这可能是很多非IT职场人士面临的困惑，想把python用到工作中，却不知如何下手？python在自动化办公领域越来越受欢迎，批量处理简直是加班族的福音。自动化办公无非是excel、ppt、word、邮件、文件处理、数据分析处理、爬虫这些，这次就来理一理python自动化办公的那些知识点。python基础能做这些的前提是会使用Python，最起码要熟悉基本语法，可以编写小脚本。对于python语法的
PyTorch实现的CNN图像检索：深入解析与应用 cnnimageretrieval-pytorchCNN Image Retrieval in PyTorch: Training and evaluating CNNs for Image Retrieval in PyTorch项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/cn/cnnimageretrieval-p
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2024-10-21 13:28:03
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GBDT既可以用于回归，也可以用于分类。两者本质是一样的，分析流程也大致相同，区别在于loss function不同。首先，介绍一下提升方法，boosting就是把一系列的弱学习器反复学习，然后组合成强学习器。对于提升方法，主要需要回答两个问题：第一个是每一轮学习过程中如何改变训练数据的权值或概率分布；第二个就是如何将弱分类器组合成强分分类器。在前面讲到的Adaboost中，根据每次训练数据的误分
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2024-07-22 19:05:59
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# 实现“pytorch vgg16”的步骤
本文将指导你如何使用PyTorch实现VGG16模型。VGG16是一种深度卷积神经网络，特别适用于图像分类任务。下面是实现的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入必要的库和模块 |
| 步骤二 | 加载图像数据集 |
| 步骤三 | 数据预处理 |
| 步骤四 | 定义VGG16模型 |
| 步骤五 | 训
原创
2023-11-26 10:03:56
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TensorFlow 官网API学习（Reading data）标签（空格分隔）： TensorFlow官网APIAPI地址TensorFlow程序中四种获取数据途径1.tf.dataAPI:很容易构建复杂的输入流水线（推荐的方法！） 2.Feeding：在运行每一步时，利用Python代码提供数据。 3.QueueRunner:在TensorFlow图最开始的时候，基于队列的输入队列来读取文
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2024-06-28 11:18:07
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本文基于vgg-16、inception_v3、resnet_v1_50模型进行fine-tune，完成一个二分类模型的训练。目录一、环境准备二、准备数据三、数据解析及图片预处理四、模型定义五、模型训练六、模型预测最后：完整代码 一、环境准备我使用了TensorFlow的model库中的slim模块，路径：https://github.com/tensorflow/models/tree
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2024-06-17 20:32:55
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配置onnxruntime你可以下载vgg16模型加代码运行这个项目代码在gitvgg16模型链
原创
2023-01-25 20:56:40
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OpenCV Python Grabcut分割【目标】Grabcut 算法创建一个交互程序【理论】从用户角度是如何工作的呢？用户在需要的目标上初始绘制一个矩形，前景目标必须完全在矩形内部，算法迭代的去分割然后得到更好的效果，但是有些情况下，分割效果不是很好，例如：会将部分前景标记为背景，反之亦然。这个时候，就需要用户做一些交互，告诉分割结果，哪些是前景哪些是背景，这样下次迭代就会得到更好的效果。背
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2024-01-03 14:18:12
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#!/usr/bin/env python3# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sun Sep 30 17:12:12 2018这是用keras搭建的vgg16网络这是很经典的cnn,在图像和时间序列分析方面有很多的应用@author: lg"""#################import kerasfrom keras.datasets import c
原创
2023-01-13 05:58:27
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# PyTorch VGG16预测教程
## 1. 整体流程
首先，我们来看一下实现“PyTorch VGG16预测”的整体流程。下表展示了实现该任务的步骤：
