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?人工智能基础

机器学习中强化学习与监督学习、无监督学习区别

监督学习(Supervised learning): 监督学习即具有特征(feature)和标签(label)的,即使数据是没有标签的,也可以通过学习特征和标签之间的关系,判断出标签——分类。 简言之:提供数据,预测标签。比如对动物猫和狗的图片进行预测,预...[2019/9/10]

机器学习相关网址

机器学习相关网址 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园?http: www.cnblogs.com/kailugaji/ 1. 个人博客 Free Mind http: freemind.pluskid.org/? Junhao Hua 博客 | huajh7'...[2019/9/10]

安装指定版本的tensorflow(我报错了)

安装命令如下: pip install tensorflow-gpu==1.10.0 -i https: pypi.tuna.tsinghua.edu.cn imple 慎用,反正我报错了,而且还没有找到有效的解决方法。 找不到指定模块 OSError: [Win...[2019/9/10]

剑指Offer(二十九):最小的K个数

剑指Offer(二十九):最小的K个数 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.com/aim...[2019/9/10]

工业大数据为何落地难

眼前的困难和问题,很可能是过去没有准备的结果;而现在的失败,往往是过去草率行事的结果。同样,工业大数据浪潮来了,却会发现积累了多年的数据没法用。我总结了一下,大体有三种原因: 1、数据对应不上 围绕同一个对象或过程的数据都有记录,但串不起来。比如,一个产品是某设备生产的。产品信息...[2019/9/10]

给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子

给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子

[学习笔记] 下面我们给出一个生活中的最简单的两层神经网的实际例子。比如,在我们的心目当中,只要有游泳池这种设施的房子就属于高档住宅。先进行一个初步判断,高还是低? 最后才进行最终的价格判断,所以这样就有了两层神经网络。先看是高档还是低档住宅,之后高档住宅的价格偏移和低档住宅的价格偏...[2019/9/10]

为什么引入神经网络来做识别,判断,预测?

[学习笔记] 很多人学了神经网络很长时间,但一直就有一个最根本的问题困扰着自己。为什么要引入神经网络来做识别,判断,预测?为什么神经网络能做这事?其实我们在生活中,总在不知不觉的经常用神经网络。只不过我们没注意观察罢了。 比如经常有朋友会问我们,哪里的房子大致多少钱?比如下面这个判断...[2019/9/10]

什么叫训练模型?

[学习笔记] 根据上面的计算过程可知,下图的神经网络模型果然比较符合现实情况。带游泳池的首先大概率属于高档房,其次价格也比较高。不带游泳池的 属于低档房,而且价格较低。 为什么同样的模型,判断出的结果不一样呢? 1)w3比较大,为0.8,w4比较小,为0.001.意思就是贵的设施对于...[2019/9/10]

bp算法推导过程

参考:张玉宏《深度学习之美:AI时代的数据处理与最佳实践》265-271页 原文链接:http: www.cnblogs.com/yichenxing/p/11482502.html[2019/9/10]

几个常用算法的适应场景及其优缺点!

几个常用算法的适应场景及其优缺点!

机器学习算法太多了,分类、回归、聚类、推荐、图像识别领域等等,要想找到一个合适算法真的不容易,所以在实际应用中,我们一般都是采用启发式学习方式来实验。通常最开始我们都会选择大家普遍认同的算法,诸如SVM,GBDT,Adaboost,现在深度学习很火热,神经网络也是一个不错的选择。 假...[2019/9/10]

为什么要引入激活函数?

[学习笔记] 根据上面的学习,我们已经知道,当我们接到客户的需求,让我们做识别,判断或者预测时,我们需要最终交付给客户我们的神经网络模型。其实我们千辛万苦训练出来的神经网络模型,就是从输入到输出的一个神秘未知函数映射。在大多数情况下,我们并不知道这个真正的函数是什么,我们只是尽量去拟...[2019/9/10]

推荐系统--完整的架构设计和算法(协同过滤、隐语义)

1. 什么是推荐系统 推荐系统是利用电子商务网站向客户提供商品信息和建议,帮助用户决定应该购买什么产品,模拟销售人员帮助客户完成购买过程。个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。 随着电子商务规模的不断扩大,商品个数和种类快速增长,顾客需要花费大量的...[2019/9/10]

