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2019年3月12日
Install Tensorflow object detection API in Anaconda (Windows)
摘要: This blog is to explain how to install Tensorflow object detection API in Anaconda in Windows 10 as well as how to train train a convolution neural ne
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posted @ 2019-03-12 23:37 老张哈哈哈
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2019年2月25日
Anacoda下报错conda command not found 以及TypeError: __new__() got an unexpected keyword argument 'serialized_options'
摘要: 在anacoda安装完成后,执行conda list命令,显示command not found 解决方法: 对于anaconda 2 , 输入export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH 对于anacoda3 , 输入export PATH=~/anaconda3/bin:$
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posted @ 2019-02-25 22:32 老张哈哈哈
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2019年2月23日
毕设手记--使用神经网络进行图像降噪
摘要: 最近在做与图像降噪有关的毕设,老师让看与denosing network 有关的论文, 从最普通的神经网络, 到卷积神经网络,残差神经网络, 再到DnCNN,把这些网络的结构, 降噪原理总结如下 1)MLP (multi layer perceptron): 结构 : 多层感知机实际上是一个非线性函
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posted @ 2019-02-23 02:58 老张哈哈哈
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2018年5月6日
机器学习2--逻辑回归
摘要: 线性模型的核心是一个线性函数 s= wTx,即将所有输入变量进行线性组合, 对于线性回归问题(linear regression),输入x,输出wTx;对于线性分类(linear classification)问题,需要离散的输出值,例如输出1表示某个样本属于类别C1,输出0表示不属于类别C1, 这
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posted @ 2018-05-06 05:23 老张哈哈哈
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2018年5月2日
ubuntu16.04 安装opencv3.4.0
摘要: 参考 https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/6490017.html https://blog.csdn.net/u013180339/article/details/77507936 这里的安装没有用pip或是conda安装,通过pip或者conda安装的ope
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posted @ 2018-05-02 06:33 老张哈哈哈
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2018年4月26日
数值优化(1)-最小二乘法
摘要: 最小二乘法 引子:如何求解一个无解方程组Ax=b的解 (Ax=b 是方程组的矩阵表现形式,A为矩阵,x为未知数) (例:对于 方程组而言,它的系数矩阵为 ,未知数向量为,右侧则有向量,所以方程组用 矩阵表示为) 这个问题听起来很荒谬,实际上这种问题很常见而且必须要解决,所以当Ax=b无解时如何去求解
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posted @ 2018-04-26 01:20 老张哈哈哈
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2018年4月25日
Ubuntu16.04下安装virtualbox,配置及卸载
摘要: 我是通过添加源的方式安装 将下边的命令添加到/etc/apt/source.list中 为apt-secure导入公钥: 安装virtualbox 在命令行下输入 即可启动virtualbox 接下来对虚拟机进行配置 点击new,出来以下画面,新建虚拟电脑。名称随意,比如为了记忆,这里安装的是ubu
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posted @ 2018-04-25 00:49 老张哈哈哈
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2018年4月2日
机器学习1-线性回归
摘要: 首先我们要分清楚分类和回归的区别,分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值,回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价、未来的天气情况等等。我们用申办银行信用卡的例子来进一步理解这两种问题的区别。 设想银行存有大量用户信息,比如年薪,年龄和居住地贷款等等,这些信息可以用在线性分类中,帮助银行
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posted @ 2018-04-02 06:53 老张哈哈哈
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2018年3月25日
python中的数据结构-链表
摘要: 一.什么是链表 链表是由一系列节点构成,每个节点由一个值域和指针域构成,值域中存储着用户数据,指针域中存储这指向下一个节点的指针.根据结构的不同,链表可以分为单向链表、单向循环链表、双向链表、双向循环链表等。单向链表的结构如下图所示: head 节点永远指向第一个节点, tail节点永远指向最后一个
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posted @ 2018-03-25 00:36 老张哈哈哈
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2018年3月18日
Numpy 对于矩阵的操作持续更新
摘要: >>> import numpy as np >>> a = np.random.randint(10,size=(5,5)) >>> a array([[0, 8, 3, 0, 2], [0, 6, 6, 6, 3], [0, 3, 6, 8, 7], [2, 6, 1, 4, 4], [4, 1
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posted @ 2018-03-18 06:47 老张哈哈哈
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