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RSS订阅原创 基于TensorFlow框架、Faster RCNN模型、SSM框架(SpringMVC+Spring+Mybatis)的实时行人检测系统
项目地址：GitHub项目具体实现请前往GitHub!!!基于深度学习的自动化行人检测和监控系统监控在安保和巡查中发挥着重要作用，但也是一项非常乏味的任务，深度学习的出现在一定程度上将人类从这一任务中解放出来。本项目基于深度学习的目标检测去搭建了一个简单有效的监控系统，能够自动化进行人流统计和行人检测。本系统基于Apache2.0协议开源，请严格遵守开源协议。0x00 简介本系统由以下...
2019-02-22 11:15:54
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原创 论文 | 【i-vector前身】关于说话人确认任务中一种高效的因子分析模型中的实现算法
一、Abstract这篇论文是07年的《A Straightforward and Efficient Implementation of the Factor Analysis Model for Speaker Verification》，当时还没有提出i-vector,但在作者提出的这种Hybrid domain session compensation中暗含了信道总变化因子的思想。本篇p...
2018-11-25 17:32:55
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原创 UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0x80 in position 205: illegal multibyte sequence
【问题原因】 编码问题【解决方案1】FILE= open('order.log','r', encoding='UTF-8')【解决方案2】FILE= open('order.log','rb')
2018-06-30 13:47:05
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原创 机器学习 | 线性方法降维（理论篇）
科幻名著《三体》里有句犀利的台词——降低维度用于攻击。不过，这个“降维”绝对不只是科幻界的专用名词。在机器学习中，降维同样重要。很多人把降维（Dismensionality reduction），特征选择（feature selection），以及特征提取（feature extraction）混为一谈，因为这三者都削减了进入模型的变量个数。降维是一个更为宽泛的概念，它包括特征选择和特征提...
2018-06-30 13:44:45
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原创 深度学习之文本与序列--基于Keras的IMDB电影评论分类
【应用场景】 在深度学习中，文本和序列有着很多的应用场景： - 文本分类、时间序列分类。eg. 确定一篇文章的主题，确定一本书的作者 - 时间序列的相互比较。eg. 文本相似度，股票行情预测 - 语言序列的学习。eg. 英译汉，汉译英，翻译系统 - 情感分析。eg. 一条微博携带的情感色彩，电影评论好与坏 - 时间序列预测。eg. 在一个确定地点预测未来的天气，给出最近的天气...
2018-06-30 13:43:01
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原创 基于Keras实现Kaggle2013--Dogs vs. Cats12500张猫狗图像的精准分类
【下载数据集】下载链接–百度网盘 【整理数据集】将训练数据集分割成训练集、验证集、测试集，目录结构如图所示： 在Pycharm中新建项目，创建split_dataset.pyimport os, shutil# 数据集解压之后的目录original_dataset_dir = 'D:\kaggle\dogsvscats\\train'# 存放小数据...
2018-06-30 13:42:13
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原创 Windows Python3.6环境下安装PyTorch0.4.0
pip安装CPU版本pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl GPU版本 目前gpu版本支持cuda8.0，cuda9.0，cuda9.1，请选择版本进行下载安装（不要同时执行下面三条命令）。 pip install http:/...
2018-06-06 07:40:38
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原创 tf.shape()
tf.shapetf.shape( input, name=None, out_type=tf.int32)例如：将矩阵的维度输出为一个维度矩阵import tensorflow as tfimport numpy as npA = np.array([[[1, 1, 1], [2, 2, 2]], ...
2018-06-05 12:26:37
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原创 FailedPreconditionError (see above for traceback): Attempting to use uninitialized value Variable
【问题原因】 - 由于未初始化变量所导致的错误【解决方案】 with tf.Session() as sess: tf.global_variables_initializer().run()
2018-06-05 11:58:53
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原创 tf.slice()
tf.slicetf.slice( input_, begin, size, name=None)例如：import tensorflow as tfimport numpy as npA = np.array([[1, 2, 3, 10], [4, 5, 6, 7], [7, ...
2018-06-05 11:57:58
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原创 tf.reshape()
tf.reshapetf.reshape( tensor, shape, name=None)例如：将 1x9矩阵 ==> 3x3矩阵import tensorflow as tfimport numpy as npA = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])t = tf.reshape...
2018-06-05 11:56:57
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原创 手把手教你写C#窗体程序，画出泊松分布、正态分布曲线 函数图像
想要源码的童鞋请在下方留言~~ 以泊松分布，产生50个随机数，画函数图像为例进行详细描述： 1. 首先打开你的vs2010,建立项目，选择窗体程序，点击确定将需要的控件从工具箱中拖到窗体，如图所示，以泊松分布为例：3.如果没找到工具箱，点击顶部菜单选项 视图->工具箱，工具箱就找到了，如图所示：记住：在Form1.cs中写代码，不要乱写代码哈4.定义了一
2018-01-12 16:58:21
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原创 WebService 工作原理及实例教程
一、WebService到底是什么?先来看下标准的定义：Web Service也叫XML Web Service WebService是一种可以接收从Internet或者Intranet上的其它系统中传递过来的请求，轻量级的独立的通讯技术。是:通过SOAP在Web上提供的软件服务，使用WSDL文件进行说明，并通过UDDI进行注册。其实，一言以蔽之：WebService是一种跨编程语言和跨操
2018-01-12 16:56:22
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原创 如果你是一名学计算机专业的学生，请看进来！
如果你有实际开发工作经验，感觉自己的水平和实力进入了一个高原期，迫切需要从理论上提高，那么计算机学院是唯一选择。因为计算机学院才能让你在理论上更上一层楼。软件学院从教学计划上就没有把你往这方面带。当然能不能更上一层楼最终还是完全取决于你自己。需要特别说明的是，工作经验并不一定等于开发经验，我见过很多工作2-3年的人，但是没有一点开发经验。 还需要说明的是，考计算机的人未必个个都是高手
2018-01-12 16:52:02
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空空如也
空空如也
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