HDFS 读写流程-译

HDFS 文件读取流程 Client 端调用 DistributedFileSystem 对象的 open() 方法。 由 DistributedFileSystem 通过 RPC 向 NameNode 请求返回文件的 Block 块所在的 DataNode 的地址。(我们知道 ...[2019/9/10]

浅谈-对modbus的理解

浅谈-对modbus的理解 ? 一、简介   Modbus由MODICON公司于1979年开发,是一种工业现场总线协议标准。1996年施耐德公司推出基于以太网TCP/IP的Modbus协议:ModbusTCP。   Modbus协议是一项应用层报文传输协议,包括...[2019/9/10]

用深度学习做命名实体识别(四)——模型训练

通过本文你将了解如何训练一个人名、地址、组织、公司、产品、时间,共6个实体的命名实体识别模型。 准备训练样本 下面的链接中提供了已经用brat标注好的数据文件以及brat的配置文件,因为标注内容较多放到brat里加载会比较慢,所以拆分成了10份,每份包括3000多条样本数据,将这1...[2019/9/10]

自动化专业如何转SLAM或机器学习岗?

由于不方便放链接,更好的阅读体验请查看:自动化专业如何转SLAM或机器学习岗? 本文来自知乎上的同名问题,原文链接: https: www.zhihu.com/question/266685012/answer/336327001 题主是北京某985理工类高校自动化专业本硕(硕士专业是控...[2019/9/10]

用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)

?当下最热神经网络为CNN,2017年10月,深度学习之父Hinton发表《胶囊间的动态路由》(Capsule Networks),最近谷歌正式开源了Hinton胶囊理论代码,提出的胶囊神经网络。本文不涉及原理,只是站在巨人的肩膀人,尝试把胶囊网络应用与分类问题。 原理和代...[2019/9/10]

什么是链式法则?

[学习笔记] 链式法则是微积分中复合函数的求导法则。 复合函数,是指一个函数作为另一个函数的自变量。 如f(x)=3x,g(z)=z+3,g(f(x))就是一个复合函数,并且g(f(x))=f(x)+3=3x+3链式法则(chain rule): 若m(x)=f(g(x)),则m''...[2019/9/10]

【风控】非平衡样本问题的定义和解决办法

定义 各类别的出现概率不均衡的情况 如信用风险中正常用户远多于逾期、违约用户;流失风险中留存用户多于流失用户 隐患 降低对少类样本的灵敏性。但我们建模就是要找到这少类样本,所以必须对数据加以处理,来提高灵敏性。 解决方案 1. 过采样 对坏的人群提高权重,即复制坏样本...[2019/9/10]

从零搭建企业大数据分析和机器学习平台-技术栈介绍(三)

数据传输和采集 ? Sqoop数据传输工具 实际项目开发中,往往很多业务数据是存放在关系型数据库中,如 MySQL数据库。我们需要将这些数据集中到数据仓库中进行管理,便于使用计算模型进行统计、挖掘这类操作。 Sqoop是Apache软件基金会的?一款顶级开源数据传输工具,用于在 Ha...[2019/9/10]

机器学习——几种距离度量方法比较【转载】

本文转自https: my.oschina.net/hunglish/blog/787596,原着地址:http: yuguangchuan.github.io/2015/11/17/Distance-measurement ? ? 1. 欧氏距离(Euclidea...[2019/9/2]

代码解读 | VINS 视觉前端

本文作者是计算机视觉life公众号成员蔡量力,由于格式问题部分内容显示可能有问题,更好的阅读体验,请查看原文链接:代码解读 | VINS 视觉前端 vins前端概述 在搞清楚VINS前端之前,首先要搞清楚什么是SLAM前端? SLAM的前端、后端系统本身没有特别明确的划分,但是在实际...[2019/9/2]

合并多个tensorflow模型的办法

直接上代码: import tensorflow as tf from tensorflow.python.tools import freeze_graph from tensorflow.python.framework.graph_util import convert_vari...[2019/9/2]

TensorFlow基础知识

TensorFlow基础知识

1 综述 TensorFlow的编程系统中: 使用张量(tensor)来表示数据 使用图(graph)来表示计算任务。 图中的节点被称之为 op (operation 的缩写). 一个 op 获得 0 个或多个 Tensor, 执行计算, 产生 0 个或多个 Tensor. 每个 Te...[2019/9/2]

剑指Offer(二十五):复杂链表的复制

剑指Offer(二十五):复杂链表的复制 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.com/ai...[2019/9/2]

Attention机制的精要总结,附:中英文机器翻译的实现!

