TensorFlow 训练 Mask R-CNN 模型 公输睚信 关注 0.9 2018.08.25 20:50* 字数 2403 阅读 14401评论 104喜欢 34 前面的文章 TensorFlow 训练自己的目标检测器 
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2024-09-18 12:01:49
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目录希望程序实现的功能Part 0 关于日麻的基本概念Part 1 输入部分Part 2 计算手牌的向听数计算面子、搭子、对子的数量顺子刻子对子搭子最后的检查计算向听数国士无双七对子一般形Part 3 计算进张Part 4 处理输出和主函数Part 5 效果 作为一个日麻爱好者，前两天刚学了Python的一些基础知识，想试着写一个类似于天凤牌理查询器的程序一开始感觉这个程序不是很难写的亚子，结果
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2024-04-25 14:45:56
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文章目录前言一、游戏规则二、分析流程三、写代码 前言emmmmm，好久没发文章了上次发还是在上次 hxdm动动你们发财的小手指点点赞鸭，快没动力了，呜呜呜~ 前几天面试，要求做一个类似麻将的游戏的听牌分析。简单说就是找到自己还差什么牌能够胡牌。一、游戏规则一副牌一共有 big（A-H） + small（a-h） + joker（X） 三种类型的牌。 每人手上一共10张牌，X可以变成任意牌。 胡牌
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2024-04-25 21:52:03
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# Python识别麻将图像的实现过程
在这个教程中，我们将学习如何使用Python来识别麻将图像。整个过程可以分成几个关键的步骤，下面通过一个表格来展示这一流程：
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----------------------------|
| 1 | 准备环境和安装必要的库
引题：背景：判断和牌SA酱开始喜欢上了打麻将，但是他是新手，没办法一眼看出牌和没和，所以想要你帮助他写出一段代码，判断这18张牌和没和牌。输入格式：一行，输入14张牌牌面的代码，不同牌之间用空格隔开。牌的顺序是随机的。每张牌面对应一个由两个字符组成的代码，具体规则如下（共34种牌，每一种牌各4张）：万子牌9种，代码为格式 "数字 + 大写M"，例如五万的代码是"5M";筒子牌9种，代码格式为 "数
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2024-01-02 16:15:51
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麻将制作：【在淘宝中查找麻将，可以在商品详情中找到麻将的长高宽等数据】1.在“创建”里选择“样条线”,点击“矩形”，在页面中开始画矩形，创建完后在参数栏中设置矩形的长宽作为麻将的长宽。【为后文好称呼称矩形为A】 2.选中A右键选择”转换为可编辑样条线“， 选择A的4个顶点，右键将”Bezier角点“改为”角点“，然后在右边”几何体“栏中点击”圆角“，拉
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2024-10-28 01:40:30
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在Windows上调试TensorFlow 2.0 中文手写字识别（汉字OCR）一、环境的搭建 Windows+1080Ti+Cuda10.1 Tsorflow2.0.0 Numpy1.16.4 注意：这里tensorflow和numpy的版本一定不能错，要不然后面会有意想不到的bug！！二、数据的准备 数据全部来自于CASIA的开源中文手写字数据集，该数据集分为两部分： CASIA-HWDB：离
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2024-03-23 13:03:32
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现在，有一家公司来拯救脸盲了，不是你熟悉的硅谷/后厂村大公司，而是一家动图表情包网站：GIPHY。GIPHY开源了一个表情包识别器，可以分清楚超过2300个名人，而且它识别的还是动图，准确率超过98%。这效果，可以的良心的是，GIPHY不仅把这个工具开源了，而且还直接用在了自己的网站上，不是Demo，已经是成品。那我们来测验一下这个功能好不好用~第一张，泰勒·斯威夫特，传上去试试效果认出来了，匹配
Tensorflow在更新1.2版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架写的深度网络结构（看这里），大大降低了吾等调包侠的开发难度，无论是fine-tuning还是该网络结构都方便了不少。这里讲的的是物体检测（object detection）API，这个库的说明文档很详细，可以的话直接看原文即可。这个物体检测API提供了5种网络结构的预训练的weights，全部是用COCO数据集进行训练
