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Anita-ff 的图像处理之旅
转行做了两年VR AR,现在又跑回来做图像+AI了
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2018年10月3日
股票实战--线性回归
摘要: 机器学习:使用scikit-learn的线性回归预测Google股票 这是机器学习系列的第一篇文章。 本文将使用Python及scikit-learn的线性回归预测Google的股票走势。请千万别期望这个示例能够让你成为股票高手。下面按逐步介绍如何进行实践。 准备数据 本文使用的数据来自www.qu
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posted @ 2018-10-03 16:37 Anita-ff
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2018年9月19日
Python PIL 的image类和numpy array之间的互换
摘要: import cv2 import numpy as np from PIL import Image from PIL import ImageEnhance def getline(frame): img = Image.fromarray(frame.astype('uint8')).convert('RGB') enh_col = ImageEnhance.Col...
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posted @ 2018-09-19 13:11 Anita-ff
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2018年8月14日
根据关键点的脸型的计算
摘要: 先放一张标准的脸型图,之所以称之为标准,并不是说她的脸符合大众的审美观或者是公认美丽的,只不过因为这张脸的各部分都很清楚,我们可以从中看到脸部的各个位置。 先放一张标准的脸型图,之所以称之为标准,并不是说她的脸符合大众的审美观或者是公认美丽的,只不过因为这张脸的各部分都很清楚,我们可以从中看到脸部的
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posted @ 2018-08-14 15:37 Anita-ff
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2018年8月10日
用反卷积(Deconvnet)可视化理解卷积神经网络还有使用tensorboard
摘要: 『cs231n』卷积神经网络的可视化与进一步理解 深度学习小白——卷积神经网络可视化(二) TensorBoard--TensorFlow可视化 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50544370 『cs231n』卷积神经网络的可视化与
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posted @ 2018-08-10 16:26 Anita-ff
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2018年7月11日
深度学习基础(常见的网络2)
摘要: LeNet:基于渐变的学习应用于文档识别 AlexNet:具有深卷积神经网络的ImageNet分类 ZFNet:可视化和理解卷积网络 VGGNet:用于大规模图像识别的非常深的卷积网络 NiN:网络中的网络 GoogLeNet:卷入更深入 Inception-v3:重新思考计算机视觉的初始架构 Re
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posted @ 2018-07-11 18:31 Anita-ff
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深度学习基础(CNN详解以及训练过程1)
摘要: 深度学习是一个框架,包含多个重要算法: Convolutional Neural Networks(CNN)卷积神经网络 AutoEncoder自动编码器 Sparse Coding稀疏编码 Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 Deep Belief N
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posted @ 2018-07-11 18:11 Anita-ff
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深度学习基础(基础知识0)
摘要: 深度学习各种网络其实基础就是各种基础知识累积,今天主要想把这三个讲清楚:梯度下降、神经网络、反向传播算法。 一、神经网络(一切的基石) 工智能的底层模型是"神经网络"(neural network)。许多复杂的应用(比如模式识别、自动控制)和高级模型(比如深度学习)都基于它。学习人工智能,一定是从它
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posted @ 2018-07-11 16:49 Anita-ff
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2018年7月10日
P图软件瘦脸眼睛放大和手动瘦身功能
摘要: 一直以为是OpenCV写的没想到OpenGL能够做的东西比我想象的多。 https://blog.csdn.net/zfgrinm/article/details/79291693 https://blog.csdn.net/Taily_Duan/article/details/67636041
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posted @ 2018-07-10 18:01 Anita-ff
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2018年7月9日
机器学习&深度学习基础(tensorflow版本实现的算法概述0)
摘要: tensorflow集成和实现了各种机器学习基础的算法,可以直接调用。 代码集:https://github.com/ageron/handson-ml 监督学习 1)决策树(Decision Tree)和随机森林 决策树: 决策树是一种树形结构,为人们提供决策依据,决策树可以用来回答yes和no问
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posted @ 2018-07-09 17:22 Anita-ff
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机器学习&深度学习基础(机器学习基础的算法概述及代码)
摘要: 参考:机器学习&深度学习算法及代码实现 Python3机器学习 传统机器学习算法 决策树、K邻近算法、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、Logistic回归算法,聚类等。 一、机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3《机器学习实战》学习笔记(
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posted @ 2018-07-09 17:19 Anita-ff
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