后的，由于脱敏数据导致部分格式变得奇怪，还请谅解。项目背景 我拿到的需求其实是这样的，需要在地图上将我司船舶的轨迹展示出来。听起来很简单，一开始我也是这样想的。因为我司用的BI工具是帆软report，通过阅读官网，发现有一种流向地图可供选择，如下图：仔细观察可以看到，这种轨迹是两点之前的弧线，适合用来展示航空的航线或者起点终点方向类型轨迹，而加载了插件后
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2024-08-07 01:53:53
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网络是 CNN 分类器发展史上一个重要的里程碑。在 Inception 出现之前，大部分流行 CNN 仅仅是把卷积层堆叠得越来越多，使网络越来越深，以此希望能够得到更好的性能。例如第一个得到广泛关注的 AlexNet，它本质上就是扩展 LeNet 的深度，并应用一些 ReLU、Dropout 等技巧。AlexNet 有 5 个卷积层和 3 个最大池化层，它可分为上下两个完全相同的分支，这两个分支在
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2023-07-24 23:21:44
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Fine-Tuning微调原理如何在只有60000张图片的Fashion-MNIST训练数据集中训练模型。ImageNet，这是学术界使用最广泛的大型图像数据集，它拥有1000多万幅图像和1000多个类别的对象。然而，我们经常处理的数据集的大小通常比第一个大，
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2020-08-06 12:38:58
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