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2019年10月25日
Pandas基础
摘要: Pandas基础
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posted @ 2019-10-25 22:14 NewRookie
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2019年10月22日
神经网络学习笔记(2)
摘要: 神经网络学习笔记(2) 本文是神经网络学习笔记的第二部分,紧接着笔者的神经网络学习笔记(1),主要内容为对总结神经网络的常用配置方式,包括如下几点:(1)数据预处理;(2)权重初始化;(3)正则化与Dropout;(4)损失函数。 1、数据预处理 对于神经网络而言,数据的预处理常见的方法主要包括0-
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posted @ 2019-10-22 14:18 NewRookie
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2019年10月17日
从机器学习到深度学习资料整理
摘要: 从机器学习到深度学习资料整理 在过去的大半年中,博主一直在进行人工智能相关知识的自学。由于人工智能最近两年的火热,从网上能够找到非常多的资料,包括:MOOC、博客等,博主也花费了很多的时间从众多的资源中找到了一条“从入门到进阶”的学习之路。在此,博主根据自己的学习体验,将所用到的资料汇总在本片博文中
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posted @ 2019-10-17 15:41 NewRookie
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2019年10月16日
在进行机器学习建模时,为什么需要验证集(validation set)?
摘要: 在进行机器学习建模时,为什么需要评估集(validation set)? 笔者最近有一篇文章被拒了,其中有一位审稿人提到论文中的一个问题:”应该在验证集上面调整参数,而不是在测试集“。笔者有些不明白为什么除了训练集、测试集之外,还需要额外划分一个验证集。经过查找资料,在《Deep Learning
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posted @ 2019-10-16 12:07 NewRookie
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2019年10月15日
Python-绘制3D柱形图
摘要: Python-绘制3D柱形图 本文主要讲解如何使用python绘制三维的柱形图,可以得到图1所示的效果。 图1 源代码如下: 代码解读: 1、构造需要显示的数据 如下图所示,X坐标取值为[0,1,2,3,4],Y坐标取值为[0,1,2,3,4,5,6,7,8],每一个(X,Y)组合的值Z=X+Y,所
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posted @ 2019-10-15 14:46 NewRookie
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2019年9月26日
MIT FiveK图像转化--DNG到TIFF,TIFF到JPEG
摘要: MIT FiveK图像转化--DNG到TIFF,TIFF到JPEG MIT FiveK数据库是研究图像自动修饰算法会用到的基准数据库,然而那个网页上提供给我们的5000张原始图像的格式为DNG格式(一种raw格式),需要我们自己应用dcraw对图像进行处理;同时,经过专家修饰过的图像被分散到不同的链
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posted @ 2019-09-26 21:40 NewRookie
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2019年9月19日
MIT-Adobe FiveK Dataset 图片自动下载
摘要: MIT-Adobe FiveK Dataset 图片自动下载 注:经过网友的提示,发现有更为方便的获得C修过的图片。只需要下载原始的50G的raw图片,然后在电脑上面安装light room,这个软件可以应用数据集中所记录的各个修图人员的操作数据,因此里面记录了所有五个人修过的图片数据,具体可以参考
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posted @ 2019-09-19 15:48 NewRookie
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2019年9月18日
matplotlib基础
摘要: Matplotlib 基础 注:本文中的程序都默认引入了numpy库和matplotlib库,并且分别简写为np与plt;如果读者不知道怎么使用numpy库,可以移步到这一博客上进行简单的学习 一、简单绘图案例 显示结果: 二、设置坐标轴 输出结果: 三、图片标注 输出结果: 四、设置坐标轴游标字体
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posted @ 2019-09-18 16:46 NewRookie
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2019年9月17日
Numpy基础
摘要: Numpy 基础 注:以下代码中np为numpy库的简写 一、创建array 终端结果 二、运算 输出结果: 三、统计运算 终端输出: 四、array取值 四、array合并 五、array分割
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posted @ 2019-09-17 22:46 NewRookie
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Matlab笔记
摘要: Matlab笔记 1.1 RGB三原色图像 运行结果如下: matlab使用mesh(X,Y,Z)来绘制三维曲面图的时候,如果X,Y是两个向量,Z为矩阵的话,那么X和Y应该分别为矩阵Z的列和行(这一点比较容易搞错)。 三、“变量似乎会随着迭代次数而改变,请预分配内存以获得更高的运算速度” 当matl
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posted @ 2019-09-17 21:45 NewRookie
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