Factom是一家致力于利用区块链技术来进行文件认证、数据管理、档案记录的保存与验证的公司，可应用于资信证明、专利保护、身份证明、产权保护、医疗档案、审计等领域。 Factom的名字来源于拉丁文，意思是“事情的陈述和确定”。Factom提供了可进行各种应用程序的开发的API接口，包括审计系统、医疗信 ...
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2018-10-16 15:52:30
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Python最近取得这样的成功，而且未来似乎还会继续下去，这有许多原因。其中包括它的语法、Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库、易于和几乎所有其它技术集成，以及其开源地位。——来自Yves Hilpisch的Python金融大数据分析（姚军译)。 自从1991它出现在编程场景中，比于其 ...
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2018-08-16 00:48:46
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Tushare金融大数据开放社区发布 原创： 米哥 挖地兔 昨天 一段开场 很多用户经常提醒，已经很久没有更新公众号了！也有些热心的朋友私底下问，是不是碰到啥困难了？还有些好心的用户说，如果缺钱说一声！也有些朋友“赤裸的指责”再不更新，我们就取关了。 还是有些惶恐的，谢谢大家的宽容。 承认，在公众号 ...
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2018-08-14 00:56:59
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13:30-13:40 主持人开场 13:40-14:40 《平安的金融大数据与人工智能实践》 王健宗 平安科技人工智能高级产品总监 “现任平安科技人工智能高级产品总监，平安深度学习平台负责人，专注于人工智能在金融大数据领域的研发工作，现任中国计算机学会大数据专家委员会委员。在云计算、大数据和深度学 ...
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2018-05-07 17:39:07
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深度网络既然在图像识别方面有很高的准确率，那将某一层网络输出数据作为图像特征也应该是可行的。该程序给出了使用Alexnet第七层作为激活层提取图像特征的示例。代码如下：clear;trainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubfolders‘,true,‘LabelSource‘,‘
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2018-03-14 11:22:48
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这里给出使用深度网络中间层输出结果作为图像特征，并构建分类模型和对训练数据进行识别的代码。相关内容可参看Matlab图像识别/检索系列(7)-10行代码完成深度学习网络之取中间层数据作为特征。代码如下：cleartrainPath=fullfile(pwd,‘image‘);trainData=imageDatastore(trainPath,...‘IncludeSubf
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2018-03-14 11:21:14
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该方法提取图像集的词袋（bag-of-features），然后根据词袋对各图像编码得出图像特征，再对测试图像在训练图像集上进行检索，最后根据检索出的图像类别判断测试图像所属类别。该方法直接对图像进行处理，不需要先提取特征，再将特征文件导入。不过该方法消耗内存很大，适用于小规模图像集。代码如下：clear;%设置图象集路径imgSetFolder=fullfile(pwd,‘image‘);imgq
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2018-03-14 10:42:52
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Matlab提供了最简单的多分类功能，直接对训练图像集构造softmax层，然后对测试图像进行分类。两个函数（trainSoftmaxLayer和net）就可完成分类主要功能。代码如下：clear;%加载训练图像特征load(‘JDPig_mlhmslbp_spyr.mat‘);m=numel(classe_name);n=length(y);label=[]%one-hot编码fori=1:nl
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2018-03-14 10:41:15
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除了softmax层构建的深度网络，Matlab还有一个简单的构建数据分类的函数，那就是patternnet，其用法类似。可以直接对图像特征数据处理，也可以对图像集处理。代码如下：%exam1.m用训练图像特征构建深度网络并计算测试图像得分clear;load(‘JDPig_mlhmslbp_spyr.mat‘);m=numel(classe_name);n=length(y);label=[]f
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2018-03-14 10:40:52
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由于可用的特征提取和分类器构造方法较多，为了确定选取方法。现在从视频提取的图像上进行算法验证，取这些图像的一部分进行训练，剩余部分进行测试，并进行交叉验证。找到准确率最高的方法后再将其用于测试集。以reco_toolbox为例，下面给出方法选取的代码：clc,closeall,clear,drawnowdatabase_name={‘JDPig‘};database_ext={‘jpg‘,‘jpg
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2018-03-13 14:03:43
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