qq_37124237的博客

解决方法：在python/lib/site.py中加入  import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding('gbk')

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等；K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。优点：1.简单好用，容易理解，精度高，理论成熟，既可以用来做分类也可以用来做回归；2.可用于数值型数据和离散型...

零基础入门深度学习(1) - 感知器机器学习 深度学习入门无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？现在救命稻草来了，《零基础入门深度学习》系列文章旨在讲帮助爱编程的你从零基础达到入门级水平。零基础意味着你不需要太多的数学知识，只要会...

'''Logistic RegressionThe data我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，我们将建立一个分类模型，根据考试成绩估计入学概率。''...

使用Caffe的C++接口进行操作时，需要的图像均值文件是pb格式，例如常见的均值文件名为mean.binaryproto；但在使用python接口进行操作时，需要的图像均值文件是numpy格式，例如mean.npy。所以在跨语言进行操作时，需要将mean.binaryproto转换成mean.npy，转换代码如下：import caffeimport numpy as npMEAN_PRO...

图片源：http://n1image.hjfile.cn/shetuan/2017-05-17-1495016837-986-732.jpg方法及特性在注释中。#encoding:utf-8from cv2 import *import urllibimport numpy as npimport requests as reqfrom PIL import Imagefrom io ...

二、训练模型1、修改模型首先把models/bvlc_alexnet下的solver.prototxt和train_val.prototxt复制到examples/test_A路径下，然后打开solver.prototxt文件（建议下载一个Notepad++），将其修改为如下：下图盗的，自行对照修改net: "E:/caffe/caffe-master/examples/test_A/train_...

一、生成Caffe数据库1、准备数据参考链接中的作者提供了一些图片，共有500张图片，分为大巴车、恐龙、大象、鲜花和马五个类，每个类100张。编号分别以3，4，5，6，7开头，各为一类。其中每类选出20张用作测试，其余80张用作训练。因此最终训练图片400张，测试图片100张，共5类。我在caffe根目录下的examples文件夹里新建了test_A文件夹，并将图片集放入其中。即，训练图片目录：e...

本文主要讲解caffe的整个使用流程，适用于初级入门caffe，通过学习本篇博文，理清项目训练、测试流程。初级教程，高手请绕道。我们知道，在caffe编译完后，在caffe目录下会生成一个build目录，在build\x64\release\目录下有个caffe.exe有了这个可执行文件我们就可以进行模型的训练，只需要学会调用这个可执行文件就可以了，这便是最简单的caffe学习，不需要对caffe...

#!/usr/bin/env python # --------------------------------------------------------# Faster R-CNN# Copyright (c) 2015 Microsoft# Licensed under The MIT License [see LICENSE for details]# Written b...

# -*- coding:utf-8 -*-#批量修改文件名#批量修改图片文件名import osimport reimport sysdef renameall(): fileList = os.listdir(r'*********/Desktop/faster-rcnn-traffic-light/green') #带修改文件夹 print('修改前：'+ ...

import cv2fps = 16 size = (width,height) videowriter = cv2.VideoWriter("a.avi",cv2.VideoWriter_fourcc('M','J','P','G'),fps,size)for i in range(1,200): img = cv2.imread('%d'.jpg % i) vid...

121 系统环境windows 10 X64VS2013GTX1060CUDA8.0cudnn5.0Miniconda X64 for python 2.7opencv3.0123456782安装环境参考我上面一篇博客，caffe已经配置好了，并自己生成了release版本的库文件，配置faster rcnn来检测运动目标，刚开始配置这玩意儿时我没有安装Miniconda 然后我就直...

根据自己的数据集修改文件1.模型配置文件我用end2end的方式训练，这里我用vgg_cnn_m_1024为例说明。所以我们先打开models\pascal_voc\VGG_CNN_M_1024\faster_rcnn_end2end\train.prototxt，有4处需要修改[plain] view plain copy  print?<span style=...

0.文件夹名首先，确定你的数据集所放的文件夹名字，例如我的叫VOC20071.图片命名虽然说图片名对训练没什么影响，但建议还是按VOC2007那样，如“000005.jpg”这种形式。至于图片格式，代码里是写的jpg。批量修改图片名字为VOC2007格式可以参考以下python代码：# -*- coding:utf-8 -*-#批量修改文件名#批量修改图片文件名impor...

%格式转换的可执行文件%%重新设定图片的大小%%打乱图片%%转换格式%%图片路径%%图片标签%%LMDB文件的输出路径%E:\caffe\caffe-master\Build\x64\Release\convert_imageset.exe ^--resize_height=256 --resize_width=256 ^--shuffle ^--backend="lmdb"...

# -*- coding: UTF-8 -*-import os#定义caffe根目录caffe_root = 'E:/caffe/caffe-master/'#制作训练标签数据i = 0 #标签with open(caffe_root + 'examples/test_C/labels/train.txt','w') as train_txt: for root,di...

from PIL import Imageimport osgifFileName = 'test.gif'#使用Image模块的open()方法打开gif动态图像时，默认是第一帧im = Image.open(gifFileName)pngDir = gifFileName[:-4]#创建存放每帧图片的文件夹os.mkdir(pngDir)try: while True: ...

原理介绍：简单的介绍一下它的工作原理. 给定一个单词, 我们的任务是选择和它最相似的拼写正确的单词. (如果这个单词本身拼写就是正确的, 那么最相近的就是它自己啦). 当然, 不可能绝对的找到相近的单词, 比如说给定 lates 这个单词, 它应该别更正为 late 呢 还是 latest 呢? 这些困难指示我们, 需要使用概率论, 而不是基于规则的判断. 我们说, 给定一个词 w, 在所有正...