GenerativeAdversarialNets论⽂笔记+代码解析论⽂地址：源码地址：Generative Adversarial Networks⽂章的题⽬为Generative Adversarial Networks，简单明了。⾸先Generative，我们知道在机器学习中含有两种模型，⽣成式模型（Generative Model）和判别式模型（Discriminative Model）。...

人教版八年级初二英语上册高清全版电子教科书- 出版社：人民教育出版社- 年级：八年级- 学期：上学期- 适用对象：初二学生- 内容：包括语法、词汇、阅读理解、听力等方面的英语知识该教科书为初二学生提供了全面而系统的英语研究资源。它旨在帮助学生提高听、说、读、写等英语技能，并且涵盖了各个语言技能的训练和练。教科书的特点如下：对象图片高清1. 高清全版：该教科书提供高清版本，可以清晰地显示文字、图片和...

LASY课程是风行欧美的创意课程，它不仅造型独特、灵活多变，还蕴含着先进的创意教学法。LASY课程的特点1、通过操作直观、千变万化、创意无穷的“lasy积木”，让幼儿从学习基本组件和建构基本技能开始，到模仿和简单创造，再到主题创造和自由创造，使幼儿感受“玩中学，学中做”的创意乐趣。2、在实际操作、手脑并用中刺激幼儿左右脑的发展，促进和支持幼儿把心中的想法自由地表达出来，鼓励他们大胆地想象和创造。3...

python线性拟合误差分析_Python数据分析-线性回归、逻辑回归'''运⾏后会报错，因为这⾥输⼊的特征只有1个。'''#第1步：导⼊线性回归from sklearn.linear_model import LinearRegression# 第2步：创建模型：线性回归model=LinearRegression()#第3步：训练模型model.fit(x_train,y_train)----...

python猫狗⼤战游戏_Kaggle猫狗⼤战图⽚分类项⽬研究本⽂以研究报告形式描述了使⽤TensorFlow Slim 提供的预训练模型 Inception-ResNet-V2 进⾏猫狗图⽚分类的研究。题图来⾃于⽹络，如侵权请留⾔，⽴即删除。⼀、 问题定义(⼀)项⽬概述本项⽬是机器学习竞赛平台Kaggle上的⼀个图⽚分类项⽬Dogs vs. Cats[1]——猫狗⼤战，项⽬要解决的问题实际是⼀个...

一. 态度和目的    1. 我们学PS软件首先要明确一点，那就是PS绘图与传统手工绘画有很大不同，还不能做为一种真正的绘画艺术门类，它近似于工业设计模式中那种"绘画"。但我们却可以用它处理出手工绘画很难达到的效果。它的快捷性有时是手工无法比拟的。再者，它可以与许多电脑的外部设备配合起来，实用性更强。   2. 面对画布不要试图在上面画什么，PS是一种数字图形技术....

yolov5超级详细教程（包含win10的错误解决⽅案）⼀、下载yolov5parse error怎么解决github/ultralytics/yolov5git clone也可以，下载压缩包解压缩也可以得到我们的yolov5⽂件夹⼆、准备我们的权重⽂件和数据集在D:\jestonnano\yolov5\data\scripts下有相应下载的⽂件，运⾏即可下载或者在⽹上下载...

2018高考英语阅读理解50篇（含答案）（高质量的专项训练题，值得下载学习）阅读理解Shay asked, “Do you think they’ll let me play?” Shay’s father knew that most of the boys would not want someone like Shay on their team, but the father also u...

大模型融合 日志解析使用dom4j解析xml文件大模型融合通常是指在自然语言处理（NLP）领域中，将多个预训练的语言模型（例如BERT、GPT等）进行融合，以提高模型的性能和泛化能力。日志解析则是指将应用程序或系统的日志文件进行解析，提取出有用的信息，以便进行监控、故障排查、性能优化等。对于大模型融合，其主要的流程包括：1. 收集预训练模型：从不同的来源收集多个预训练模型。这些模型可能来自于不同的...

text_similarity faiss#!pip install faiss-cpu -i pypi.tuna.tsinghua.edu/simpleimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt%matplotlib inline# 512维，data包含2000个向量，每个向量符合正态分布d =512n_data =...

