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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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2017年11月22日
win10 tensorflow python3*,Multiprocessing using fit_generator(pickle_safe=True) fail问题解决
摘要: 由于WIN版本的tensorflow使用 fit_generator时候,出现错误,但是mac 不会出现, 所以的解决方法就是https://github.com/fchollet/keras/issues/5071 里面把
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posted @ 2017-11-22 17:00 Anita-ff
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2017年11月13日
xcode从8升级到9出现的问题
摘要: 为了使用iOS11,升级了xcode结果,TensorStorage.h里面报错,修改如下: https://stackoverflow.com/questions/46356153/xcode-9-falls-to-build-partial-template-specialization-in-
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posted @ 2017-11-13 14:37 Anita-ff
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2017年11月9日
c++保存数据到TXT
摘要: sprintf(filename, "/Users/anitafang/Documents/Datasets/test-tensorflow/002/annot3/%d.pts", cunt); // ofstream ofresult( filename,ios::app); // ofresult<<"version: 1"<<endl; // ...
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posted @ 2017-11-09 16:28 Anita-ff
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2017年11月7日
基于机器学习人脸识别face recognition具体的算法和原理
摘要: 引自:http://blog.csdn.net/eclipsesy/article/details/78388468?utm_source=debugrun&utm_medium=referral 0 简介 人脸识别大致分为如下三个部分: 人脸检测 face detection 人脸对齐 face
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posted @ 2017-11-07 14:38 Anita-ff
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2017年11月2日
pycharm 操作的一些设置,记录下
摘要: 机器学习中大量的用到了Python,因此需要有pycharm作为Python的编译工具,配合anconda环境进行配置,将macos,tensorflow ,python的配置记录下: ok,配置完tensorflow anconada的环境,然后打开pycharm。然后配置pycharm-pref
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posted @ 2017-11-02 11:43 Anita-ff
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2017年10月30日
ML-DL-各种资源汇总
摘要: 1.Used Libraries, Datasets, and Models 1.1 Libraries 1.2 Datasets 1.3 Models Structure 1.3 Available pre-trained model 2. TensorFlow Tips 2.1 Using GP
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posted @ 2017-10-30 10:51 Anita-ff
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2017年10月20日
MATLAB实现多元线性回归预测
摘要: 一、简单的多元线性回归: data.txt 回归代码: 简单的得到一个变换的公式 y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(3)*x3; 二、ridge regression岭回归 其实就是在回归前对数据进行预处理,去掉一些偏差数据的影响。 1、一般线性回归遇到的问题 在处理复杂的数据的回归
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posted @ 2017-10-20 14:58 Anita-ff
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【机器学习】 Matlab 2015a 自带机器学习算法汇总
摘要: MATLAB机器学习没看到啥教程,只有一系列函数,只好记录下: MATLAB每个机器学习方法都有很多种方式实现,并可进行高级配置(比如训练决策树时设置的各种参数) ,这里由于篇幅的限制,不再详细描述。我仅列出我认为的最简单的使用方法。详细使用方法,请按照我给出的函数名,在matlab使用如下命令,进
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posted @ 2017-10-20 11:39 Anita-ff
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2017年10月9日
C++中嵌入python程序——命令行模式
摘要: http://blog.csdn.net/yiyouxian/article/details/51992721
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posted @ 2017-10-09 18:16 Anita-ff
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Python 实现多元线性回归预测
摘要: 一、二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt Python代码如下: 二、多元线性回归,以三个特征输入为例 输入数据:testdata.txt。其中第一列是指输入的数据序列,不可读入 python 代码:
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posted @ 2017-10-09 17:23 Anita-ff
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