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《将博客搬至CSDN》 阅读全文
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最近做项目看了一篇论文《Learn to See in the Dark》下面是一些论文笔记 概括： 这篇论文主要介绍的是在低光照的环境下用两个标准的FCN网络，通过控制变量法来对比不同的去噪，增加信噪比（SNR）的方案，最终找到一个很好的解决方案。下面是详细介绍： 图片噪声影响： 由于图片拍摄的一 阅读全文
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转载自：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1411.4038v1.pdf 背景 CNN能够对图片进行分类，可是怎么样才能识别图片中特定部分的物体，在2015年之前还是一个世界难题。神 阅读全文
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支持向量机SVM算法实践 利用Python构建一个完整的SVM分类器，包含SVM分类器的训练和利用SVM分类器对未知数据的分类， 一、训练SVM模型 首先构建SVM模型相关的类 1 class SVM: 2 def __init__(self, dataSet, labels, C, toler, 阅读全文
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Python 数据科学入门教程：Matplotlib Python 数据科学入门教程：Matplotlib 转载自：https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/54407212 转载自：https://blog.csdn.net/wizard 阅读全文
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借鉴自：http://www.cnblogs.com/denny402/p/5072746.html 本文讲解一些其它的常用层，包括：softmax_loss层，Inner Product层，accuracy层，reshape层和dropout层及其它们的参数配置。 1、softmax-loss s 阅读全文
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队列和线程 和 TensorFlow 中的其他组件一样，队列（queue）本身也是图中的一个节点，是一种有状态的节点，其他节点，如入队节点（enqueue）和出队节点（dequeue），可以修改它的内容。例如，入队节点可以把新元素插到队列末尾，出队节点可以把队列前面的元素删除。本节主要介绍队列、队列 阅读全文
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转载自：https://blog.csdn.net/u011067360/article/details/20844443 数据挖掘开源软件：WEKA基础教程 本文档部分来自于网络，随着自己的深入学习，讲不断的修订和完善。 第一节 Weka简介： Weka是由新西兰怀卡托大学开发的智能分析系统（Wa 阅读全文
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1、激活函数 激活函数（activation function）运行时激活神经网络中某一部分神经元，将激活信息向后传入下一层的神经网络。神经网络之所以能解决非线性问题（如语音、图像识别），本质上就是激活函数加入了非线性因素，弥补了线性模型的表达力，把“激活的神经元的特征”通过函数保留并映射到下一层。 阅读全文
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1、图、操作和张量 TensorFlow 的计算表现为数据流图，所以 tf.Graph 类中包含一系列表示计算的操作对象（tf.Operation），以及在操作之间流动的数据 — 张量对象（tf.Tensor）。与图相关的 API 均位于tf.Graph 类中： tf.Operation 类代表图中 阅读全文