信息领域热词分析--质量属性重构
摘要:关于易用性的分析已经在之前的一篇博客中提及到了:https://www.cnblogs.com/halone/p/12392526.html 这里就不再对六大质量属性之一的易用性进行分析了。 之前完成的信息领域热词分析的一个系统,里面对于当前信息领域的热词进行了简单的分析并给出对应的词云图和来源。但
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2020-03-29 18:41
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Tensorflow--WIN10系统1070安装GPU版本的Tensorflow1.8.0
摘要:这几天深度学习的过程中发现了一个问题,现在深度学习的过程中用到的tensorflow是CPU版本,而在训练的过程当中所用到的时间感觉特别长,因此想换成gpu版本的tensorflow,来缩短深度学习中模型训练的时间。 由于之前学习的过程当中所用到的tensorflow是1.0版本,所有写的代码都是基
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2020-03-27 17:16
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Tensorflow--基于卷积神经网络实现男女声音分类识别
摘要:现在网上基本都没有对应的基于神经网络声音分类识别的较简单的教程,所以我打算通过我自己的思路,编写出一个实现男女声音识别的一个深度学习的模型。 因为没有验证过该想法是否正确,所以想通过该博客来记录实验的结果,无论最终是否能成功识别男女声音,我都想将此次的实验记录下来。 首先从网站http://fest
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2020-03-22 22:17
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第五周学习--卷积网络识别含义多重性验证
摘要:先说这个验证的实验结论。 结论: 卷积网络识别的结果的各个位置具有多样性,即若一个神经网络识别出多个结果的时候,各个结果间即使数值相同,之间也不存在相互的影响。 推论1: 若要识别一个物体的n个不同特征,则必须至少提供共2*n个对应位置的不同特征的图片(即特征间组合不用考虑交叉但需全覆盖)进行识别才
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2020-03-22 18:19
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Python学习--爬取豆瓣爱情分类前20部电影信息练习
摘要:之前的爬虫用的都是java,这次想利用python来爬取网页信息。 首先进入豆瓣中:https://movie.douban.com/ 右击检查,选择network中xhr属性,点击爱情分类的电影 看到这里对应的request url的响应网页,复制https://movie.douban.com/
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2020-03-17 09:47
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Python奇思妙想--将中文转化为像素点信息(将中文转化为可神经计算的图片)可变长度的字符串动态代入神经网络
摘要:前几天学习了卷积神经网络之后发现卷积神经网络处理图片时候的优点,同时我发现了神经网络不仅仅在于能处理图片的分类,而且还能实现声音的识别。我就想着既然它能够识别图片的种类,那必定是运用到了图片中的隐含的信息,而这些信息的表示不就是一个个的像素点吗,这个想法让我想将中文转化为像素点,然后将中文的顺序在图
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2020-03-16 16:25
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第三周学习进度--卷积神经网络简单实践猫狗识别
摘要:本周主要构件了一个卷积神经网络的模型,主要用以识别对应图片的种类,并且能够对图片进行预测 以下就是实现从网上爬取图片之后并识别毫不相干的从百度上查找的猫和狗图片的种类 首先从网上爬取一些图片到本地的文件夹当中,并对图片进行对应标签的标记。 我在网上选取了一些猫和狗的图片, 对爬取的图片进行标记,猫的
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2020-03-16 00:27
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课堂测试当日进度--大数据分析
摘要:今天课堂上的测试的完成到了数据分析阶段,对于数据的清洗基本上都已经完成了,就是在现在在地图下钻到县一级的地方卡主了,现在的问题是没有县一级的地图。网上的例子也不能够直接引用。 对于课堂测试的要求中的 1.地域维度标准化,增加行政区划编码列,规范地域取值都已经完成 2.数据初级分析-分类,对其中关键字
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2020-03-12 22:27
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第二周学习进度
摘要:本周主要对python的相关工具进行了学习,对于tensorflow的用法有了基础性的了解。在其图,会话方面做了简单的线性回归学习。 看了一些深度学习的内容,了解了卷积神经网络的结构,对于CNN的学习过程中还没有实际地进行应用,准备在本周搭建卷积神经网络并进行一个实际的例子的尝试。 测试并搭建了VP
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2020-03-09 15:16
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天马星空的人工智能语言--让机器拥有情感(1)
摘要:道可道,非常道;名可名,非常名。 对于人工智能而言,一直秉承着上述的那几句话,似乎在当下,只有大自然才懂得真正的人工智能是如何实现的,而拥有情感的人工智能,对于人类来说一直保持着神秘。 前几天在今日头条上看到了一个对于基于深度学习多次迭代后贪吃蛇能像有人控制它吃食物那样的一个例子提起了我对于深度学习
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2020-03-06 00:34
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软件架构质量属性--易用性
摘要:易用性 - 消费方使用系统提供的资源(能力或服务)的便利程度。 易用性关注的是对用户来说完成某个期望任务的容易程度和系统所提供的用户支持的种类。可以将易用性分为如下几个方面:易理解,易操作,易学习,效率性,出错率,满意度,易分享等。 以上的7点可以概括为:让软件系统易见、易学、易用。以技术为基础,以
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2020-03-01 22:11
Halone
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