Lunex的博客

Python：用Word2Vec 和 sklearn 对IMDB评论进行分类训练之前一直做的是目标跟踪上的东西，这几天在看这本书又看到NLP，两者均作为对数据序列的处理，应该是有共通点的，于是就简单摸索了一下。在NLP建立由词到向量的映射最简单的方法是bag of words，粗暴直接，没准还效果拔群。但是bag of words 没法表达出词与词之间联系与相似程度，功能上还是有些粗糙，所以就考虑用

Tensorflow + ImageNet Inception-v3 摄像头视频图像识别准备工作编程环境：python 3.6.1, win7, x64 材料准备：Google基于2012年ImageNet Challenge训练的模型：inception-2015-12-05.tgz非官方的python库（官方的python3.6版本还没有，如果是更旧一点的python版本可以查找一下官

问题背景描述mnist本身是tensorflow下最常用也是最简单基础的数据包。 所以，在新安装tensorflow，给tensorflow配gpu版本，或者试验tensorflow的其他没有接触过的操作时经常被拿来作为测试之用。 然而，官方文档里所说的引用mnist数据库的方法： from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_d

树莓派：传感器安装与测试准备 烧录完系统的 raspberryPi 3 python 2.7传感器：树莓派专用摄像头 v2.1四位数码管温湿度传感器摄像头官方文档 1（简略版） 官方文档2 (完整版）安装picamerasudo apt-get install python3-picamera使用示例，in python3.4：camera = picamera.PiCamer

其实这就是个踩坑记录作为一名苦逼研究生苦苦守在windows系统上，只因为当初买电脑的时候搞了一台无法装ubuntu的Acer. 之前用过一段时间的TensorFlow(https://www.tensorflow.org/), 好在现在已经有了能在windows上使用的tensorflow，甚至通过conda可以直接安装，不过这个版本的tensorflow 是cpu版本的。先前做过对照测试，同一

IoT: Win10+Tensorflow+OpenCV+IPCamera 实时视频物体检测环境配置Python3.5既然是windows下用python，那就不要作死自己弄环境了，直接用anaconda，有条件的还可以把自己的GPU给用起来。 windows(win10)+anacondaGPU版tensorflow安装以及一些常见问题的解决 新建一个python3.5的环境，命名py35op