- MNIST 手写数字识别模型分析
橘子编程
Python学习指南pythonmatplotlib
功能概述这段代码实现了一个基于TensorFlow和Keras的MNIST手写数字识别模型。主要功能包括:加载并预处理MNIST数据集构建一个简单的全连接神经网络模型训练模型并评估其性能使用训练好的模型进行预测保存和加载模型代码解析1.导入必要的库importmatplotlibimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflowastfimportnumpy
- Keras中to_categorical用法
大鳄鱼小鳄鱼
to_categorical使用fromkeras.utils.np_utilsimportto_categoricalint_labels=[1,2,9,4]labels=["1","8"]categorical_labels_1=to_categorical(int_labels)categorical_labels_2=to_categorical(labels)print(categori
- 数据质量是机器学习项目的核心痛点,AI技术能提供智能化解决方案。
zzywxc787
pythonpandasnumpy人工智能自动化运维AI编程
一、数据质量诊断系统(Python实现)importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.ensembleimportIsolationForestfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromte
- 机器学习专栏(62):手把手实现工业级ResNet-34及调优全攻略
目录一、ResNet革命性突破解析1.1残差学习核心思想1.2ResNet-34结构详解二、工业级Keras实现详解2.1数据预处理流水线2.2完整模型实现三、模型训练调优策略3.1学习率动态调整3.2混合精度训练四、性能优化技巧4.1分布式训练配置4.2TensorRT推理加速五、实战应用案例5.1医疗影像分类5.2工业质检系统六、模型可视化分析6.1特征热力图6.2参数量分析七、常见问题解决方
- 深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型
程序员Gloria
Python超入门TensorFlowpython
深度学习实战-使用TensorFlow与Keras构建智能模型深度学习已经成为现代人工智能的重要组成部分,而Python则是实现深度学习的主要编程语言之一。本文将探讨如何使用TensorFlow和Keras构建深度学习模型,包括必要的代码实例和详细的解析。1.深度学习简介深度学习是机器学习的一个分支,使用多层神经网络来学习和表示数据中的复杂模式。其广泛应用于图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
- 时尚搭配助手,深度解析用Keras构建智能穿搭推荐系统
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习机器学习python
文章目录引言:当算法遇见时尚第一章数据工程:时尚系统的基石1.1数据获取的多元化途径1.2数据预处理全流程1.2.1图像标准化与增强1.2.2多模态数据处理第二章模型架构设计:从分类到推荐2.1基础CNN模型(图像分类)2.2多任务学习模型(属性联合预测)第三章推荐算法核心3.1协同过滤与内容推荐的融合第四章系统优化4.1注意力机制应用第五章实战演练5.2实时推荐API实现第六章前沿探索:时尚AI
- 用Keras构建爱情模型:破解情侣间的情感密码
忆愿
高质量领域文章keras人工智能深度学习python机器学习自然语言处理神经网络
文章目录一、给情话穿上数字马甲1.1中文分词那些坑1.2停用词过滤玄学二、给神经网络装个情感温度计2.1记忆增强套餐2.2注意力机制实战三、给模型喂点狗粮数据3.1数据增强七十二变3.2标注的艺术四、调参比哄对象还难4.1超参数扫雷指南4.2可视化调参黑科技五、实战演练之保命指南5.1部署成求生APP5.2案例分析库六、当AI遇见现实:模型局限与伦理困境6.1隐私雷区七、从玩具模型到生产系统7.1
- lstm 输入数据维度_keras中关于输入尺寸、LSTM的stateful问题
weixin_39856269
lstm输入数据维度
补充:return_sequence,return_state都是针对一个时间切片(步长)内的h和c状态,而stateful是针对不同的batch之间的。多层LSTM需要设置return_sequence=True,后面再设置return_sequence=False.最近在学习使用keras搭建LSTM的时候,遇到了一些不明白的地方。有些搞懂了,有些还没有搞懂。现在记下来,因为很快就会忘记!-_
- 英伟达终为 CUDA 添加原生 Python 支持,他有什么目的?
