绝版小哥的博客

三、计算机视觉2.1 卷积2.6 Dropoutfluid.layer.dropout()训练和预测分布不一致的解决方法：downgrade_in_infer(默认)，推断的时候把数值变小；upscale_in_train，训练的时候把保留的神经元数值放大；fluid.layer.dropout(x, dropout_prob=0.5, dropout_implementation='upscale_in_train', is_test=True)1. LeNet图片尺

百度PaddleHub官网stylepro_artistic模型介绍项目地址项目说明该项目基于百度PaddleHub提供的stylepro_artistic模型开发，实现将图片转换为多种绘画风格的功能。模型概述艺术风格迁移模型可以将给定的图像转换为任意的艺术风格。本模型StyleProNet整体采用全卷积神经网络架构(FCNs)，通过encoder-decoder重建艺术风格图片。StyleProNet的核心是无参数化的内容-风格融合算法Style Projection，模型规模小，响应速度.

参考资料：Matplotlib官方文档NumPy Matplotlib|菜鸟教程import matplotlib.pyplot as plt基本曲线图plot()函数功能title()设置表格标题xlabel()设置x轴名称ylabel()设置y轴名称plot(x,y)设置x值和y值，x,y是大小相同的一维数组show()输出...

主页：python_speech_featuresmfcc：梅尔频率倒谱系数（Mel Frequency Cepstral Coefficients）百度百科：MFCCdef mfcc(signal,samplerate=16000,winlen=0.025,winstep=0.01,numcep=13, nfilt=26,nfft=512,lowfre...

常用函数fromstring(string, dtype=float, count=-1, sep=’’)由字符串创建数组矩阵string：源字符串dtype：矩阵类型seq：分隔符>>> import numpy as np>>> np.fromstring('1 2 3', dtype=int, sep=' ')array([1, ...

wave常用函数打开wav文件：wav = wave.open("文件名","rb")读取全部帧：wav.readframes()获取帧数：wav.getnframes()获取声道数：wav.getnchannels()获取帧速率：wav.getframerate()获取比特宽度(即每一帧的字节数)：wav.getsampwidth()...

python之platformplatform常见属性与方法platform该模块用来访问平台相关属性。常见属性与方法platform.machine()返回平台架构。若无法确定，则返回空字符串。>>> platform.machine()'AMD64'>>> platform.machine()'x86_64'platform.node(...