1. 什么是Attention机制 在“编码器—解码器(seq2seq)”?节?,解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输?序列信息。当编码器为循环神经?络时,背景变量来?它最终时间步的隐藏状态。 现在,让我们再次思考那?节提到的翻译例?:输?为英语序列“They”“are”“wa...[2019/9/2]

神经网络学习笔记(1)

原文链接:http: www.cnblogs.com/AlgrithmsRookie/p/11442235.html[2019/9/2]

剑指Offer(二十四):二叉树中和为某一值的路径

剑指Offer(二十四):二叉树中和为某一值的路径 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.c...[2019/8/30]

快速入门 Python 数据分析实用指南

Python 现如今已成为数据分析和数据科学使用上的标准语言和标准平台之一。那么作为一个新手小白,该如何快速入门 Python 数据分析呢? 下面根据数据分析的一般工作流程,梳理了相关知识技能以及学习指南。 数据分析一般工作流程如下: 数据采集 数据存储与提取 数据清洁及预处理 数...[2019/8/30]

seq2seq通俗理解----编码器和解码器(TensorFlow实现)

1. 什么是seq2seq 在?然语?处理的很多应?中,输?和输出都可以是不定?序列。以机器翻译为例,输?可以是?段不定?的英语?本序列,输出可以是?段不定?的法语?本序列,例如: 英语输?:“They”、“are”、“watching”、“.” 法语输出:“Ils”、“regard...[2019/8/30]

剑指Offer(二十三):二叉搜索树的后序遍历序列

剑指Offer(二十三):二叉搜索树的后序遍历序列 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.c...[2019/8/30]

Kafka集群环境配置

Kafka集群环境配置 1 环境准备 1.1 集群规划 Node02 Node03 Node04 zk zk zk kafka kafka kafka 1.2 jar包下载 安装包:kafka_2.11-0.8.2.1.tgz 下载地址:http: kafka....[2019/8/30]

AI资源对接需求汇总:第3期

更好的阅读体验,请查看首发原文链接:AI资源对接需求汇总:第3期 平台介绍 平台由人工智能领域几个知名原创公众号发起,总读者约25万。 主要面向人工智能领域的从业者,涵盖图像处理、三维计算机视觉、机器学习、深度学习、自然语言处理等技术,涉及手机影像、辅助/自动驾驶、移动机器人、无人机...[2019/8/30]

异常检测(2)——基于概率统计的异常检测(1)

  某个工厂生产了一批手机屏幕,为了评判手机屏幕的质量是否达到标准,质检员需要收集每个样本的若干项指标,比如大小、质量、光泽度等,根据这些指标进行打分,最后判断是否合格。现在为了提高效率,工厂决定使用智能检测进行第一步筛选,质检员只需要重点检测被系统判定为“不合格&rdquo...[2019/8/30]

win10 64下anaconda4.2.0(python3.5)

python环境:win10 64下anaconda4.2.0(python3.5)。安装tensorflow过程是在Anaconda Prompt中进行安装 1:打开Anaconda Prompt   在安装之前,说几个关于conda的小命令   conda list:可以...[2019/8/30]

自由变形技术(Free-Form Deformation)

自由变形技术(Free-Form Deformation)

  自由变形技术Free-Form Deformation是编辑几何模型的重要手段,它于80年代由Sederberg等人提出,目前许多三维建模软件中都有这种变形算法。自由变形方法在变形过程中并不是直接操作几何模型,而是把几何模型嵌入到变形空间,然后通过操作变形空间来使得嵌入其中的几何模型...[2019/8/29]

史诗级干货-python爬虫之增加CSDN访问量

史诗级干货-python爬虫之增加CSDN访问量

史诗级干货-python爬虫之增加CSDN访问量 搜索微信公众号:‘AI-ming3526’或者’计算机视觉这件小事’ 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.com/ai...[2019/8/29]

