一笑任逍遥

摘要： 参考：https://blog.csdn.net/weixin_43682905/article/details/149019778 阅读全文

摘要： RFM分析方法 什么是RFM RFM是一种基于三个指标的分析方法：最近一次消费时间间隔（Recency）、消费频次（Frequency）、消费金额（Monetary）。 R：上一次消费时间离得越近，值越小、用户价值越高。 F：购买频率越高，F值越大，用户价值越高。 M：消费金额越高，M值越大，用户价 阅读全文

摘要： 深度学习显卡的选择： 1、选择算力在5.0以上的 在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络。算力越高，计算能力越强。 2、尽量选择大显存 显存越高，意味着性能越强悍。特别是对于CV领域。 3、GPU几个重要的参数 显存带宽：代表GPU芯片每秒与显存交换的数据大小，这个值等于显存位宽＊工作频率，单 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/qq_42257666/article/details/120721561 阅读全文

摘要： 。 def npy2hdf(path1,path2): i3d_name_list = os.listdir(path1) resnet200_name_list = os.listdir(path2) f = h5py.File("D://workspace//video-paragraph-ma 阅读全文

摘要： 转载：https://www.cnblogs.com/Lishukang/p/10579779.html 阅读全文

摘要： from torch.utils.data.dataset import Dataset import torch import numpy as np from torch.utils.data.dataloader import DataLoader class MyDataSet(Datase 阅读全文

摘要： 在深度学习任务中，如果将所有数据集都放入一个文件中再进行处理效率会更高。有多种数据模型和库可完成这种操作，例如hdf5。 hdf5 是一种存储相同类型数值的大数组的机制，适用于可被层次性组织且数据集需要被元数据标记的数据模型。 hdf5 files： 能够存储两类数据对象 dataset 和 gro 阅读全文

摘要： 词错率（WER） 使识别出来的词序列和标准的词序列之间保持一致，需要进行替换，删除，或者插入某些词，这些插入，替换，删除的词的总个数，除以真实词序列中词的个数的百分比，即为WER，其计算公式如下所示： 例1： REF：真实词序列 HYP：识别词序列 I 插入 S 替换 D 删除 字错率（CER） 与 阅读全文

摘要： https://hyper.ai/datasets/6792 阅读全文