朱卫军 AI
python开发语言
CUDA原来只支持C/C++/Fortran,在2025的CES上宣布支持原生Python其实是不得已而为之,一方面现在Python的AI开发者数量过于庞大,达到数千万级别,而CUDA仅几百万,CUDA想扩大自己的用户圈子,只能拉Python入伙。另一方面,Python生态的计算库实在太强大,比如numpy,几乎垄断了数组计算,还有像scipy、keras等,已经成为机器学习的主流工具,CUDA必
- 使用AutoKeras2.0的AutoModel进行结构化数据回归预测
1、FirstofAll:ReadTheFuckingSourceCodeimportautokerasasakimportnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.metricsimportmean_squared_error#生成数据集np.random.seed(42)x=np.random.r
- python2.7.13安装keras记录
呜哇哈哈嗝~
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keras给出的版本大多对应的是python3.x版本,但有时一些项目需要用到python2.x的环境,版本找起来很麻烦。故喇宝准备写此篇来记录以及总结一下自己的安装过程(也为了防止下次自己又要重新装的时候各种百度不到)!python版本2.7.13condacreate--namepython27python=2.7.13在anaconda中使用命令新建一个名为python27的虚拟环境,新环境
- PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别
PyTorch实战:从零构建CNN模型,轻松搞定MNIST手写数字识别大家好!欢迎来到我的深度学习博客!对于每个踏入计算机视觉领域的人来说,MNIST手写数字识别就像是编程世界的“Hello,World!”。它足够简单,能够让我们快速上手;也足够完整,可以帮我们走通一个深度学习项目的全流程。之前我们可能用Keras体验过“搭积木”式的快乐,今天,我们将换一个同样强大且灵活的框架——PyTorch,
- Keras环境复现代码(三)
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DQN雅达利Breakout强化学习实验要求明确实验目的:学习和实现深度Q学习(DQN),这是一种结合了Q学习和深度神经网络的强化学习算法,用于解决复杂的决策问题。清楚实验原理:1、深度Q学习(DeepQ-Network)将卷积神经网络与Q学习结合,解决高维视觉输入的强化学习问题:2、经验回放:将状态转换存储到缓冲区,打破数据相关性,稳定训练。3、目标网络:定期更新目标Q值计算网络,减少训练中的目
- Keras环境复现代码(二)
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PPOCartPole控制算法实践实验要求明确实验目的:学习和实现PPO算法,这是一种改进的策略梯度方法,通过限制策略更新的幅度来提高训练的稳定性。清楚实验原理:PPO算法是一种基于策略梯度的强化学习算法,它旨在解决传统策略梯度方法(如REINFORCE算法)在训练过程中可能出现的策略更新不稳定问题。PPO算法通过引入一种新的策略更新机制,限制每次更新的幅度,从而提高训练的稳定性和效率。PPO算法
- 深刻解析如何解决在pycharm中导入tensorflow的子模块keras时的报错(导入语法正确)
lovingf
pycharmpythontensorflowkeras
只是导入时报错,但代码仍可以运行1.导入方式正确,但pycharm将其标红2.通过查看tensorflow的官方文件,猜测可能是python版本不适配python需为python3.6-3.9,而我的为python3.113.配置python3.9的环境(详情可看我的另一篇文章),但依然报错4.经过仔细分析,觉得可能是pycharm与tensorflow的适配问题,pycharm无法寻找到tens
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python打卡训练营python
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事情是这样的,以前写过一个图像识别程序,是在python3.7centos7上实现的,是要求cpu支持avx指令的,但是最近在一台电脑上部署时发现这台电脑不支持avx的,参才之前的文章在不支持avx指令集的cpu上部署tensorflow及keras._6133指令集-CSDN博客但是安装包没有linux下的python版本,得自己编译生成了。这里面问题也不小。我的系统是ubuntu2404,下载
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AI人工智能深度学习入门指南:从基础到实践关键词:人工智能、机器学习、深度学习、神经网络、梯度下降、反向传播、实战案例摘要:本文是为零基础或初级学习者打造的深度学习入门指南。我们将从“人工智能-机器学习-深度学习”的关系讲起,用“教机器人认猫”的故事串联核心概念,结合生活比喻(如“多层蛋糕”解释神经网络)、数学公式(如梯度下降的“下山游戏”)和Python实战代码(用Keras实现手写数字识别),
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- 如何在Keras中使用Lambda层构建、保存和加载模型
