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2018年4月1日
Python数据增强(data augmentation)库--Augmentor 使用介绍
摘要: Augmentor 使用介绍 原图 1.random_distortion(probability, grid_height, grid_width, magnitude) 最终选择参数为 其他参数效果: magnitude 和 grid_width,grid_height 越大,扭曲程度越大 2.
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posted @ 2018-04-01 16:35 marsggbo
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2018年3月26日
DeepLearning.ai学习笔记(五)序列模型 -- week2 自然语言处理与词嵌入
摘要: 一、词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法,即one hot表示法。 如下图示,“ Man ”这个单词可以用 $O_{5391}$ 表示,其中 O 表示One_hot。其他单词同理。 但是这样的表示方法有一个缺点,看是看下图中右侧给出的例子,比如给出这么一句不完整的话: I want a gl
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posted @ 2018-03-26 12:02 marsggbo
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2018年3月15日
空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)原理和代码实现(Pytorch)
摘要: 想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一、为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP。 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模
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posted @ 2018-03-15 12:12 marsggbo
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2018年3月8日
计算机四级网络工程师等级考试题库软件---百度云分享
摘要: 做件好事,考四级的兄弟们一起共勉~~~ 链接:https://pan.baidu.com/s/1im4BDVZofZbT9f5PZtsxdA 密码:9i5h 若链接失效请关注如下公众号,后台私信【计算机四级】即可获得更新链接。 微信公众号:AutoML机器学习 MARSGGBO♥原创 如有意合作或
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posted @ 2018-03-08 10:54 marsggbo
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2018年3月7日
批量下载Coursera及其他场景上的文件
摘要: 以下方法同样适用于其他场景的批量下载。 最近在学习Coursera退出的深度学习课程,我希望把课程提供的作业下载下来以备以后复习,但是课程有很多文件,比如说脸部识别一课中的参数就多达226个csv文件,如果单纯靠鼠标点击下载简直要疯掉,所以给出如下方法: 等不及的可以跳过方法一,直接看方法二 方法一
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posted @ 2018-03-07 18:50 marsggbo
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解决ipad连接不上电脑的问题
摘要: 检查一下信息: 1.iTunes是否安装 2.数据线是否完好 3.检查下图中的两个设备是否开启 4.最后一步是最恶心的:是否关闭了防火墙!!!! 操作步骤如下图示 我就是因为打开了防火墙,所以一直连接不上我自己的电脑,但是却能连上别人的电脑。
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posted @ 2018-03-07 11:18 marsggbo
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2018年3月6日
解决ping 127.0.0.1 一般故障 问题
摘要: 故障如下图: 绕了好一大圈才发现是goupi防火墙搞的鬼,弄得我一些软件一直运行不了!!!!! 废话不多说,关了防火墙就行了:操作步骤如下图示 关闭之后,美滋滋:
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posted @ 2018-03-06 22:56 marsggbo
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2018年2月28日
DeepLearning.ai学习笔记(五)序列模型 -- week1 循环序列模型
摘要: 一、为什么选择序列模型 序列模型可以用于很多领域,如语音识别,撰写文章等等。总之很多优点。。。 二、数学符号 为了后面方便说明,先将会用到的数学符号进行介绍。 以下图为例,假如我们需要定位一句话中人名出现的位置。 红色框中的为输入、输出值。可以看到人名输出用1表示,反之用0表示; 绿色框中的$x^{
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posted @ 2018-02-28 20:31 marsggbo
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2018年2月13日
DeepLearning.ai学习笔记(四)卷积神经网络 -- week4 特殊应用:人力脸识别和神经风格转换
摘要: 一、什么是人脸识别 老实说这一节中的人脸识别技术的演示的确很牛bi,但是演技好尴尬,233333 啥是人脸识别就不用介绍了,下面笔记会介绍如何实现人脸识别。 二、One shot(一次)学习 假设我们发财了,开了一家公司。然后作为老板的我们希望与时俱进,所以想使用人脸识别技术来实现打卡。 假如我们公
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posted @ 2018-02-13 22:24 marsggbo
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2018年1月17日
DeepLearning.ai学习笔记(四)卷积神经网络 -- week3 目标检测
摘要: 一、目标定位 这一小节视频主要介绍了我们在实现目标定位时标签该如何定义。 上图左下角给出了损失函数的计算公式(这里使用的是平方差) 如图示,加入我们需要定位出图像中是否有pedestrian,car,motorcycles。注意在这里我们假设图像中只肯呢个存在这三者中的一种或者都不存在,所以共有四种
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posted @ 2018-01-17 20:41 marsggbo
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