深度学习及TensorFlow简介 深度学习目前已经被应用到图像识别，语音识别，自然语言处理，机器翻译等场景并取得了很好的行业应用效果。至今已有数种深度学习框架，如TensorFlow、Caffe、Theano、Torch、MXNet，这些框架都能够支持深度神经网络、卷积神经网络、深度信念网络和递归神经网络等模型。TensorFlow最初由Google Brain团队的研究员和工程师研发，目前已成
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2024-05-23 05:43:57
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也许你已经下载了TensorFlow，而且准备开始着手研究深度学习。但是你会疑惑：TensorFlow里面的Tensor，也就是“张量”，到底是个什么鬼？也许你查阅了维基百科，而且现在变得更加困惑。也许你在NASA教程中看到它，仍然不知道它在说些什么？问题在于大多数讲述张量的指南，都假设你已经掌握他们描述数学的所有术语。 别担心！ 我像小孩子一样讨厌数学，所以如果我能明白，你也可以！我们只需要用
项目场景Baumer工业相机堡盟相机是一种高性能、高质量的工业相机，可用于各种应用场景，如物体检测、计数和识别、运动分析和图像处理。 Baumer的万兆网相机拥有出色的图像处理性能，可以实时传输高分辨率图像。此外，该相机还具有快速数据传输、低功耗、易于集成以及高度可扩展性等特点。Baumer工业相机堡盟相机传统开发包BGAPI SDK进行工业视觉软件整合时，常常需要将SDK中采集的图像
这里整理一下tensorflow变成过程中遇到的一些常见的函数，会不会不知道，用就完了。/(ㄒoㄒ)/~~1.tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
这个函数主要使用在filter的卷积操作。input：输入tensor（不知道tensor是啥的请看我的另一篇文章，tensorf
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2024-09-29 10:54:00
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1 灵活性TensorFlow不是一个严格的神经网络工具包，只要你可以使用数据流图来描述你的计算过程，你可以使用TensorFlow做任何事情。你还可以方便地根据需要来构建数据流图，用简单的Python语言来实现高层次的功能。
2 可移植性TensorFlow可以在任意具备CPU或者GPU的设备上运行，你可以专注于实现你的想法，而不用去考虑硬件环境问题，你甚至可以利用Docker技术来
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2024-07-11 05:20:32
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在深度网络中，卷积计算应用非常广泛。在图像处理中，卷积计算也就是图像像素矩阵与卷积核之间的点对点相乘在累加的运算，但是在不同的深度学习框架或者平台中，卷积实现的方式有一定的差异，所以我参考一些博客并根据个人的理解整理了Caffe，Tensorflow及Matlab中的卷积实现。首先，三者对于图像卷积的基本原理是相同的，不同的只是在矩阵变换的实现上，先回顾下卷积前后图像矩阵大小的变化。以二维图像矩阵
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2024-09-03 17:57:42
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一、TensorFlow介绍。TensorFlow 是由Google推出的世界上最受欢迎的开源机器学习框架，它能够灵活适用于各类应用，能够让所有开发者和研究者都能使用人工智能来解决多样化的挑战。顾名思义，Tensor的意思是张量，代表N维数组；Flow的意思是流，代表基于数据流图的计算。TensorFlow把N维数字从数据流图的一端流动到另一端的过程，就是人工智能进行分析和处理的过程。随着Andr
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2024-01-30 03:15:32
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开发环境
我的 Python 和 Django 版本：
Python3.6.4（你需要 Python3 及以上）
Django2.0（你需要 Django2.0 及以上）
Python 安装
Python 官网 Windows 版本 可能下载速度有点慢，慢慢等。不推荐安装最新版，因为是教学板。
#命令提示符中输入 python，查看已经安装的 python 版本
python
Django 安装
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2023-08-10 15:10:51
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文章目录项目介绍代码实现1、导入需要的库2、导入数据集3、将文本编码成数字形式3.1 使用 tfds.features.text.Tokenizer() 函数3.1.1 建立词汇表并统计词汇表中的单词数量3.1.2 建立编码器3.1.3 对所有样本进行编码3.1.3.1 删除过长的样本3.1.3.2 编码函数3.1.3.3 将样本打乱、分批3.2 使用 tf.keras.preprocessin
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2024-01-05 19:11:55
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OPC（OLE for Process Control）定义：指为了给工业控制系统应用程序之间的通信建立一个接口标准，在工业控制设备与控制软件之间建立统一的数据存取规范。它给工业控制领域提供了一种标准数据访问机制，将硬件与应用软件有效地分离开来，是一套与厂商无关的软件数据交换标准接口和规程，主要解决过程控制系统与其数据源的数据交换问题，可以在各个应用之间提供透明的数据访问。实际项目中“设备”就变成
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2023-08-07 15:51:05
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安装适用于 Java 的 TensorFlowTensorFlow 可提供在 Java 程
原创
2022-10-18 15:41:23
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MaskRCNN用于检测路标，作为更详细的目标检测，用以得到更精准的额路标位置，路标的几何中心点，用于构建更为精准的拓扑地图，减少构图误差。 抠图工具已经完成，把框抠出来，用0值表示背景。python代码：def main...
