墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
4.6k累计阅读
4.6k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
layers.experimental.preprocessing.Resizing(IMG_SIZE, IMG_SIZE),
layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./255)
调整大小层将图片大小变为 IMG_SIZE*IMG_SIZE
缩放层将像素值标准化为[0，1]， 如果将图片标准化为[-1,1],可尝试如下代码
layers.experimental.preprocessing.Rescaling(1./127.5, offset=-1)
打包可以在Hadoop 3.3.1和Hive 3.1.2上使用的Tez 0.10.1 minimal
编译打包可以在Hadoop 3.3.1和Hive 3.1.2上使用的Tez 0.10.1
tensorflow2数据增强
import cv2 import tensorflow as tf from tensorflow.keras import layers import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread(r"C:\Users\admin\Pictures\res.png") h,w,c = img.shape H,W = int(h*1),int(w*1) resize_and_rescale = tf.keras.Sequential([ layers.exp.
【Oracle数据库】Oracle11g数据库下载与安装教程（超详细安装图解)
Oracle11g是Oracle公司出的一个比较轻量版的数据库,这里重点说一下在window系统上如何安装Oracle11g， Oracle11g是很早之前的安装包，win7 系统安装时不会遇到环境不满足最低要求的提示，win11系统安装时会提醒环境不满足，修改配置文件即可（注意：先安装oracle服务端/oracle客户端，再安装第三方工具（PL/ SQL Developer，DBeaver等）服务器端环境概述：ORACLE数据库版本：Oracle 11g 64位（11.2.0）
卷积神经网络CNN笔记（Tensorflow）
卷积神经网络学习笔记一、卷积神经网络相关定义二、基本步骤结语 一、卷积神经网络相关定义 卷积层（Convolutional layer）：卷积神经网路中每层卷积层由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。通过卷积运算提取输入的不同特征实现特征映射。 （1）、卷积核（convolutional kernel） 卷积层的功能是对输入数据进行特征提取，其内部包含多个卷积核，组成卷积核的每个元素都对应一个权重系数和一个偏差量（bias vector），类似于一个前馈神经网络的神经元（ne
【Unity】Unity性能分析解决方案——UPR
由Unity中国团队提供的一套性能优化解决方案，其是一系列性能工具的集合，并可将收集的数据进行可视化。
Keil开发中CMSIS Driver API缺失问题的排查与解决
本文详细解析Keil开发中CMSIS Driver API缺失问题的根源与解决方案。针对版本不匹配、安装不完整等常见原因，提供在线与离线安装的对比及详细排查步骤，重点涵盖版本兼容性分析与项目配置验证，帮助开发者彻底解决API缺失错误并预防问题复发。
热文 | 卷积神经网络入门案例，轻松实现花朵分类
作者 | 黎国溥责编 | 寇雪芹出品 |AI 科技大本营（ID:rgznai100）前言本文介绍卷积神经网络的入门案例，通过搭建和训练一个模型，来对几种常见的花朵进行识别分类；使用到TF...
Unity如何实现数字人口型同步
SALSA LipSync v2是一款实时唇音同步系统，无需音素映射即可根据音频自动生成口型动画。系统提供三大核心功能：基于音频波形分析的智能口型同步、EmoteR表情随机化工具以及Eyes眼睛/头部追踪系统。配置流程简单快捷，只需导入模型后通过一键配置完成基础设置，再添加A/E/I/O/U等基本口型混合变形即可实现基础功能。进阶功能支持表情池管理（手动/随机/强调/重复触发）和眼部动作配置（骨骼旋转或混合变形）。系统支持三种输入方式：本地音频文件分析、麦克风实时输入和文本转语音，为数字人角色提供完整的表情
给我教小学的女友写了个自动批改作业的脚本。她好像更爱我了。
前言 在这里先扯淡两句哈，为什么突然想写一个这样的小项目。因为我的对象她是一名优秀的人民教师，虽然才教一年级哈，但是学生多了，工作量还是在的。批改作业啥的常常弄到很晚，所以今天就写一个小脚本来帮她减轻工作量。 一、亮出效果 最近一些软件的搜题、智能批改类的功能要下线。 退1024步讲，自己做一个让女朋友轻松轻松它也挺香。 昨晚我做了一个梦，梦见我实现了这个功能，如下图所示： 功能简介：作对了，能打对号；做错了，能打叉号；没做的，能补上答案。 ...