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在深度学习领域,Keras是一个广受欢迎且易于使用的构建深度学习模型的库。它支持多种常见的层类型,如输入层、全连接层、卷积层、转置卷积层、重塑层、归一化层、随机失活层、展平层以及激活层等。然而,有时我们可能需要对数据执行现有层无法实现的操作,这时Lambda层就派上用场了。本文将详细介绍如何在Keras中使用Lambda层来构建、保存和加载模型。一、使用Keras的函数式API构建模型在Keras
- 深度学习入门:Python搭建简单神经网络模型
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在人工智能浪潮中,深度学习凭借强大的特征提取与模式识别能力成为核心技术,而神经网络则是深度学习的基石。从图像识别到自然语言处理,神经网络以独特的结构和学习机制,让计算机能够模拟人类大脑处理复杂信息的过程。本文将带领你从基础理论出发,使用Python和Keras库搭建一个简单的神经网络模型,开启深度学习的探索之旅。一、神经网络基础理论1.1神经元与网络结构神经网络的基本单元是人工神经元(又称节点或单
- 超实用!零基础打造微信表情识别小程序,源码+数据集全公开
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一、技术原理与核心模型基础表情分类使用FER(FacialExpressionRecognition)模型,支持7种基础表情识别:愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶、中性。技术栈:Python+TensorFlow/Keras+OpenCV,模型基于卷积神经网络(CNN),输入48x48灰度图,输出概率分布。情绪强度量化(进阶)三维情绪模型:通过愉悦度(Valence)、唤醒度(Arousal)、
- 外汇交易预测平台:综合经济指标与情绪分析的自适应模型应用
电竞小潘安
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本文介绍了一个名为"Forex_Technical_Analysis_Platform"的外汇技术分析平台,它采用自适应模型,融合经济指标和情绪分析来预测汇率。平台集成了Python、AWS、TensorFlow、Keras、Scrapy和JupyterNotebook等多种现代数据分析工具和技术,以提供高效的决策支持系统。自适应模型能够自我调整,学习历史数据
- 桌面上有多个球在同时运动,怎么实现球之间不交叉,即碰撞?
换个号韩国红果果
html小球碰撞
稍微想了一下,然后解决了很多bug,最后终于把它实现了。其实原理很简单。在每改变一个小球的x y坐标后,遍历整个在dom树中的其他小球,看一下它们与当前小球的距离是否小于球半径的两倍?若小于说明下一次绘制该小球(设为a)前要把他的方向变为原来相反方向(与a要碰撞的小球设为b),即假如当前小球的距离小于球半径的两倍的话,马上改变当前小球方向。那么下一次绘制也是先绘制b,再绘制a,由于a的方向已经改变
- 《高性能HTML5》读后整理的Web性能优化内容
白糖_
html5
读后感
先说说《高性能HTML5》这本书的读后感吧,个人觉得这本书前两章跟书的标题完全搭不上关系,或者说只能算是讲解了“高性能”这三个字,HTML5完全不见踪影。个人觉得作者应该首先把HTML5的大菜拿出来讲一讲,再去分析性能优化的内容,这样才会有吸引力。因为只是在线试读,没有机会看后面的内容,所以不胡乱评价了。
- [JShop]Spring MVC的RequestContextHolder使用误区
dinguangx
jeeshop商城系统jshop电商系统
在spring mvc中,为了随时都能取到当前请求的request对象,可以通过RequestContextHolder的静态方法getRequestAttributes()获取Request相关的变量,如request, response等。 在jshop中,对RequestContextHolder的
- 算法之时间复杂度
周凡杨
java算法时间复杂度效率
在
计算机科学 中,
算法 的时间复杂度是一个
函数 ,它定量描述了该算法的运行时间。这是一个关于代表算法输入值的
字符串 的长度的函数。时间复杂度常用
大O符号 表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是
渐近 的,它考察当输入值大小趋近无穷时的情况。
这样用大写O()来体现算法时间复杂度的记法,
- Java事务处理
g21121
java
一、什么是Java事务 通常的观念认为,事务仅与数据库相关。 事务必须服从ISO/IEC所制定的ACID原则。ACID是原子性(atomicity)、一致性(consistency)、隔离性(isolation)和持久性(durability)的缩写。事务的原子性表示事务执行过程中的任何失败都将导致事务所做的任何修改失效。一致性表示当事务执行失败时,所有被该事务影响的数据都应该恢复到事务执行前的状
- Linux awk命令详解
510888780
linux
一. AWK 说明
awk是一种编程语言,用于在linux/unix下对文本和数据进行处理。数据可以来自标准输入、一个或多个文件,或其它命令的输出。它支持用户自定义函数和动态正则表达式等先进功能,是linux/unix下的一个强大编程工具。它在命令行中使用,但更多是作为脚本来使用。
awk的处理文本和数据的方式:它逐行扫描文件,从第一行到
