摘要： 一、numpy概述 numpy（Numerical Python）提供了python对多维数组对象的支持：ndarray，具有矢量运算能力，快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 二、创建ndarray数组 ndarray：N维数组对象（ 阅读全文

摘要： 详见：http://nbviewer.jupyter.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/net_surgery.ipynb 假设使用标准的caffe参考ImageNet模型“CaffeNet”，将其转换为一个完全的卷积网络，以实现对大输入的高效、密 阅读全文

摘要： import numpyimport pyximportpyximport.install(setup_args={"script_args":["--compiler=mingw32"], "include_dirs":numpy.get_include()}, reload_support=Tr 阅读全文

摘要： 转自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包 阅读全文

摘要： 转自：https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/6806246.html object detection我的理解，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。object detection要解决的问题就是物体在哪里，是什么这整个流程的问题。然而，这个问题可 阅读全文

摘要： Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：Weight Decay 权值衰减，Momentum 动量和Learning R 阅读全文

摘要： tf.nn.conv2d是TensorFlow里面实现卷积的函数，参考文档对它的介绍并不是很详细，实际上这是搭建卷积神经网络比较核心的一个方法，非常重要 tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name 阅读全文

摘要： 转自：简书https://www.jianshu.com/p/55458caf0814 SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。 阅读全文

摘要： 1. tf.Variable与tf.get_variable tensorflow提供了通过变量名称来创建或者获取一个变量的机制。通过这个机制，在不同的函数中可以直接通过变量的名字来使用变量，而不需要将变量通过参数的形式到处传递。 TensorFlow中通过变量名获取变量的机制主要是通过tf.get 阅读全文

摘要： 转自http://www.cnblogs.com/pinard/p/7160330.html 刘建平Pinard word2vec是google在2013年推出的一个NLP工具，它的特点是将所有的词向量化，这样词与词之间就可以定量的去度量他们之间的关系，挖掘词之间的联系。虽然源码是开源的，但是谷歌的 阅读全文