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RSS订阅原创 图神经网络
GNN网络GNN网络分为三个主要过程：聚合、更新、循环。归根结底就是通过不断的聚合和循环用多层邻居的信息来表示自己。网络训练的就是参数W，各个论文的创新点大部分都是怎样取α。根据公式，A的信息是自己的信息和邻居信息共同作用得出的。GCNGCN就是在聚合的方式上有改变...
2022-01-09 16:56:40
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原创 labelme使用方法创建自己的数据集
1新建labelme的conda环境2激活环境 activate labelme3pip install labelme4环境下输入labelme做标注得到json文件5将new_json_to_dataset.py，draw.py两个文件复制到下面labelme的路径下E:\Users\lee\Anaconda\envs\labelme\Lib\site-packages\labelme\cli6修改new_json_to_dataset.py中的你自己的类别名(一定得修改，不然会报错)：NA
2021-11-16 17:09:55
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原创 卷积神经网络分类mnist
用卷积神经网络识别mnist数据集import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimfrom torchvision import datasets,transforms#初始定义参数BATCH_SIZE = 512EPOCHS = 20DEVICE = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() els
2021-10-07 17:29:11
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原创 循环神经网络
视频讲解https://www.bilibili.com/video/BV1qM4y1M7Nv?p=4&spm_id_from=pageDriver代码博客https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41744192/article/details/115270178
2021-10-04 16:09:41
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原创 人工智能数学基础
一、矩阵基础性质向量正交则内积为0二、特征值与特征向量矩阵能对向量做拉伸和旋转。比喻：拳击的方向即为特征向量，在这个方向上用了多大力量就是特征值。
2021-09-17 11:21:40
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原创 python数据结构与算法基础
冒泡排序#冒泡排序 时间复杂度O（n2）@cal_timedef bubble_sort(li): for i in range(len(li)-1): exchange =False for j in range(len(li)-i-1): if li[j] > li[j+1]: li[j],li[j+1] = li[j+1],li[j] exchange=True
2021-09-17 09:48:37
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原创 python——cv2
import cv2 as cvimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimg=cv.imread("F:\\image\\logo.png",cv.IMREAD_UNCHANGED) #读取图像cv.IMREAD_UNCHANGED,cv.IMREAD_GRAYSCALE"""#第一次课 图像读入 显示与保存import cv2 as cvimport numpy as npprint("hello")img=cv.i
2021-09-17 09:44:58
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原创 python对excel的读写
'''import xlrdimport xlwt#创建文件 再去读取data=xlrd.open_workbook("shirley.xlsx")#读取xlsx文件#print(data.sheet_loaded(0))#读取文件的sheet1#data.unload_sheet(0)#卸载文件的sheet1print(data.sheets())#获取全部sheetprint(data.sheets()[0])#获取sheet1print(data.sheet_by_index(0
2021-09-14 20:53:23
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原创 harris角点检测和SIFT
#harris角点检测就是利用模板来找出像素值突变的部分一般利用自相似性来表示模板移动后的差异对于图像l(x,y)，当再点(x,y)处平移（Δx,Δy)后的自相似性：c(x,y,Δx,Δy) = ∑w(u,v)(I(u,v)-I(u+Δx,v+Δy)_2，其中W(x,y)是以（x,y）为中心的n*n窗口，(u,v)属于W(x,y)，公式中的w(x,y)是窗口中每个像素的权重，可以是常数，也可以是高斯加权函数。角点检测步骤：1 得到梯度值2 合成相对应矩阵3 计算矩阵的特征值4 比较两个
2021-08-05 13:27:07
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原创 知识图谱1
知识图谱利用图形化信息建立起各信息之间的关系，主要用来搜索相关信息，随着现在技术和要求的提高，用知识图谱来预测推断也成为了新的研究方向。在经济领域和医疗领域都有现实应用，需要广泛的数据以及数据之间关系的提取，需要使用大量的NLP相关知识。医疗自助回答系统：很多NLP任务命名实体识别找到对应关系在图中返回结果...
2021-07-24 12:51:05
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空空如也
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