图像特征词典原理及实现图像特征词典原理及实现原理⼀.Bag of features: 基础流程1. 特征提取2. 学习 “视觉词典（visual vocabulary）”3. 针对输⼊特征集，根据视觉词典进⾏量化聚类是实现 visual vocabulary /codebook的关键· ⽆监督学习策略· k-means 算法获取的聚类中⼼作为 codevector· Codebook 可以通过不同...

Python实现的下载并显⽰mnist⼿写数据集  1from PIL import Image23try:quest5except ImportError:6raise ImportError('You should use Python 3.x')7import os.path8import gzip9import pickle10import os...

Keras搭建CNN：CIFAR-100数据集图像分类CIFAR-100数据集：训练集：5万张100个类别的32*32尺⼨的图⽚，每类均为500张。测试集：1万张同样100个类别的32*32尺⼨的图⽚，每类均为100张。训练⽤的是TensorFlow的Keras接⼝，建议使⽤GPU来跑，需要安装GPU版的TensorFlow可参考本⼈另⼀篇⽂章：模型是⼀个有6层卷积的CNN，在CIFAR-100数...

在python下实现word2vec词向量训练与加载实例项⽬中要对短⽂本进⾏相似度估计，word2vec是⼀个很⽕的⼯具。本⽂就word2vec的训练以及加载进⾏了总结。word2vec的原理就不描述了，word2vec词向量⼯具是由google开发的，输⼊为⽂本⽂档，输出为基于这个⽂本⽂档的语料库训练得到的词向量模型。通过该模型可以对单词的相似度进⾏量化分析。word2vec的训练⽅法有2种，⼀...

PyTorch之九—cifar-10数据集图像分类⽂章⽬录这是⼀个⼊门级的图像分类模型，主要是⽤来熟悉模型。⼀、准备cifar-10 数据集数据集下载：o.edu/~kriz/cifar.html若是下载太慢了，数据集组成：本数据及包含了6万张分辨率为32x32的图⽚，⼀共10类，分别为：飞机、汽车、鸟、猫、⿅、狗、青蛙、马、船、货车。其中，5万张作为训练集...

python读取CIFAR10数据集并将数据集转换为PNG格式存储CIFAR10数据集介绍CIFAR10数据集包括10类图像，每张图像的⼤⼩为32*32，包含如上图的⼗个类别的对象。每个类都包含6000张图⽚，总共有60000张图⽚，数据集平衡。其中，训练组图像包含50000张图⽚，测试集包含10000张图像。数据集的下载trainset = torchvision.datasets.CIFAR1...

cifar10数据集的下载和使⽤基本信息CIFAR-10 是⼀个包含60000张图⽚的数据集。其中每张照⽚为32*32的彩⾊照⽚，每个像素点包括RGB三个数值，数值范围 0 ~ 255。import pickle所有照⽚分属10个不同的类别，分别是 'airplane', 'automobile', 'bird', 'cat', 'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 's...

lstm分类情感分析代码完整解析⽂本情感分析（Sentiment Analysis）是⾃然语⾔处理（NLP）⽅法中常见的应⽤，也是⼀个有趣的基本任务，尤其是以提炼⽂本情绪内容为⽬的的分类。它是对带有情感⾊彩的主观性⽂本进⾏分析、处理、归纳和推理的过程。  本⽂将介绍情感分析中的情感极性（倾向）分析。所谓情感极性分析，指的是对⽂本进⾏褒义、贬义、中性的判断。在⼤多应⽤场景下，只分为两类。例...

Otto商品分类（⼆）----Logistic回归预测超参数调优⽬录本demo以kaggle 2015年举办的Otto Group Product Classification Challenge竞赛数据为例，分别调⽤缺省参数LogisticRegression、LogisticRegression+GridSearchCV（可⽤LogisticRegressionCV代替）进⾏参数调优Otto数...

