文章目录一、用飞桨定义模型的计算二、准备好运行飞桨三、告诉飞桨怎么样学习四、运行优化算法五、机器学习出来的参数 import paddle #导入飞桨paddle和numpy
import numpy
print("paddle " + paddle.__version__)
print("numpy " + numpy.__version__)paddle 2.2.1
nump
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2024-04-28 10:48:03
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PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介视频链接：https://www.bilibili.co
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2022-09-23 22:40:38
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PaddleOCR学习笔记 01-PaddleOCR简介
原创
2022-12-19 20:32:15
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Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面本文是文献Image-to-image translation with conditional adversarial networks的笔记。Pix2Pix 基于 GAN 架构，利用成对的图片进行图像翻译，即输入为同一张图片的两种不同风格，可用于进行风格迁移。 本文目录Pix2Pix——基于GAN的图像风格迁移模型写在前面引言部分为什么要基
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2024-05-10 11:17:47
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目录一、 什么是迁移学习二、 迁移学习的重要性三、 迁移学习的难点四、 迁移学习的实现方法1. 样本迁移（Instance-based Transfer Learning
PaddleOCR 电表校准 机器学习的描述
在当今的智能电表应用中，机器学习和图像识别技术被广泛用于提高电表数据读取的准确性。PaddleOCR作为一个开源OCR（光学字符识别）工具，提供了高效的文本检测和识别功能，适用于电表的校准数据提取任务。
## 背景定位
在电力行业，电表的读数精确性对能源管理和费用计算至关重要。传统的手动读取方法不仅耗时，而且容易引入误差。利用PaddleOCR进
前言什么是 PaddleOCR根据官方的介绍：Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools,
python3.7首先第一步运行pyinstaller -D xxx.py打包完成后运行会遇到第一个问题 这个问题的解决方案是因为setuptools工具版本太高重新安装58.0.0版本可以解决此问题pip install setuptools==58.0.0接着会遇到第二个问题（截图丢失）# No module named 'framework_pb2'这个问题的解决方案是将在你环境中的Lib
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2024-01-19 17:34:13
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利用深度神经网络进行迁移学习对比传统非深度迁移学习方法，深度迁移学习直接提升了在不同人物上的学习效果。并且由于深度学习直接学习原始数据，所以还有两个优势：自动化的提取数据更具有表现力的特征，以及满足了实际端到端的需求（End-to-End）深度迁移学习的核心问题是研究深度网络的可迁移性，以及如何利用深度网络来完成迁移任务。因此深度迁移学习的成功是建立在深度网络的强大表征学习能力之上的。方法单流结构
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2023-10-02 10:36:27
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深度学习在一些传统方法难以处理的领域有了很大的进展。这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。在Cloudera Fast Forward实验室，我们对能解决这些问题的创新特别兴奋。我们最新的研
目录引言安装流程前置条件注意：提前预警，本文中并不涉及安装GPU版本1. 拉取PaddleOCR整体目录2. 安装 paddle 预测库 fluid_inference我下载的是cpu_avx_mkl版的（就是红圈里这个）文件解压后的目录3. 开始cmake（贴官方图）3.1 打开Visual Studio 2019 Community，点击继续但无需代码3.2 文件->打开->CM
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2024-01-22 11:35:21
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python版本最好低于311，python311安装paddle时默认numpy1.22.4,执行OCR会 AttributeError: module ‘numpy’ has no attribute ‘int’ ，但是python311无法通过安装低版本1.22numpy下载anaconda注意需要下载64位（x86_64结尾的版本)https://mirrors.bfsu.edu.cn/a
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2024-04-21 06:55:16
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最近对迁移学习比较感兴趣，连续读了几篇和迁移学习相关的文章。本次博客首先来总结几篇迁移学习在NLP领域的应用。NIPS（美国高级研究计划局）2005年给迁移学习一个比价有代表性的解释：transfer learning emphasizes the transfer of knowledge across domains, tasks, and distributions that are sim
点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达导读迁移移学习(TL)试图利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域的学习。由于标记成本、隐私问题等原因，当目...
原创
2022-01-25 14:16:15
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今天简单看了迁移学习，感觉还是挺牛逼的。可以在短时间内将在其它数据集中已经训练好的模型快速转移到另一个数据集上。当然，如果你的数据集比较庞大，还是自己训练好的。 例如，将在ImageNet上训练好的Inception-V3模型转移到另外一个图像分类数据集上，并取得较高的准确率。 在了解迁移学习前，需要了解什么是瓶颈层。它是从神经网络的输入开始算起，一直到神经网络的最后一层的前向传播
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2024-06-12 22:28:59
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点击上面"脑机接口社区"关注我们更多技术干货第一时间送达导读迁移移学习(TL)试图利用来自一个或多个源域的数据或知识来促进目标域的学习。由于标记成本、隐私问题等原因，当目...
原创
2021-09-09 09:34:18
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迁移学习和微调的区别1.举例说明当我们遇到一个新任务需要解决时，迁移学习和微调可以帮助我们更快地学习和完成这个任务。迁移学习就像是我们已经学会了一些与目标任务相关的知识，然后我们可以将这些知识应用到新任务中。 类比一下，就好像我们之前学会了画猫的技巧，现在我们要画一只狗，我们可以借用之前学到的知识和技巧，来更好地画出这只狗。微调是迁移学习的一种具体方法，它的思路是利用已经训练好的模型来帮助我们完成
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2024-04-12 06:14:01
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根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位协变量移位:在协变量移位的情况
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2023-12-20 09:09:56
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领域转移根据分布移位发生的具体部分，域移位可分为三种类型，包括协变量移位、先验移位和概念移位协变量移位: 在协变量移位的情况下，源域和目标域的边际分布是不同的，即ps(x)∕= pt(x)，而给定x的y的后验分布在域之间保持相似，即ps(y|x)≈pt(y|x)(图1)。当不同的传感器、遥远的地理区域或不同的时间窗采集相同光谱波段的数据时，就会发生协变量移位。例如，Landsat-8和Sentin
原创
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2024-01-11 12:16:45
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# 深度学习中的迁移学习指南
迁移学习是一种常用的深度学习技术，它可以利用在一个任务上训练好的模型来加速另一个相关任务的训练。这一方法尤其适用于数据量不足的情况，通过迁移已有知识，能显著提高模型的表现。本文将通过具体流程和代码示例，教会你如何实现迁移学习。
## 流程概述
以下是迁移学习的一般步骤：
| 步骤 | 描述 |
