冰冻三尺 非一日之寒

摘要： 神经网络只需要学习一个函数d d（img1, img2） = degree of difference between imags d将输出两张图片的差异，如果有新人加入，则不需要重新训练网络，只需要用新人的照片与数据库中的去作比较 如果输出的差异小于某个阈值，则判断为是同一个人 Siamese n 阅读全文

摘要： 注意顺序 pyqt 这个不要用4了，用5，直接 pip install PyQt5==5.15.4 traits vtk mayavi 链接: https://pan.baidu.com/s/1xkxeHSLABs51fLbbV0-fVw 提取码: exgz 阅读全文

摘要： import tensorflow as tf import numpy as np #保存权重 model_file = "./model/cifarmodel.h5" model.save_weights(model_file) print("已保存模型权重！") #加载权重 try: mode 阅读全文

摘要： 一、各层的意义 输入层：将每个像素代表一个特征点输入到网络中 卷积层：卷积运算的主要目的是使原信号特征增强，并降低噪音 降采样层：降低网络训练参数及模型的过拟合程度 全连接层：对生成的特征进行加权 二、全连接层与卷积层的参数比较 局部连接即每个卷积的输出只是与卷积核大小的部分有联系，而全连接层的每个 阅读全文

摘要： 例如使用14 * 14的窗口在16 * 16的图像上从左到右、从上到下滑动，最终会生成2 * 2 * k的张量，注意并不是单独把每个窗口拿去放到网络中，而是一张图，一次性放到网络中，共享重复区域 rcnn分为两步，先用图像分割算法分割出每个图像，然后再对一些可能为对象的色块进行识别，生成box 阅读全文

摘要： import tensorflow logdir = './logs' checkpoint_path = './checkpoint/Titanic.{epoch:02d}-{val_loss:.2f}.ckpt' #路径为当前目录下的checkpoint子目录，后边为命名规则 callbacks 阅读全文

摘要： 在指定网址下载文件，并放到指定目录 import urllib.request import os url = "xxxxx" data_path = "D:/xxx" if not os.path.isfile(data_path): # 如果不存在文件 ret = urllib.request. 阅读全文

摘要： 当中间多一层时，如64个神经元，只需设两个w，两个b，依次类推，每增加一层增加一个w和一个b w1 = tf.Variabel(tf.random.normal([784, 64], mean = 0.0, stddev = 1.0, dtype = tf.float32)) b1 = tf.Var 阅读全文

摘要： 独热编码 是一种稀疏向量 其中一个元素为1，其余元素均为0 常用于表示有有限个可能值的字符串或标识符 mnist = input_data.read_data_sets("MNST_data/", one_hot = True) mnist.train.labels[1] # 值为3 #则输出为 a 阅读全文

摘要： #读入数据并转化为numpy格式import pandas as pd df = pd.read_csv("C:/Users/WTSRUVF/Desktop/data/boston.csv") df = df.values from sklearn.preprocessing import scal 阅读全文