全卷积神经⽹络FCN-TensorFlow代码精析这⾥解析所有代码 并加⼊详细注释注意事项：debug标志可以在训练期间设置，以添加关于激活函数，梯度，变量等的信息。FCN.py# coding=utf-8# coding=utf-8from __future__ import print_functionimport tensorflow as tfimport numpy as npimpor...

Python读取pkl⽂件使⽤python 的cPickle 库中的load函数，可以读取pkl⽂件的内容import cPickle as pickleimport picklefr = open('mnist.pkl')    #open的参数是pkl⽂件的路径inf = pickle.load(fr)      #读取pkl⽂件的内容fr....

机器学习中的感知机中的序列化算法详解序列化是将对象转换为可以存储或传输的格式的过程，机器学习中的感知机中的序列化算法则是将感知机模型保存在磁盘上，并能够在需要时重新加载模型。本文将详细介绍机器学习中的感知机中的序列化算法。感知机是机器学习中最简单的一种分类算法，它是一种二分类线性模型，旨在通过对输入数据进行权重和偏置的调整，从而将数据划分为两个不同的类别。感知机的输入是一个向量，其权重和偏置用于判...

图神经⽹络：GraphSAGEtensorflow1.x实战，新节点预测服务摘要：GraphSAGE，tensorflow，tensorflow_model_server，tensorboard，saved_model_cliGr a phSAGE实战⽬标GraGraphSAGE的⽬标是对节点的邻居采样，从⽽避免每次计算都需要拿到全部节点的邻接矩阵，因此可以将训练好的模型直接⽤于新节点预测，Gra...

word2vec如何获得当前的所有词向量表使⽤函数：model.wv.index2word()废话不多说，我们来看代码，假设我们已经训练好了模型。import dels.word2vec import Word2Vecimport picklemodel = Word2Vec.load('./all_data/WORD_MODEL')  #WORD...

YOLOV5实战训练⾃⼰的数据集，包含数据集转换，训练~ YOLOV5实战检测import globfrom PIL import Imageimport csv#xml保存的位置save_xml_dir ="/home/kemove/shumiao/save_path/Annotations/"#修改为你⾃⼰的路径src_img_dir ="/home/kemove/shumiao"#修改为你⾃...

pkl格式的训练集    PKL格式是Python中常用的一种序列化文件格式，用于存储Python对象。在机器学习中，我们可以将训练集以PKL格式保存，方便后续的加载和使用。    首先，让我们来探讨一下为什么要将训练集保存为PKL格式。PKL文件具有以下优点：    1. 方便存储和加载，PKL文件可以将Python对象序列化为二进制文...

python保存训练模型，提取并使⽤训练模型存储模型训练好的模型可以进⾏存储，下次有测试数据就可以直接使⽤了pickle⽅法from sklearn import svmfrom sklearn import datasetsclf = svm.SVC()iris = datasets.load_iris()X,y = iris.data,iris.targetclf.fit(X,y)#保存#me...

python实现决策树的保存和调⽤总⽬录：本⽂数据以及⼤部分代码来⾃《机器学习实战》决策树的保存和调⽤决策树的保存和调⽤前⾯讲到将训练的决策树绘制成简单易懂的图⽚，trees.py下的代码def classify(inputTree, featLabels, testVec):print(featLabels)firstStr =list(inputTree.keys())[0]secondDic...

python图像处理-图⽚分类项⽬⽬录最近帮朋友做⼀个图⽚数据分类的项⽬，借鉴了⼤佬的代码，修修改改，话不多说直接上代码！⼀、图⽚转batch⽂件import numpy as npfrom PIL import Imageimport operatorfrom os import listdirimport sysimport pickleimport randomdata ={}list1 =...

参数化模型（parametricmodel）和⾮参数化模型non-parametricmo。。。参数化模型（parametric model）和⾮参数化模型non-parametric model）的区别？哪些模型是参数化模型，哪些模型是⾮参数化模型？统计学习模型⼜可以分为参数化模型（parametric model）和⾮参数化模型（non-parametric model）。参数化模型假设模型参...