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2017-12-12 17:16:00
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简介计算机视觉（Computer Vision，CV）是人工智能的一个重要分支，很多技术也在工业界落地使用了，本文总结一下在生活中切实使用过的场景。人脸识别支付，像支付宝、微信的人脸支付、零售店的自助结算机器的人脸支付等门禁，像公司刷脸打卡、刷脸开门等安防，像公安部门在数据库检索犯罪份子等解锁屏幕，像苹果手机的Face ID、其他手机也有相应功能身份验证，像健康码、各个银行app登陆等人脸特效，像
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2024-03-08 23:44:36
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在遥感领域进行深度学习时，通常使用python进行深度学习，会使用到tensorflow的安装，今天小编就给大家介绍如何在Anaconda中安装tensorflow！下载Anaconda Index of /anaconda/archive/ | 清华大学开源软件镜像站
深度学习在工业上的应用是一个热门的话题，它可以帮助我们解决各种复杂的问题。作为一名经验丰富的开发者，我将以详细和清晰的方式来教导刚入行的小白如何实现深度学习适用于工业上的算法。
整个过程可以分为以下几个步骤：
1. 数据准备：首先，我们需要准备一些用于训练和测试的数据。这些数据可以是图像、文本、语音等。确保数据集的质量和数量是足够的，以便训练一个准确的模型。
2. 网络设计：设计一个合适的网
原创
2023-09-30 05:19:00
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简述bert是谷歌提出的自然语言处理领域的大杀器，个人感觉相当于重新定义了自然语言处理领域各个任务的效果上限，就拿文本分类来说，目前竭尽全力调试模型和清洗数据等等trick操作，上了bert之后，一般都会比之前的效果要好上几个点，所以对于时效性要求不高的方向，比如离线需求，别浪费力气了，all in bert吧；对于时效性要求高的方向，比如在线服务接口，可以对bert进行剪枝，在精度损失较小的情况
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2024-09-27 20:08:58
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上一篇文章讲了如何用keras搭建我们自己的网络，并且讲解了里面的一些常用参数，本篇文章将简短的介绍如何用上一篇文章中的框架识别MNIST数据集。MNIST 数据集已经是一个被”嚼烂”了的数据集, 很多教程都会对它”下手”, 几乎成为一个 “典范” 这里我们不太需要去官网下载，我们在第一次使用这个数据集的时候，会自动从官网下载，各位看官先继续往下看。MNIST数据集：
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目录1.图像1.1 配置环境1.2 加载数据集1.3 数据预处理1.4 训练模型2.CSV2.1 配置环境2.2 加载数据2.3 数据预处理2.4 构建模型2.5 训练、评估和预测3.Numpy3.1 配置环境3.2 加载数据3.3 数据预处理4.pandas.DataFrame4.1 配置环境4.2 加载数据4.3 数据预处理4.4 创建并训练模型5.TFRecord和tf.Example6.文
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2024-07-14 10:34:59
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正文： 1、因为交叉熵一般会与softmax回归一起使用，所以TensorFlow对这两个功能进行了统一的封装，并提供了tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数。比如可以直接通过下面的代码来实现使用了softmax回归之后的交叉熵损失函数：cross_entropy = tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logit
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2024-07-19 10:52:05
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ARMxy系列工业边缘计算网关，搭载Ubuntu操作系统，不仅提供了强大的数据处理能力，而且通过支持二次开发，为企业提供了定制化解决方案的可能性。本文将深入探讨ARMxy网关的技术特性、Ubuntu OS的优势以及二次开发的重要性。一、ARMxy网关的技术特性ARMxy系列边缘计算网关是基于ARM架构设计的高性能计算设备，具备以下技术特性：1. 高性能处理器：采用先进的ARM处理器，提
原创
2024-08-19 16:50:48
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