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python代码执行进度——如何展示优雅的进度条
在python代码执行过程中，假如任务量比较大，执行时间较长，除了打印日志或者控制台输出执行数量之外，也可以在控制台展示优雅的进度条用来体现任务执行程度，这里可以使用pyth...
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训练集、验证集和测试集
机器学习简单流程： 使用大量和任务相关的数据集来训练模型； 通过模型在数据集上的误差不断迭代训练模型，得到对数据集拟合合理的模型； 将训练好调整好的模型应用到真实的场景中； ...
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机器学习之拟合、过拟合
机器学习的基本问题是利用模型对数据进行拟合，学习的目的并非是对有限的训练集进行正确的预测，而是对未曾出现在训练集中的样本能够进行正确预测。 模型对训练数据的预测误差称为经验误...
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CTC-转录层（翻译层）1) 简介 先拿语音识别任务来说，如果现在有一个包含剪辑语音和对应的文本，我们不知道如何将语音片段与文本进行对应，这样对于训练一个语音识别器增加了难度。 为了解决上述问题，我...
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CNN—深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义为什么要使用卷积呢？ 在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量，需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人...
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1.机器学习常用算法及笔记https://www.cnblogs.com/wj-1314/tag/%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E...
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openCV-python（六）图像操作——通道拆分与合并关于图像的基本操作中，对图像RGB通道的拆分与合并，本文介绍两种方式，第一种是使用opencv-python，即cv2，第二种使用Pillow即PIL模块。这里要注意的是，P...
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openCV-python（四）图像的几何变换-透视变换openCV函数介绍 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采...
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openCV-python（三）图像的几何变换-仿射变换openCV函数介绍 OpenCV提供了两个转换函数cv.warpAffine和cv.warpPerspective，您可以使用它们进行各种转换。cv.warpAffine采...
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Numpy——np.dot()函数用法
函数主要功能有两个：向量点积和矩阵乘法。 格式：x.dot(y) 等价于 np.dot(x,y) ———x是m × n 矩阵 ，y是n×m矩阵，则x.dot(y) 得到m×m...
