训练
Gensim入门教程
Gensim⼊门教程What is Gensim?是⼀款开源的第三⽅Python⼯具包，⽤于从原始的⾮结构化的⽂本中，⽆监督地学习到⽂本隐层的主题向量表达。它⽀持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法，⽀持流式训练，并提供了诸如相似度计算，信息检索等⼀些常⽤任务的API接⼝。基本概念语料（Corpus）：⼀组原始⽂本的集合，⽤于⽆监督地训练⽂本主题的隐层结构。语...
python识别麻将牌_图像识别之麻将识别源码(三)
python识别⿇将牌_图像识别之⿇将识别源码（三）图像识别之⿇将识别源码( 三 )未经过允许不得转载，转载请联系我，如何联系，点我头像。连载已经完结,抖音python入门教程百度⽹盘测试APP下载地址：提取码：pkbl先见效果图，另外我已经上传到了抖⾳视频，想看NB效果，可以点击链接直接观看：本⼈从事机器学习有⼀些时间，感觉与⼀般做APP应⽤也没有啥差别，现在每天就是准备样本 ，调整参数，训练，...
Python之Sklearn使用入门教程
Python之Sklearn使⽤⼊门教程1.Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常⽤的第三⽅模块，对常⽤的机器学习⽅法进⾏了封装，包括回归(Regression)、降维(Dimensionality Reduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等⽅法。当我们⾯临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的⽅法。Sklearn...
python爬取京东指定商品评论并进行情感分析
python爬取京东指定商品评论并进⾏情感分析⽬录项⽬地址运⾏环境运⾏⽅法数据爬取（jdment.py)模型训练（train.py）情感分析（sentiment.analysis.py）词云轮廓图商品评论词云情感分析结果可视化项⽬地址爬取京东商城中指定商品下的⽤户评论，对数据预处理后基于SnowNLP的sentiment模块对⽂本进⾏情感分析。运⾏环境Mac OS XPython3.7 r...
使用tesseract训练自己的字库提高识别率
使⽤tesseract训练⾃⼰的字库提⾼识别率问题描述：想使⽤tesseract识别中⽂，但是发现有⼀个字tesseract⾃带的库会识别错误或者不识别。⽐如下图的左图，其结果是“肇”变成“告”，明显是识别错了。但是如果将“肇”单独去识别，会发现根本识别不出，结果的txt⽂本上会是空⽂件。所以推断在tesseract⾃带的中⽂库中是没有训练“肇”这个字的。现在我的⽬的是训练⼀个中⽂识别库，希望能够...
使用jTessBoxEditorFX制作自己的字库
使⽤jTessBoxEditorFX制作⾃⼰的字库⼀、制作⾃⼰的字库c语言gets和getchar1、下载注意jTessBoxEditor有两个版本，带FX的版本才⽀持中⽂字符编辑，我们下载带FX版本的。在这个⽹址上列出了所有的jTessBoxEditorFX版本。选择了jTessBoxEditorFX-2.2.0安装我们将图⽚放到jTessBoxEditorFX⽬录下新建的train_image...
使用jTessBoxEditorFX训练Tesseract-OCR教程(精选.)
使用jTessBoxEditorFX训练Tesseract-OCR教程步骤一:使用画图软件生成要训练的.tif文件，本例做了34个.tif文件，如下：步骤二：使用jTessBoxEditorFX将所有.tif文件合并成一个.tif文件，如图：并在该目录下可以看见合并后你所命名的tif文件。如图：步骤三：打开cmd窗口，将目录切换到安装的tesseract目录下，输入以下命令，生成box文件，如图：...
初中作文热点素材:天选少女谷爱凌(角度解读、运用示例、精彩语录、媒...
初中作⽂热点素材：天选少⼥⾕爱凌（⾓度解读、运⽤⽰例、精彩语录、媒体时评）点击 初中语⽂ 关注我们，并设为★星标★于⽼师说初中作⽂热点素材：天选少⼥⾕爱凌（⾓度解读、运⽤⽰例、精彩语录、媒体时评）初中语⽂（chuzhongyuwen100）编辑整理⽂末附电⼦版领取⽅式，获取电⼦版，请拉到⽂末0 1新闻背景链接中美混⾎，中英⽂都⼗分出⾊，⽽且能讲⼀⼝流利的京腔，⾼度认同中国⽂化，2019...
