让神经网络理解每个词的意思很容易，但上下文、词语之间的关系，依然是自然语言处理(NLP)中的难题。Salesforce的一群NLP研究者发现，搞图像识别的同行们有个不错的办法，值得一试。在图像识别领域，把ImageNet上预训练的CNN拿来，用在其他图像识别模型中，已经成为一种惯例。这种把训练好的模型参数迁移到新模型的方法，也就是这两年大热的迁移学习。理解上下文，就是一个非常适合迁
交代一下背景： 1. 由于机器过保，需要进行机器的置换，所以就有了这么个事情; 2. namenode是普通的ha模式，没有配置federation; 3. 需要尽最大的可能不影响生产环境中Hadoop集群的服务 4. 我们的集群都是通过hostname进行的配置，不是通过具体的ip进行的配置。推荐使用hostname进行配置 下面开始记录一下本次的工作: 这里
MNIST 数据集是一个手写数字识别训练数据集，来自美国国家标准与技术研究所National Institute of Standards and Technology (NIST)。训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成，其中 50% 是高中学生，50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员。测试集(test set) 也是同样
10-monkey-species 数据集是一个10类不同品种猴子的数据集，这个数据集是从kaggle平台中下载到本地使用的，在这个分类猴子的数据集中我们使用resnet50模型来做迁移学习fine tune，并且最终实现向模型中输入一张图片能够打印出该图片属于哪类猴子品种的结果。import matplotlib as mpl #画图用的库
import matplotlib.pyplot as
1.先导入使用的包，并声明可用的网络和预训练好的模型 import torch.nn as nn
import torch.utils.model_zoo as model_zoo
#声明可调用的网络
__all__ = ['ResNet', 'resnet18', 'resnet34', 'resnet50', 'resnet101',
'resnet152
exp/imp对于数据结构的复制和同步，还是比较理想的工具。在数据量比较小的情况下，这个工具的性能要远远好于datapump，而且重点推荐，他对于各种常用数据类型的支持还是很不错的。有一些特性，在某种程度上要好于datapump，在做数据迁移的时候，commit特性还是很重要的。因为通过datapump碰到了很多undo空间不足带来的问题。datapump在10g版本开始，就开始推荐使用的data
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2024-10-29 15:30:56
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初次是根据“支持向量机通俗导论（理解SVM的三层境界）”对SVM有了简单的了解。总的来说其主要的思想可以概括为以下两点（也是别人的总结）1、SVM是对二分类问题在线性可分的情况下提出的，当样本线性不可分时，它通过非线性的映射算法，将在低维空间线性不可分的样本映射到高维的特征空间使其线性可分，从而使得对非线性可分样本进行线性分类。2、SVM是建立在统计学习理论的 VC理论和结构风险最小化原理基础上的
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2024-09-18 16:00:04
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一、前言
这部分主要讲训练数据的制作。一是我们直接采用作者提供好的数据集，二就是制作我们自己所需要的数据集。
目录地址：insightface人脸识别代码记录(总)(基于MXNet)二、主要内容
1、首先，我们来提供作者的数据集。
这是作者提供的地址：https://github.com/deepinsight/insightface/wiki/Dataset-Zoo
比较推荐的是MS1M-Arc
本文将介绍：使用keras实现resnet50模型实现迁移学习-finetune一，下载kaggle-10monkey数据通过下面的链接，下载dataset到本地目录intput中kaggle-10monkey下载地址二，使用keras中ImageDataGenerator读取数据、数据增强1，使用keras中ImageDataGenerator读取数据、数据增强#!/usr/bin/env py
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2024-04-24 14:24:04
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DL4J: Keras模型导入Keras模型导入为导入最初用Keras配置和训练的神经网络模型提供了例程，Keras是一个流行的Python深度学习库。一旦你的模型导入到DL4J，我们的整个生产栈是由你来处理的。我们支持导入所有的Keras模型类型、大多数层和几乎所有的实用功能。请在这里查看支持的Keras特性的完整列表。入门：在60秒内导入一个Keras模型要导入Keras模型，首先需要创建和序
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2024-04-28 22:51:35
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实战二：手把手教你图像风格迁移一、简介 图像风格迁移是指，将一幅内容图的内容，和一幅或多幅风格图融合在一起，从而生成一些有意思的图片。有兴趣的可以看一下外文文献 Leon A. Gatys' paper, A Neural Algorithm of
本文是论文Deep Residual Learning for Image Recognition.Kaiming He,Xiangyu Zhang,Shaoqing Ren,Jian Sun,etc的阅读笔记，最后给出Keras实现。 论文笔记1.解决了什么深层网络的很难训练的问题。2.使用的方法提出了残差(Residual)学习的方法。3.实验结果使用了一个152层的残差
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2024-04-24 09:48:32
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#Toaddanewcell,type'#%%'#Toaddanewmarkdowncell,type'#%%[markdown]'#%%fromIPythonimportget_ipython#%%#ThisPython3envi
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2024-10-24 09:34:25
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ResNet学习起因我们在很深的神经网络之后，效果会变差！所以深一点的网络并不一定比浅得好因为到了后期，网
原创
2022-12-26 19:30:39
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Caffe学习——Imagenet分类1. Caffe安装
参考Alten Li的Caffe安装[1]。
2. Imagenet分类
代码来自Caffe的Notebook Examples[2]。在导入Caffe前，先在sys.path中插入Caffe的路径：examples文件夹下有子文件夹pycaffe（猜是安装Caffe时执行“make pycaffe”生成的文件夹
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2024-04-28 10:53:10
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论文认为Batch Normalization并不是网络的必要构造，反而会带来不少问题，于是开始研究Normalizer-Free网络，希望既有相当的性能也能支持大规模训练。论文提出ACG梯度裁剪方法来辅助训练，能有效防止梯度爆炸，另外还基于NF-ResNet的思想将SE-ResNet改造成NFNet系列，可以使用4096的超大batch size进行训练，性能超越了Efficient系列论文:
环境: Ubuntu 18.04, tensorflow 2.4.1mnist是Yann Lecun大神的手写数据,数据中的数字都是28X28的图像,每个像素点是[0-255]的值其中训练数据为60000
原创
2022-01-05 14:10:26
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MNIST是一个入门级的计算机视觉数据集，它包含各种手写数字图片：1. MNIST数据集MNIST，是不是听起来特高端大气，不知道这个是什么东西？== 手写数字分类问题所要用到的（经典）MNIST数据集 ==MNIST数据集的官网是Yann LeCun's website自动下载和安装这个数据集的python代码该段代码在tensorflow/exa
原创
2017-05-12 10:07:51
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环境: Ubuntu 18.04, tensorflow 2.4.1该版本是全连接网络的优化版本，采用了卷积神经网络，参考。1NUM_CLASSES = 10# the .
原创
2022-01-05 14:10:07
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官方例程https://github.com/microsoft/onnxruntime/blob/master/csharp/test/Microsoft.ML.OnnxRuntime.EndToEndTests.Capi/CXX_Api_Sample.cpp在VisualStudio使用NuGet安装Onnx-Runtime.GPU点击项目，管理NuGet程序包点击预览搜索Microsoft.