- android permission
布衣凌宇
Permission
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_CHECKIN_PROPERTIES" ></uses-permission>允许读写访问"properties"表在checkin数据库中,改值可以修改上传
<uses-permission android:na
- Oracle和谷歌Java Android官司将推迟
aijuans
javaoracle
北京时间 10 月 7 日,据国外媒体报道,Oracle 和谷歌之间一场等待已久的官司可能会推迟至 10 月 17 日以后进行,这场官司的内容是 Android 操作系统所谓的 Java 专利权之争。本案法官 William Alsup 称根据专利权专家 Florian Mueller 的预测,谷歌 Oracle 案很可能会被推迟。 该案中的第二波辩护被安排在 10 月 17 日出庭,从目前看来
- linux shell 常用命令
antlove
linuxshellcommand
grep [options] [regex] [files]
/var/root # grep -n "o" *
hello.c:1:/* This C source can be compiled with:
- Java解析XML配置数据库连接(DOM技术连接 SAX技术连接)
百合不是茶
sax技术Java解析xml文档dom技术XML配置数据库连接
XML配置数据库文件的连接其实是个很简单的问题,为什么到现在才写出来主要是昨天在网上看了别人写的,然后一直陷入其中,最后发现不能自拔 所以今天决定自己完成 ,,,,现将代码与思路贴出来供大家一起学习
XML配置数据库的连接主要技术点的博客;
JDBC编程 : JDBC连接数据库
DOM解析XML: DOM解析XML文件
SA
- underscore.js 学习(二)
bijian1013
JavaScriptunderscore
Array Functions 所有数组函数对参数对象一样适用。1.first _.first(array, [n]) 别名: head, take 返回array的第一个元素,设置了参数n,就
- plSql介绍
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
* PL/SQL 程序设计学习笔记
* 学习plSql介绍.pdf
* 时间:2010-10-05
*/
--创建DEPT表
create table DEPT
(
DEPTNO NUMBER(10),
DNAME NVARCHAR2(255),
LOC NVARCHAR2(255)
)
delete dept;
select
- 【Nginx一】Nginx安装与总体介绍
bit1129
nginx
启动、停止、重新加载Nginx
nginx 启动Nginx服务器,不需要任何参数u
nginx -s stop 快速(强制)关系Nginx服务器
nginx -s quit 优雅的关闭Nginx服务器
nginx -s reload 重新加载Nginx服务器的配置文件
nginx -s reopen 重新打开Nginx日志文件
- spring mvc开发中浏览器兼容的奇怪问题
bitray
jqueryAjaxspringMVC浏览器上传文件
最近个人开发一个小的OA项目,属于复习阶段.使用的技术主要是spring mvc作为前端框架,mybatis作为数据库持久化技术.前台使用jquery和一些jquery的插件.
在开发到中间阶段时候发现自己好像忽略了一个小问题,整个项目一直在firefox下测试,没有在IE下测试,不确定是否会出现兼容问题.由于jquer
- Lua的io库函数列表
ronin47
lua io
1、io表调用方式:使用io表,io.open将返回指定文件的描述,并且所有的操作将围绕这个文件描述
io表同样提供三种预定义的文件描述io.stdin,io.stdout,io.stderr
2、文件句柄直接调用方式,即使用file:XXX()函数方式进行操作,其中file为io.open()返回的文件句柄
多数I/O函数调用失败时返回nil加错误信息,有些函数成功时返回nil
- java-26-左旋转字符串
bylijinnan
java
public class LeftRotateString {
/**
* Q 26 左旋转字符串
* 题目:定义字符串的左旋转操作:把字符串前面的若干个字符移动到字符串的尾部。
* 如把字符串abcdef左旋转2位得到字符串cdefab。
* 请实现字符串左旋转的函数。要求时间对长度为n的字符串操作的复杂度为O(n),辅助内存为O(1)。
*/
pu
- 《vi中的替换艺术》-linux命令五分钟系列之十一
cfyme
linux命令
vi方面的内容不知道分类到哪里好,就放到《Linux命令五分钟系列》里吧!
今天编程,关于栈的一个小例子,其间我需要把”S.”替换为”S->”(替换不包括双引号)。
其实这个不难,不过我觉得应该总结一下vi里的替换技术了,以备以后查阅。
1
所有替换方案都要在冒号“:”状态下书写。
2
如果想将abc替换为xyz,那么就这样
:s/abc/xyz/
不过要特别
- [轨道与计算]新的并行计算架构
comsci
并行计算
我在进行流程引擎循环反馈试验的过程中,发现一个有趣的事情。。。如果我们在流程图的每个节点中嵌入一个双向循环代码段,而整个流程中又充满着很多并行路由,每个并行路由中又包含着一些并行节点,那么当整个流程图开始循环反馈过程的时候,这个流程图的运行过程是否变成一个并行计算的架构呢?