目录前言TFRecordTFRecord数据类型TFRecord写入TFRecord读取数据可视化训练读取数据喂入模型shuffletransform_images和transform_targetsprefetchbatch参考 前言本篇博客从实际代码出发，介绍tensorflow里面TFRecord格式的数据。Tensorflow官网可以参考：演练：读取和写入图像数据和TFRecordDat
TensorFlow在本系列文章中，我们选用TensorFlow作为我们进行机器学习的基础框架，大家可以到 TensorFlow官网 查看相关资料和文档。 但是正如在上一篇文章中所说的，我们不需要你具有任何机器学习的基础，所以我们也不会在这里讲解 TensorFlow 的细节， 你只要记住，TensorFlow是一个深度学习的框架，就好像我们开发web应用时使用的Rails 一样。心急的同学可能会
基于人脸的常见表情识别（3）——模型搭建、训练与测试模型搭建与训练1. 数据接口准备2. 模型定义3. 模型训练模型测试本 Task 是『基于人脸的常见表情识别』训练营的第 3 课，如果你未学习前面的课程，请从 Task1 开始学习，本 Task 需要使用到数据集，在 Task2 中提供下载的渠道。在完成了数据准备后，接下来就是卷积神经网络一展身手的时候了，通过本次任务，您将学到如何使用 PyTo
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2024-09-21 22:40:30
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深度学习之tensorflow入门实例线性回归首先需要生成一组原始数据import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
train_x=np.linspace(-1,1,100)
train_y=2*train_x+np.random.randn(*train_x.shape)*0.3
plt.pl
tensorflow自然语言处理(自动生成古诗)在我上一篇博客当中，已经写了CNN验证码识别，由此可以看出神经网络的强大之处，所以这篇博客主要是来讲解一下RNN中的LSTM网络处理自然语言，输入一个字就自动生成一篇优美的古诗。RNN主要逻辑就是每个样本之间有比较强烈的关联性，这种关联性比较适合自然语言的处理，因为我们说的话都是有一定的关联性。这里我们不过多的讲解RNN的理论基础，因为上百度上面搜索
Tensorflow的拓展之 TensorFlow Hub 模型复用
目录 TF Hub 网站 TF Hub 安装 TF Hub 模型使用样例 TF Hub 模型 retrain 样例 在软件开发中，我们经常复用开源软件或者库，避免了相同功能的代码重复开发，减少了大量的重复劳动，也有效缩短了软件开发周期。代码复用，对软件产业的蓬勃发展，有着
目录概要源码分析Python 梯度API gradients核心函数_GradientsHelper反向传播梯度计算过程示意概要深度学习框架比如Tensorflow能够对深度学习领域起到巨大推动作用的一个重要Feature就是自动反向传播更新梯度，文章 链接 对几种不同类型的微分做了很详细的图文说明，值得一看。本文基于Google 官Tensorflow_r1.15 版本对求解梯度（微分
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2024-07-08 11:51:40
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Skeleton Aware Multi-modal Sign Language Recognition解读摘要1. 简介2. Related Work2.1 Sign Language Recognition (SLR)2.2 Skeleton Based Action Recognition2.3 Multi-modal Approach3. 方法3.1 SL-GCN3.1.1 Graph的
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2024-07-10 05:50:39
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这一节我们提及了三个内容：变量共享、线程和队列和数据读取，这些都是TensorFlow官方指导中的内容。会在程序中经常遇到所以放在一起进行叙述。前面都是再利用已有的数据进行tensorflow的学习，这一节我们要学习怎么从文件中读取我们需要的各类数据。1、变量共享 前面已经说过如何进行变量的生成和初始化内容，也用到了命名空间的概念，这里说一下什么是变量共享。当我们有一个非常庞大的模型的时候免
在eager问世之前（eager在2017.10发布，大概对应版本TensorFlow 1.4，但当前官方建议使用TensorFlow 1.8或以上版本运行eager），TensorFlow一直采用的是静态图机制，其实直到现在TensorFlow的静态图依然大行其道。本文就来介绍一下TensorFlow的静态图机制。何为静态图/动态图？静态图是指在图构建完成后，在模型运行时无法进行修改。这里的“图
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2024-07-05 08:15:20
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考试流程TensorFlow Certificate 官方网站：https://tensorflow.google.cn/certificate?hl=vi1. 阅读考生手册提前阅读最新的考生手册，官方文档 TF_Certificate_Candidate_Handbook 的下载地址如下：考试细节考核目的本次测试是为了考核学员应用 TensorFlow 2.x 构建模型 解决实际问题的能力。该等
