[开发技巧]·Python极简实现滑动平均滤波（基于Numpy.1.滑动平均滤波法（又称递推平均滤波法），时把连续取N个采样值看成一个队列 ，队列的长度固定为N ，每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则)  把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可...

用一句话来说就是，写一个博客有很多好处，却没有任何明显的坏处。让我说得更明确一点：用博客的形式来记录下你有价值的思考，会带来很多好处，却没有任何明显的坏处。Note：碎碎念不算思考、心情琐记不算思考、唠唠叨叨也不算思考、没话找话也不算思考，请以此类推。1) 能够交到很多志同道合的...

import matplotlib.datas = np.array([[i*0.1,int((i*0.1>0.55)) or i*0.1 == 0.np.random.pre_min,pre_max = np.min(datas[:,0]),np.thresholds = np...

BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度缓解了深层网络中“梯度弥散”的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字面意思看来Batch...

类别不均衡是指在分类学习算法中，不同类别样本的比例相差悬殊，它会对算法的学习过程造成重大的干扰。比如在一个二分类的问题上，有1000个样本，其中5个正样本，995个负样本，在这种情况下，算法只需将所有的样本预测为负样本，那么它的精度也可以达到99.5%，虽然结果的精度很高，但它依...

本文内容选自笔者在知乎上的一个作答，总结下来作为神经网络对于输入的维度不一致的处理教程。。1.神经网络中，如果每次输入的维度不一致应该怎么处理？假设一队人，有时候这队人有三个（3个输入神经元），有时候这堆人有四个（四个输入）。2.由于一般网络对输入尺寸有固定的要求。这是为什么呢？...

我们知道人脸识别在这几年应用相当广泛，人脸考勤，人脸社交，人脸支付，哪里都有这黑科技的影响，特别这几年机器学习流行，使得人脸识别在应用和准确率更是达到了一个较高的水准。下面将带着大家揭秘下这项黑科技的原理。首先找到一张图片中的所有人脸。对于每一张脸来说，无论光线明暗或面朝别处，它...

本文就近年提出的四个轻量化模型进行学习和对比，四个模型分别是：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception。2.2.2.2.自 2012 年 AlexNet 以来，卷积神经网络（简称 CNN）在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随...

1.PyPI(Python Package Index)是python官方的第三方库的仓库，所有人都可以下载第三方库或上传自己开发的库到PyPI。官方推荐使用pip包管理器来下载第三方库。一般在联网的状态下，用户可以直接通过 pip install x 指令（x表示需要安装的包）...

1.使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。首先介绍下TensorFl...

输入：原始的可能含有人脸的图像。输出：人脸位置的bounding box。这一步一般我们称之为“人脸检测”（Face Detection），在OpenFace中，使用的是dlib、OpenCV现有的人脸检测方法。此方法与深度学习无关，使用的特征是传统计算机视觉中的方法（一般是Ho...

经典网络包括 LeNet、AlexNet 以及 VGG 等。用于手写数字识别，可以看到，卷积神经网络的基本框架已经有了，卷积、激活、池化和全连接，这几个基本组件都完备了。但是，在 1998 年以后，深度学习并没有太多的突破。一直沉寂到 2012 年，AlexNet 横空出世，将深...

1.在图片分类的中经常可以看到Top-1，Top-5等TopN准确率（或者时错误率）。那这个TopN是什么意思呢？首先Top-1准确率最好理解，就是我们用argmax从网络输出取到的预测index与真实index的准确率。Top-5准确率就是指从网络输出取到的预测概率最大5个in...

1.在使用keras进行图片分类的任务，笔者最开始的方法是使用opencv库cv2.imread读取照片，再使用cv2.resize重设尺寸。在和别人的代码进行训练对比发现代码类似结果却差异很大。别人的val_acc可以高出笔者几个百分点。于是笔者做了下述的实验：控制其他代码不变...

卷积神经网络（CNN）可以说是目前处理图像最有力的工具了。而在机器学习分类问题中，样本不平衡又是一个经常遇到的问题。最近在使用CNN进行图片分类时，发现CNN对训练集样本不平衡问题很敏感。在网上搜索了一下，发现这篇文章对这个问题已经做了比较细致的探索。于是就把它简单整理了一下，相...

[深度概念]·多标签分类与多分类的通俗理解想到了一个很恰当比方其实类似与多选题与单选题的问题多分类(单选题)就是选出最大正确概率的选项多标签(多选题)需要判断每个选项是否正确也不难理解多分类需要用so

1.在开发的过程中遇到一个问题，就是需要把numpy作为pandas的一个元素进行保存，注意不是作为一列元素。但是实践的过程中却不顺利，会报错，现在我解决了这个问题，并且把心得和理解分享出来，希望能帮到后来人。2.1.l2 = [.1,.2,.3,.lists = np.2.df...

个人网站--> http://www.yansongsong.GitHub主页--> https://github.1.在深度学习中，有时会使用Matlab进行滤波处理，再将处理过的数据送入神经网络中。这样是一般的处理方法，但是处理起来却有些繁琐，并且有时系统难以运行Matlab...

Build a Dash web application to interactively explore database structures.

Finding roots for Higher-Degree Equations: