课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/11939?directly=1&shared=1 从整体的视角来看，深度学习模型解决问题的要点，可以近似总结为：数据、模型、优化方法。 数据处理 要处理图像分类问题，首先就要了解“图 ...
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2021-03-09 13:42:42
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在上一篇文章末尾，小夕提到了“机器学习是实现自然语言处理的正确道路”。其实确实如此，纵观整个自然语言处理的发展史，也是纵观整个人工智能的发展史，从诞生到现在，机器学习不仅是在理论和工程上实现自然语言处理的目前最佳选择，也是最贴近生物掌握自然语言处理能力的本能方式。从规则到统计，再到如今深度学习这个特殊而一般的统计，这条发展之路***在自然语言处理的几乎每一个应用场景。如中文分词，从最初的最大匹配法（
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2020-12-29 11:51:26
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从动态的过程来考察，符号化的观念会引发更进一步的思考，进一步的思考所形成新的观念又可以通过符号来表示，然后又开始新的循环。符号在这种螺旋式过程中的作用，本书中称为反射效用。使用“反射”一词是强调循环交互性，而不是多一个备份。 ...
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2020-07-27 15:47:15
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图像加噪及平滑处理——均值滤波，方框滤波，高斯滤波，中值滤波，双边滤波，2D卷积 ...
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2020-07-12 20:40:04
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涉及算子 获取图像 使用ROI 对齐ROI或图像 校正图像 基础内容这里不再重述 预处理图像（过滤） 基础： mean_image(平均平滑过滤),gauss_filter(高斯滤波),binomial_filter(二项式滤波器),median_image(中值滤波) 高级: smooth_ima ...
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2020-06-30 20:40:12
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校正图像 与对齐类似，可能需要校正图像，例如消除镜头畸变或转换图像的参考点。 预处理图像（过滤） 下一个重要部分是图像的预处理。在这里，像mean_image或gauss_filter这样的运算符可用于消除噪音。一个快速但不太完美的替代方案是binomial_filter。运算符middle_ima ...
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2020-06-26 14:41:25
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IO流 1.概念 流：数据传输通道 模型：采用Decorator装饰者模式。依照功能可以对流进行分类。 2.分类 按数据流方向： 输入流 输出流 按传输类型： 这4种均是抽象流，为所有IO流的超类 字节流（用来处理图像，视频，PPT,Word） Reader Writer 字符流（只能处理纯文本） ...
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2020-06-21 23:24:26
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参考资料：1911.05722和2003.04297——Kaiming大神最近很火的两篇成果。 BERT在自然语言里如火如荼，图像领域也开始尝试大规模自监督预训练了。但是相比自然语言处理，图像是连续的值，Embedding不是简单的look up的过程，而是待训练的encoder。而训练自监督的时候 ...
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2020-06-20 21:06:25
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opencv开源库来源于网络，功能相当强悍，欢迎与我交流！或评论区进行留言讨论它类似一个找茬的小游戏App，但知识点相当丰富**主要功能：1.登录，注册（有服务端servlet实现）2.本地照片选择（只能对两张图像进行数据处理以及比对）3.主要依赖OpenCV开源库来处理图像数据：如二值化，提取骨架，高斯模糊等等通过一系列算法综合使用，去掉要对比数据的干扰因子，然后提取最主要点进行数据比对4、一系
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2020-06-14 09:13:14
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by 闲欢 Python 提供了 PIL（python image library）图像库，来满足开发者处理图像的功能，该库提供了广泛的文件格式支持，包括常见的 JPEG、PNG、GIF 等，它提供了图像创建、图像显示、图像处理等功能。 基本概念 要学习 PIL 图像库的使用，我们必须先来了解一些关 ...
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2020-06-03 13:28:19
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