EMC原理-传导(共模、差模)与辐射(近场、远场)详解
本文深入介绍了电磁兼容(EMC)的基本概念，包括EMI和EMS，以及如何处理传导干扰（共模、差模）和辐射干扰（近场、远场）。详细讨论了近场感应、远场辐射的原理，滤波器和屏蔽技术在抑制噪声信号中的作用。此外，探讨了差模和共模干扰的来源、影响及滤除方法，如使用差模电感、电容和共模线圈。最后，提到了穿心电容在滤除高频噪声中的应用。
Autosar NvM配置-手动配置Nvblock及使用-基于ETAS软件
NVM作为存储协议栈中最顶层的模块，是必须要掌握的。目前项目基本使用MCU带的Dflash模块，使用Fee模拟eeprom。在项目前期阶段，应该充分讨论需要存储的内容，包括应用数据，诊断数据等，用以评估Dflash空间是否够用。本文基于ETAS软件介绍NVBlock配置生成NVM参数及使用。使用NVBlock配置生成，基本不用手写代码，还是比较方便的。对于Nv block的划分，建议将同时写的一类数据放到一个block中，因为block除了data以外，Fee还会增加一些header数据，占用不少内存。
Python案例｜使用卷积网络对星系图片进行分类
星系动物园（galaxy zoo）是由牛津大学等研究机构组织并邀请公众协助的志愿者科学计划，目的是为超过100万个星系图像进行分类。这是天文学中一次规模浩大的公众星空普查活动，大众参与热情高涨，在近十万名志愿者的积极参与下，只用了175天就完成了第一阶段的星系动物园项目：对95万个星系进行了分类，而且平均每个星系被分类了38次。
iOS安全和逆向系列教程 第18篇：iOS应用脱壳技术详解与实战
iOS应用脱壳技术详解与实战 摘要： 本文深入剖析了iOS应用脱壳技术，首先解释了加壳(如FairPlay DRM)与脱壳的基本概念及必要性。通过otool命令可以检测应用的加密状态。文章详细介绍了三种主流脱壳工具：经典dumpdecrypted工具的使用方法、现代化Clutch工具的安装配置以及基于Frida的高级脱壳方案frida-ios-dump。针对特殊情况，还提供了使用LLDB手动dump内存的技术细节，包括查找基地址、计算dump范围和内存读取等操作。最后介绍了修复Mach-O文件头的Pytho
Layer 弹窗入门
Layer弹窗，《Layer弹窗 基础参数 入门》通过24个小视频，系统的对Layer34个基础参数，全部逐一进行了视频讲解。继续和大家一起学习进步，内容较为浅显易懂，适合新手上手。 课程首先通过快速上手基本了解layer弹窗，然后从type基本类型 title标题，对基础参数进行的系统学习。
Probability and Statistics - 4th edition
Probability and Statistics - 4th edition
文档：亲测可用解决vnc灰屏，黑屏，鼠标大黑叉情况
主要解决vnc-viewer灰屏，黑屏，鼠标大黑叉等现象，详细见文档。
07-数据增强
文章目录1. 数据准备2. 使用 Keras 预处理层3. 将预处理层应用于数据集3.1 训练模型3.2 评估模型4. 自定义数据增强5. 使用tf.image5.1 翻转图像5.2 灰度图像5.3 图像饱和5.4 改变图像亮度5.5 居中裁剪图像5.6 图像旋转6. 应用示例6.1 随机改变图像亮度6.2 随机改变图像对比度6.3 随机裁剪图像6.4 将数据增强应用到数据集 1. 数据准备 导入所需要的包： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as n
lwip-2.0.3
lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。
【Keras】keras流程简介
一、数据加载和数据预处理 神经网络不处理原始的数据，例文本文件、 JPEG图像文件、CSV文件。需要处理成矢量化表示或标准化的表示。 （1）文本文件：需要被读取为字符串张量，然后拆分成单次，最后单次需要索引并转换为整型张量。 （2）图像：需要解码为整数张量，然后将其转换为浮点并归一化为较小值（通常在0-1之间） （3）CSV数据：将数字特征转换为浮点张量，对类特征进行索引并转换为整型张量。通常每个特征需要归一化为0均值和单位方差。 1.1 数据加载 keras接受3种类型的输入： （