剑指Offer(二十一):栈的压入、弹出序列

剑指Offer(二十一):栈的压入、弹出序列

剑指Offer(二十一):栈的压入、弹出序列 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.com/...[2019/8/29]

剑指Offer(二十二):从上往下打印二叉树

剑指Offer(二十二):从上往下打印二叉树 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.com/...[2019/8/29]

这次,在人工智能面前,人类输得一败涂地

霍金在生前向人类发出警告:慎用人工智能,当人工智能发展完全,就将是人类的末日。现在人工智能已经越来越深入地进入到大家的生活当中了,他们也越来越富有智慧,在某些领域,甚至已经打败了人类。科技的发展,在给大家带来便利的同时,也引发了大家的思考,让人类感到对未知恐惧:会不会有一天,人工智能程序...[2019/8/29]

综述 | 相机标定方法

本文作者蔡量力,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | 相机标定方法 另外推荐几个原创的号 计算机视觉,Python,自然语言处理、数据挖掘相关,汇总最新资源,学习更高效! ? 在图像测量过程以及机器视觉应用中,为确定空间物体表面某...[2019/8/29]

ImageNet主要网络benchmark对比 - Mr-Lee

深度神经网络繁多,各自的性能指标怎样? 实际应用中,在速度、内存、准确率等各种约束下,应该尝试哪些模型作为backbone? 有paper对各个网络模型进行了对比分析,形成了一个看待所有主要模型的完整视角,其分析结果可以在实践中提供指导和帮助。 这篇博客主要整合了其中3篇文章的结论,...[2019/8/29]

python中几种自动微分库

简单介绍下python的几个自动求导工具,tangent、autograd、sympy;   在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分,微分主要有这么四种:手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法,这里分别简单走马观花(hello world式)的介绍下下面几种微分框架; ...[2019/8/29]

?综述 | SLAM回环检测方法

本文作者任旭倩,公众号:计算机视觉life成员,由于格式原因,公式显示可能出问题,建议阅读原文链接:综述 | SLAM回环检测方法 在视觉SLAM问题中,位姿的估计往往是一个递推的过程,即由上一帧位姿解算当前帧位姿,因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去,也就是我们所说的累积误差。一个消...[2019/8/28]

jupyter notebook中导入其他ipynb文件中的代码

jupyter notebook中导入其他ipynb文件中的代码

%%capture %run "../Untitled Folder 3/2nn.ipynb" %%capture 抑制输出%run "../Untitled Folder 3/2nn.ipynb" 应该是在当前文件中执行这个文件? 然后这个文件中的所有东西就相当...[2019/8/28]

人类的规划能力有多强大?

本文章译自OptaPlanner官网上,Geoffrey De Smet先生的博文,链接如下: https: www.optaplanner.org/blog/2015/06/03/HowGoodAreHumanPlanners.html?www.optaplanner.org ...[2019/8/28]

textRNN & textCNN的网络结构与代码实现!

1. 什么是textRNN textRNN指的是利用RNN循环神经网络解决文本分类问题,文本分类是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定文本(句子、文档等)的标签或标签集合。 文本分类的应用非常广泛,如: 垃圾邮件分类:2分类问题,判断邮件是否为垃圾邮件 情感分析:2分类问题:判...[2019/8/27]

【机器学习笔记】ID3构建决策树

  好多算法之类的,看理论描述,让人似懂非懂,代码走一走,现象就了然了。 引: from sklearn import tree names = [''size'', ''scale'', ''fruit'', ''butt''] labels = [1,1,1,1,...[2019/8/27]

剑指Offer(二十):包含min函数的栈

剑指Offer(二十):包含min函数的栈

剑指Offer(二十):包含min函数的栈 搜索微信公众号:''AI-ming3526''或者''计算机视觉这件小事'' 获取更多算法、机器学习干货 csdn:https: blog.csdn.net/baidu_31657889/ github:https: github.com/a...[2019/8/27]

Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network

Skeleton-Based Action Recognition with Directed Graph Neural Network 摘要 因为骨架信息可以鲁棒地适应动态环境和复杂的背景,所以经常被广泛应用在动作识别任务上,现有的方法已经证实骨架中的关键点和骨头信息对动作识别任务非常...[2019/8/26]

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