| 步骤 | 操作 |
|------|----------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载预训练模型 |
| 3 | 准备输入数据 |
| 4 | 进
原创
2024-07-07 04:33:39
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8款惊艳的名牌概念手机，让市面流行的Iphone黯然失色 [22P]1、 Windows 概念手机 设计师 Seunghan Song 的 Windows 概念手机设想了一种能从手机上看到你目前天气的手机，当然，这并不是传统的天气预报的功能，而是如同你从房间的窗户看外面的样子。在晴天，该手机的玻璃显示界面会显得干净而清新，在下雨或者下雪天则会变得潮湿而模糊。如果你想要发送短信或者打一通
### VGG16模型源码解析
VGG16是一种经典的深度卷积神经网络模型，它由Oxford的Visual Geometry Group开发。VGG16在ImageNet数据集上取得了很好的性能，因此成为了许多计算机视觉任务的首选模型之一。在本文中，我们将深入探讨VGG16的PyTorch源码，并对其进行详细解析。
#### VGG16网络结构
VGG16网络结构非常简单，由13个卷积层和3
原创
2024-06-23 04:06:53
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前言：CNN系列总结自己学习主流模型的笔记，从手写体的LeNet-5到VGG16再到历年的ImageNet大赛的冠军ResNet50,Inception V3,DenseNet等。重点总结每个网络的设计思想（为了解决什么问题），改进点（是怎么解决这些问题的），并使用keras的两种定义模型的方式Sequential()和Functional式模型实现一遍（加深对模型理解的同时熟悉keras的使用）
lecture 6：VGG13、16、19目录 lecture 6：VGG13、16、19目录1、VGG结构2、VGG结构解释3、3*3卷积核的优点4、VGG的 Multi-Scale方法5、VGG应用 1、VGG结构 LeNet5用大的卷积核来获取图像的相似特征 AlexNet用9*9、11*11的滤波器 VGG 巨大的进展是通过依次采用多个 3×3 卷积，模仿出更大的感受野（r
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2024-10-31 06:42:05
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简介本节主要是介绍我怎么用上一节实现的UNet进行训练，一共分成3部分进行说明。需要强调的是，本节中的数据集以及很多模型训练想法都是来自【Keras】基於SegNet和U-Net的遙感圖像語義分割，我主要的工作就是将keras的代码用pytorch进行了实现。在上面的链接里，该作者对他们设计模型以及数据处理进行了较为详细的介绍。刚开始我自己用pytorch实现了训练的模型，但是感觉并不是很好，主要
# 如何使用 PyTorch 下载 VGG16
VGG16 是一种流行的深度学习模型，广泛用于计算机视觉任务。在 PyTorch 中，我们可以方便地下载和使用 VGG16 模型。本文将介绍如何实现这个过程，适合刚入行的开发者，并提供详细的步骤和代码示例。
## 流程概览
以下是使用 PyTorch 下载 VGG16 的简单步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
pytorch使用GRU等做时序预测的Dataloader如何构建一、本文所关注的内容二、时序数据与非时序数据的区别三、时序数据要不要设置`shuffle=True`四、`Dataloader`中的shuffle到底shuffle了什么。 一、本文所关注的内容本文主要聚焦以下几个问题：pytorch的Dataloader中设置shuffle=True的时候究竟打乱的是什么在构建时序数据的时候，可
一、基于tensorflow的vgg16：识别猫狗数据集1 import os, shutil
2 current_dir = (r"E:\人工智能\猫狗数据集\dogs-vs-cats") # 当前目录
3 current_dir[0]
4 base_dir = current_dir[0] + ':/人工智能/cats_dogs_small'
5 os.mkdir(base_dir)
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2024-03-29 12:32:30
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# VGG16模型的Python自定义实现
## 引言
深度学习在图像识别领域取得了巨大的成功。其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是最常用的神经网络模型之一。在这篇文章中，我们将介绍VGG16模型的Python自定义实现。VGG16是由牛津大学计算机视觉组（Oxford's Visual Geometry Group）提出的一种卷积神经网络模
原创
2023-09-14 08:47:30
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目标检测基础（NMS）什么是非最大值抑制非最大值抑制是一种主要用于目标检测的技术，旨在从一组重叠框中选择最佳边界框。在下图中，非最大值抑制的目的是删除黄色和蓝色框，这样我们只剩下绿色框作为最终的预测结果。计算NMS的步骤为了了解什么是boundingbox，以及IOU的含义，我在前篇发表了关于IOU的文章。前篇文章中描述的术语将在本文中继续介绍。我们首先描述NMS在这个特定示例中的工作过程，然后解