- 重复执行某段代码
dai_lm
android
用handler就可以了
private Handler handler = new Handler();
private Runnable runnable = new Runnable() {
public void run() {
update();
handler.postDelayed(this, 5000);
}
};
开始计时
h
- Java实现堆栈(list实现)
datageek
数据结构——堆栈
public interface IStack<T> {
//元素出栈,并返回出栈元素
public T pop();
//元素入栈
public void push(T element);
//获取栈顶元素
public T peek();
//判断栈是否为空
public boolean isEmpty
- 四大备份MySql数据库方法及可能遇到的问题
dcj3sjt126com
DBbackup
一:通过备份王等软件进行备份前台进不去?
用备份王等软件进行备份是大多老站长的选择,这种方法方便快捷,只要上传备份软件到空间一步步操作就可以,但是许多刚接触备份王软件的客用户来说还原后会出现一个问题:因为新老空间数据库用户名和密码不统一,网站文件打包过来后因没有修改连接文件,还原数据库是好了,可是前台会提示数据库连接错误,网站从而出现打不开的情况。
解决方法:学会修改网站配置文件,大多是由co
- github做webhooks:[1]钩子触发是否成功测试
dcj3sjt126com
githubgitwebhook
转自: http://jingyan.baidu.com/article/5d6edee228c88899ebdeec47.html
github和svn一样有钩子的功能,而且更加强大。例如我做的是最常见的push操作触发的钩子操作,则每次更新之后的钩子操作记录都会在github的控制板可以看到!
工具/原料
github
方法/步骤
- ">的作用" target="_blank">JSP中的作用
蕃薯耀
JSP中<base href="<%=basePath%>">的作用
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
- linux下SAMBA服务安装与配置
hanqunfeng
linux
局域网使用的文件共享服务。
一.安装包:
rpm -qa | grep samba
samba-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-common-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-client-3.6.9-151.el6.x86_64
samba-winbind-clients
- guava cache
IXHONG
cache
缓存,在我们日常开发中是必不可少的一种解决性能问题的方法。简单的说,cache 就是为了提升系统性能而开辟的一块内存空间。
缓存的主要作用是暂时在内存中保存业务系统的数据处理结果,并且等待下次访问使用。在日常开发的很多场合,由于受限于硬盘IO的性能或者我们自身业务系统的数据处理和获取可能非常费时,当我们发现我们的系统这个数据请求量很大的时候,频繁的IO和频繁的逻辑处理会导致硬盘和CPU资源的
- Query的开始--全局变量,noconflict和兼容各种js的初始化方法
kvhur
JavaScriptjquerycss
这个是整个jQuery代码的开始,里面包含了对不同环境的js进行的处理,例如普通环境,Nodejs,和requiredJs的处理方法。 还有jQuery生成$, jQuery全局变量的代码和noConflict代码详解 完整资源:
http://www.gbtags.com/gb/share/5640.htm jQuery 源码:
(
- 美国人的福利和中国人的储蓄
nannan408
今天看了篇文章,震动很大,说的是美国的福利。
美国医院的无偿入院真的是个好措施。小小的改善,对于社会是大大的信心。小孩,税费等,政府不收反补,真的体现了人文主义。
美国这么高的社会保障会不会使人变懒?答案是否定的。正因为政府解决了后顾之忧,人们才得以倾尽精力去做一些有创造力,更造福社会的事情,这竟成了美国社会思想、人
- N阶行列式计算(JAVA)
qiuwanchi
N阶行列式计算
package gaodai;
import java.util.List;
/**
* N阶行列式计算
* @author 邱万迟
*
*/
public class DeterminantCalculation {
public DeterminantCalculation(List<List<Double>> determina
- C语言算法之打渔晒网问题
qiufeihu
c算法
如果一个渔夫从2011年1月1日开始每三天打一次渔,两天晒一次网,编程实现当输入2011年1月1日以后任意一天,输出该渔夫是在打渔还是在晒网。
代码如下:
#include <stdio.h>
int leap(int a) /*自定义函数leap()用来指定输入的年份是否为闰年*/
{
if((a%4 == 0 && a%100 != 0
- XML中DOCTYPE字段的解析
wyzuomumu
xml
DTD声明始终以!DOCTYPE开头,空一格后跟着文档根元素的名称,如果是内部DTD,则再空一格出现[],在中括号中是文档类型定义的内容. 而对于外部DTD,则又分为私有DTD与公共DTD,私有DTD使用SYSTEM表示,接着是外部DTD的URL. 而公共DTD则使用PUBLIC,接着是DTD公共名称,接着是DTD的URL.
私有DTD
<!DOCTYPErootSYST