引入: training set 的accuracy 和 validation or test set的accuracy 的关系. training set 和 test s...
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神经网络 之 思考与讨论(1)
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transfer learning and fine tuningtransfer learning / fine tuning 卷积神经网络需要大量的数据和资源来进行训练, 例如, imagenet ILSVRC model 是需要在1....
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图像预处理 之 术语中英对照
图像本身就是一个2维或3维矩阵, 一些数字图像的预处理操作实际就是对矩阵进行操作, 以下是最近遇到的一些英文术语, 本文把对应的中文描述写清楚. zero-center ea...
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keras 之 迁移学习,改变VGG16输出层,用imagenet权重retrain.
迁移学习, 用现成网络,跑自己数据: 保留已有网络除输出层以外其它层的权重, 改变已有网络的输出层的输出class 个数. 以已有网络权值为基础, 训练自己的网络,以kera...
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火星坐标, WGS84坐标, 百度坐标
地图坐标系目前包括: 地球坐标 (WGS84) WGS84:World Geodetic System 1984，是为GPS全球定位系统使用而建立的坐标系统。 国际标准，从 ...
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深度学习 之 data augmentation
深度学习是基于数据驱动的学科,通过data augmentation(数据扩张)可以有效的进行数据扩张并进行一些数据normalized操作. 以此,便于扩大数据集,丰富数据...
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CNN 之 fine-tune methods
CNN 的基本结构是由卷基层和全连接层构成的. 对于在大规模数据集(例如ImageNet)上训练好的网络, 我们可以利用它的权重来帮助我们实现我们的任务.从原理上来讲,随机初...
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keras 自带VGG16 net 参数分析
对VGG16 这类keras自带的网络分析有感,写在这里.查看VGG16在keras中的说明文档,可以这样: 然后(在jupyter notebook, jupyter la...
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MINIST数据库 之 本地图片化MINIST 数据库作为机器学习入门数据库之一, 被广泛使用. 其中包含了共70,001张手写字符0-9的28x28的图片. 原始的MINIST是以二进制形式发布的, 需要一...
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Pandas 之数据处理（一）Pandas是继numpy之后，一个非常高效的集数据存储，检索，运算于一身的python数据处理库。之前用过pandas因为numpy用惯了，所以有些不习惯使用pandas，...
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学习python之 random 模块
random 模块有几个比较有意思的函数，常用的有randint(),choice(), sample()等，用例子学习： choice() 从序列中随机选择某一元素 sam...
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学习MySql--常用命令
登录 数据库登录 1： 数据库登录 2, 登录同时设置用户名密码:-u后面直接跟用户名,例如root, -p后面直接跟密码, 没有间隔. 查看 查看已有数据库： 切换到某数据...
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学习ubuntu--常用命令（二）autoremove, remove, clean
autoremove 删除某软件,及其安装时自动安装的所有包 支持正则表达, 例如某名称开头的所有软件 删除软件,删除配置文件 remove 删除某软件,保留配置 删除某软件...
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Sublime Text 3 Python 编译环境(win 10)在这里下载Sublime Text 3安装时勾选,Add to explorer context menu,即添加鼠标右键打开选项. 附上两个sublime text 3 B...
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学习python之 glob模块特点： glob模块是最简单的模块之一，内容非常少。 用它可以查找符合特定规则的文件，语法类以与正则。 查找文件只用到三个匹配符：‘*','?','[]'。3.1 ‘*'匹配...
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学习python之 random 模块
random 模块有几个比较有意思的函数，常用的有randint(),choice(), sample()等，用例子学习： 从序列中随机选择某一元素 从序列中随机选择n个元素...
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Python 中文排序
最近项目需要对一些条目进行排序，这些条目都是汉字词组，使用Python传统的.sort,或sorted都失败了，原因很简单，汉字编码和字母编码根本就不是一回事，汉字的编码顺序...
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Python中文排序
原文地址Python比较字符串大小时,根据的是ord函数得到的编码值。基于它的排序函数sort可以很容易为数字和英文字母排序，因为它们在编码表中就是顺序排列的。 但要很处理中...