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
TensorFlow训练可以自主识别的模型
一、调用训练好的模型程序（大部分和上面一样，就是不用重新训练模型，只需要加载训练好的模型即可）把获取到的图像绝对路径和标签都转化成tensor格式函数get_tensor。获取图像的绝对路径和对应标签的函数get_files。二、第二套模型训练代码。三、第二套模型模型调用。
AttributeError: module ‘keras.layers‘ has no attribute ‘experimental‘
experimental模块在TensorFlow 2.15版本之后就弃用了，
tf.keras.layers.Resizing 示例 改变维度的层
tf.keras.layers.Resizing 示例 改变维度的层 import tensorflow as tf # 创建一个输入的张量 inputs = tf.random.normal([ 200, # 维度变化 193, # 维度变化 1 # 维度不变 ]) print("输入维度：", inputs.shape) 输入维度： (200, 193, 1) resiz_layer = tf.keras.layers.Resizing( 32, # 要改
梅飞飞飞的开学学习日记DAY1 PART1
卷积学习笔记
【TensorFlow】神经网络中间层截取、可视化中间层结果
在预测的过程中，想要将神经网络模型的中间层结果获取到，并进行可视化。 训练过程中搭建的模型代码如下： class_num = 3 base_model = tf.keras.applications.MobileNetV2(input_shape=IMG_SHAPE, include_top=False, weights=
理解x = layers.Rescaling(1./255)(inputs)
理解x = layers.Rescaling(1./255)(inputs)
Kaggle入门赛手写数字识别—Tensorflow2
文章目录前置数据准备加载数据数据处理数据划分 前置 比赛地址：Digit Recognizer 我的笔记本：Digit Recognizer Accuracy 99.3% 这个比赛是图像分类的入门赛，数据集为著名的MNIST手写数字集，我们可以使用机器学习算法（例如SVM、KNN等）进行数字分类，也可以使用深度学习方法。这里我们将使用Tensorflow2从零开始训练一个卷积神经网络。 首先进入比赛首页，点击 Rules按钮，然后点击 I Understand and Accept 按钮即可参加该比赛。只
计算机视觉深度学习入门（5）
具体地说，Keras包含实用函数image_dataset_from_directory()，它可以快速建立数据管道，自动将磁盘上的图像文件转换为预处理好的张量批量。因为这是一个二分类问题，所以模型的最后一层是使用sigmoid激活函数的单个单元（大小为1的Dense层）。模型最后一层是单一的sigmoid单元，所以我们将使用二元交叉熵作为损失函数，如代码清单8-8所示。本例初始输入的尺寸为180像素×180像素（这是一个随意的选择），最后在Flatten层之前的特征图尺寸为7×7。
深度学习第三周，天气识别
深度学习学习博客
使用 Tensorflow 进行图像分类：流式数据的数据增强（第 2 部分）
介绍本文是文章第 1 部分的延续 ，我们在第 1 部分中讨论了一般数据管道以及我们如何使用 TensorFlow 数据管道：Tensorflow 数据集。查看第一部分：https://mp...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
2616
扫一扫
