今天尝试了下Ubuntu上运行NET程序，按照 https://github.com/aspnet/Home 的指引，一步一步来:1.安装DNVM（原名KVM） Linux控制台下输入curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/aspnet/Home/dev/dnvminstall.sh | DNX_BRANCH=dev sh &&a
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2024-05-17 22:48:32
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from tensorflow.examples.tutorials.mnist import
原创
2022-07-18 11:25:38
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1.什么是CNN，CNN是怎么来的？ 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks：以下简称CNN，在图像分类的为题上具备较好的性能，图像分类最主要的问题在于特征选择上。那么相较与传统的分类算法（如SVM），CNN在图像分类上有哪些亮点呢？ 举个例子来说明：如果我们用神经网络直接对猫狗进行分类呢？这样不就避开了特征提取这一步了吗？假设输入图片大小为30*30，那么设置9
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2024-05-13 10:38:08
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在上一节课（07）中，讲了如何为卷积网络构建一个卷积层。今天我们看一个深度CNN的具体示例，顺便练习一下我们上节课所学的标记法。假设你有一张图片，你想做图片分类或图片识别，把这张图片输入定义为 x ，然后辨别图片中有没有猫，用0或1表示，这是一个分类问题，我们来构建适用于这项任务的卷积神经网络范例。针对这个示例，我用了一张比较小的图片，大小是 39*39*3。这样设定使得计算更简单。所以
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2024-04-07 14:16:37
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一. 原理解读分享一篇我觉得非常适合新手理解CNN的博文 CIFAR10数据集(训练集5万张，测试集1万张，每张彩图32*32*3，10类对应标签值0-9)如下：二. pytorch版完整代码复现1. 全代码名称展示可见，跑了几十轮后，在测试集上的准确率超过90% 2. 代码import torch
import torch.nn as nn
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2024-05-31 10:30:28
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Thu Mar 15 21:49:08 2018@author: luogan"""import tensorflow as tffrom sklearn.datasets import load_digitsimport numpy as npdigits = load_digi
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2023-01-13 00:20:32
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import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
import torchvision.transforms as transformsDefine the CNN modelclass CNN(nn.Module):
def init(self):
super(CNN, self).
原创
2023-07-31 14:21:29
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Faster RCNN原理分析（二）：Region Proposal Networks详解 缩进Region Proposal Networks是Faster RCNN出新提出来的proposal生成网络。其替代了之前RCNN和Fast RCNN中的selective search方法，将所有内容整合在一个网络中，大大提高了检测速度（语文水平差，所以历史科普请看其他文章T_T）。
缩进在正
AlexNet网络结构：input-conv1- max pooling1-Norm1-conv2-max pooling2-Norm2-conv3-conv4-conv5-max pooling3-FC-FC-SoftmaxCONV1：96个filter，11×11的尺寸过大，stride=4也过大； MAX POOL1：3×3，stride=2是常见的尺寸大小； Norm1：现在
面试过程中，当与面试聊到某种机器学习的算法的时候会提及某种算法的优缺点。目录正则化算法（Regularization Algorithms）集成算法（Ensemble Algorithms）决策树算法（Decision Tree Algorithm）回归（Regression）人工神经网络（Artificial Neural Network）深度学习（Deep Learning）支持向量机（Sup
从零开始实现简单的SVM分类器大农村老伯26 人赞同了该文章相信学习过机器学习的人一定不会没有听过支持向量机SVM，SVM自从出现以来一直是非常受欢迎的一种分类器，他具有非常多的优势，理论证明严谨，可以将低维度线性不可分割的问题投影到高维度去解决等等，直到近些年才稍稍在某些领域被神经网络盖过风头。但是SVM依然天生具有训练速度快的优势。我的学习路径比较奇怪，第一次见到SVM是在做深度学
一、LVS NAT的实现实现实验环境准备3台主机，分别作Director，RS1，RS2，通过访问web服务来测试集群功能！各网卡配置如下，服务器网卡地址Directoreth0:172.16.8.8(作为VIP)eth1:192.168.10.1(作为DIP）RS1eth0:192.168.10.11(作为RIP）RS2eth0:192.168.10.12 （作为RIP）拓扑图：1.Direct
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原创
2014-04-16 16:10:29
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期刊：information sciences引用：Hassan M M, Gumaei A, Alsanad A, et al. A hybrid deep learning model for efficient intrusion detection in big data environment[J]. Information Sciences, 2020, 513: 386
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2024-09-25 12:04:35
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Oracle数据库中提供了同义词管理的功能。同义词是数据库方案对象的一个别名，经常用于简化对象访问和提高对象访问的安全性。在使用同义词时，Oracle数据库将它翻译成对应方案对象的名字。与视图类似，同义词并不占用实际存储空间，只有在数据字典中保存了同义词的定义。在Oracle数据库中的大部分数据库对象，如表、视图、同义词、序列、存储过程、函数、JAVA类、包等等，数据库管理员都可以根据实际情况为他
本文实例为大家分享了基于TensorFlow的CNN实现Mnist手写数字识别的具体代码，供大家参考，具体内容如下一、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
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2023-10-26 19:43:06
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7.1 R-CNN R-CNN首先从输入图像中选取若干提议区域（找出可能的感兴趣区域），并标注它们的类别和边界框（如偏移量），用卷积神经网络对每个提议区域进行前向传播以抽取其特征，用每个提议区域的特征来预测类别和边界框。该模型如下图所示： &n
使用OpenCV对0到9数字进行识别，实现简单OCR功能，基于CA（轮廓）分析实现特征提取，基于L1距离计算匹配实现数字识别。在排除干扰的基础上，识别精度可以达到98%以上。整个算法分为两个部分，第一部分是特征提取，提取的特征实现了尺度不变性与轻微光照与变形干扰排除，第二部分基于特征数据进行匹配实现了相似性比较，最终识别0到9十个数字。第一部分详解：算法的第一部分主要是实现以下功能，提取42个特征
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2023-10-08 08:10:23
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pytorch 文本分类 Hello Readers, 各位读者好， I am a Data Scientist working with a major bank in Australia in Machine Learning automation space. For a project that i was working on i was looking to build a text
原文链接:https://www.dazhuanlan.com/2019/08/17/5d577456ecc9a/假期的时候跟着专知的一个深度学习课程学习了一些深度学习的内容，也是愈发觉得神经网络十分神奇，最近看了一份简单的图片分类的CNN网络，记录学习一下，从简单学起~大部分神经网络的基础就不再写了，网上也有很多介绍，这里就照着代码，顺一遍基本的使用方法~简略介绍训练样本50张，分为3类：0 =
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2019-08-24 23:01:02
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4.2 AdaBN 算法依赖测试集统计学信息问题问题描述：虽然 AdaBN 算法可以提高 WDCNN 模型的抗噪能力与变载领域自适应能力，但 AdaBN 算法需要整个测试集的样本在 WDCNN 每一个 BN 层的均值与方差，这对于一个故障诊断系统，在初期是难以满足的。解决思路：1）根据部分测试样本的均值方差，对整体测试样本的均值方差进行估计；2）不获取任何测试集的信息，通过对 WDCNN 模型本身
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2023-10-08 08:10:00
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