keras-交叉熵的介绍和应用 1.载入数据以及预处理 import numpy as np from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential f ...
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2020-06-07 22:57:45
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建立软链接： ln -s source_file target_indexe.g., ln -s /home/users/username/data/ILSVRC2015/Data /home/users/username/folder1/datasets/ILSVRC2015/ (绝对路径，在ta ...
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2020-06-07 12:36:27
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 3.理解卷积计算。 以digit0为例，进行手工演算。 from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 digits = load_digit ...
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2020-06-06 18:35:50
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 答：人工智能、机器学习和深度学习之间是的关系，人工智能在上层，机器学习是为了更好的人工智能化，一般用于数据处理解析，用算法进行决策与预测，深度学习是为了更好的机器学习逐步深入到机器学习底部是深度学习。从时间上人工智能是人类给机器智能华的过程；机 ...
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2020-06-06 13:05:52
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1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。 2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。 3.理解卷积计算。 以digit0为例，进行手工演算。 from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8 digits = load_digit ...
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2020-06-04 10:29:43
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1 #利用鸢尾花数据集绘制P-R曲线 2 print(__doc__) #打印注释 3 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 import numpy as np 6 from sklearn import svm, datasets 7 from sklearn. ...
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2020-05-31 16:09:53
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用imglab做物体特征点标注，将标注数据转为coco keypoints数据集转换代码： ...
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2020-05-22 16:48:46
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import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms import tor ...
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2020-05-19 18:51:33
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导入数据 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() train_labels = train_labels[:1000] test_labels = t ...
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2020-05-19 12:41:50
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偏差 （Deviation） https://datawhalechina.github.io/pms50/#/chapter11/chapter11 发散型文本 （Diverging Texts） 如果您想根据单个指标查看项目的变化情况，并可视化此差异的顺序和数量，那么散型条形图 （Divergi ...
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2020-05-17 13:39:05
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