开源软件在军事训练中的应用
开源软件在军事训练中的应用作者：杨晓婕来源：《电脑知识与技术》2009年第32期 摘要:压力容器安全附件在新军事变革中,军队的武器装备、作战方式等许多方面都发生了重大变化,在军事训练方面就要适应这种变化。将开源软件应用于军事训练是一种高效、节省的好方法。 关键词:开源软件;angular为什...
web前端开发技术实训五课外拓展训练5
web前端开发技术实训五课外拓展训练5Web前端开发技术实训五课外拓展训练51. 基础知识回顾在开始探讨Web前端开发技术实训五课外拓展训练5之前，让我们先回顾一下前端开发的基础知识。前端开发是指通过使用HTML、CSS和JavaScript等技术来创建网站和应用程序的过程。在这个过程中，前端开发人员需要关注网站的外观、用户体验和交互性。Web前端开发技术实训五课外拓展训练5将对前端开发的技术要求...
训练集验证集_怎么为小数据集划分训练集和测试集
训练集验证集_怎么为⼩数据集划分训练集和测试集下载app做任务赚钱oracle专业dba认证前⾔要想训练⼀个好的深度学习模型需要⼤量的数据，只有当你收集到⾜够多的数据构成训练集时，算法的效果最好。有时候我们很难收集到⾜够多的数据，为了解决数据量的问题，其实我们可以爬⾍或购买数据等⼿段来获取⼤量的数据。这样会导致训练集和测试集存在差异，所以在划分数据集的时候需要掌握⼀些技巧。本篇⽂章的主要内容来⾃d...
python保存模型与参数_Python深度学习实战08-保存模型与权重_百度文 ...
python保存模型与参数_Python深度学习实战08-保存模型与权重Python深度学习实战08-保存模型与权重24 Aug 2017本次练习将已经训练好的神经⽹络模型保存⾄本地磁盘, 如果未来仍需使⽤, 则可以直接读取调⽤. 因为训练深度学习不易, 不要不保存, 要不然以后再次需要模型, 则⼜要花好多时间成本去训练.本次所⽤是Python深度学习实战02-Keras构建⼀个神经⽹络 · An...
MaskRcnn(二)实例分割的图像与标签同时进行增强
MaskRcnn（⼆）实例分割的图像与标签同时进⾏增强实例分割数据增强⼀、增强原因1、防⽌过拟合python解析json文件1.1、过拟合的定义为了得到⼀致假设⽽使假设变得过度严格。也就是说模型在训练集上的表现很好，但在测试集和新数据上的表现很差。⽋拟合，过拟合，适度拟合的区别。训练集表现测试集表现结论差差⽋拟合好差过拟合好好适度拟合1.2、过拟合出现的原因c 教程菜鸟教程①、模型复杂度过⾼，参数...
大模型安全综述
一、大模型安全总览与传统的端到端模型不同，大模型采用预训练-微调的训练范式，首先在大量的未标注数据上进行预训练，继而在下游任务的标注数据上微调得到垂直领域模型。一般认为，模型的训练过程、结构越复杂，其面临安全风险系数就越高，但不能以此简单地判断大模型较传统模型面临的安全威胁更严重。同质化、多模态对齐等因素会导致大模型面临更多类型的安全威胁，但由于大模型具备海量参数、微调所需的敏感数据更少的特点，也...
HTML5第五章CSS3美化网页课后作业
HTML5第五章CSS3美化⽹页课后作业制作北⼤青鸟课程介绍页⾯<!DOCTYPE html><html lang="en"><head><meta charset="UTF-8"><title>北⼤青鸟课程介绍</title><style>学生个人网页制作html代码cssdiv{background:-moz-...
cv计算公式excel
cv计算公式excel1.基本步骤：（1）计算每个特征的均值和标准差；（2）利用均值和标准差将原始数据标准化为标准分布数据；python基础练习（3）将数据集划分为训练集和测试集；（4）使用机器学习模型对训练集进行训练；函数iferror的使用方法（5）在测试集上预测输出结果与实际结果进行比较，以评估模型的准确度和泛化能力；（6）重复使用新的数据集，调整参数，以获得最佳的效果。2.使用excel：...
