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Python数据分析实战项目-北京二手房数据分析

本篇文章主要是介绍一个北京二手房数据分析的项目,目的是熟悉python数据分析的及可视化的一些常用方法。数据获取通过编写python脚本(爬虫)从二手房交易数据网站上获取北京二手房数据集数据解释Direction:方向District:区域Elevator:电梯Floor:楼层Garden;花园Id:编号Layout:布局Price:价格Region:地区Renova...

如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)

如何读取NIFTI格式图像(.nii文件)1 NIFTI格式图像1.1 什么是NIFTI格式图像1.2 为什么会出现NIFTI格式图像2 读取NIFTI格式图像2.1 ITK-SNAP2.2 itkwidgets2.3 simpleITK2.4 Nibabel参考文献在医学图像处理中,我们经常使用一种NIFTI格式图像(.nii文件),现在我们来看看1 NIFTI格式图像1.1 什么是NIFTI格

#php#深度学习#人工智能
pytorch的两个函数 tensor.detach(),tensor.detach_(),tensor.clone() 的作用和区别

前言:当我们在训练网络的时候可能希望保持一部分的网络参数不变,只对其中一部分的参数进行调整;或者值训练部分分支网络,并不让其梯度对主网络的梯度造成影响,这时候我们就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。1 tensor.detach()返回一个新的tensor,从当前计算图中分离下来的,但是仍指向原变量的存放位置,不同之处只是requires_grad为false,得到的这个ten

#深度学习#pytorch#python
机器学习理论《统计学习方法》学习笔记:奇异值分解(SVD)

第十五章 奇异值分解摘要1 奇异值分解的定义与定理1.1 奇异值分解的定义1.2 奇异值分解的基本定理2 紧奇异值分解和截断奇异值分解2.1 紧奇异值分解2.2 截断奇异值分解摘要奇异值分解(SVD)是一种矩阵因子分解方法,是线性代数的概念,但在统计学习中被广泛使用,成为其重要工具,其中主成分分析、潜在语义分析都用到奇异值分解。任意一个m×nm\times nm×n矩阵,都可以表示为三个矩阵的乘积

#机器学习#数据挖掘
Non-local Neural Networks:非局部神经网络

Non-local Neural Networks:非局部神经网络Abstract1. Introduction2. Related WorkNon-local image processing.Graphical models.Abstract卷积运算和递归运算都是一次处理一个局部邻域的构造块。在本文中,我们将非本地操作作为一个通用的构建模块家族来描述,用于捕获长期依赖关系。受计算机视觉中经典非

#神经网络#网络
基于机器学习的车辆检测算法研究方法概述

基于机器学习的车辆检测算法研究进展1 背景、意义、分类和应用1.1 问题的背景与意义1.2 目标检测分类1.3 应用2 三类基本算法2.1 帧间差分法2.2 背景减除法2.2.1 中值模型(Median Model)2.2.2 自适应背景模型改进算法4 工程应用存在的问题1 背景、意义、分类和应用1.1 问题的背景与意义序列图像的运动分析主要包括运动目标的检测、跟踪、分类及行为理解几个过程。检测是

#机器学习#计算机视觉
卷积神经网络训练的三个概念(Epoch,Batch,Iteration)

总结下训练神经网络中最最基础的三个概念:Epoch(训练多少轮), Batch(每次输入网络样本的个数), Iteration(迭代次数)。1.名词解释名词定义Epoch使用训练集的全部数据,对模型进行一次完整训练,称之为“一代训练”Batch使用训练集中的一小部分样本,对模型权重进行一次反向传播的参数更新,这一小部分样本被称为“一批数据”Iteration使用一个Batch数据,对模型进行一次参

数字图像处理与Python实现笔记之图像压缩

数字图像处理与Python实现笔记摘要绪论1 数字图像处理基础知识2 彩色图像处理初步3 空间滤波4 频域滤波5 图像特征提取6 图像压缩6.1 图像压缩简介6.2 熵编码技术6.2.1 哈夫曼编码6.2.2 算术编码6.2.3 行程编码6.2.4 LZW编码6.3 预测编码6.3.1 DM编码6.3.2 DPCM编码6.4 变换编码6.4.1 K-L编码6.4.2 离散余弦变换6.5 JPEG编

#python#机器学习#图像处理
基于PyTorch框架的多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类

多层全连接神经网络实现MNIST手写数字分类1 简单的三层全连接神经网络先用PyTorch实现最简单的三层全连接神经网络,然后添加激活层查看实验结果,最后再加上批标准化验证是否能够更加有效。1 简单的三层全连接神经网络...

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人工智能:物体检测之Faster RCNN模型

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#自动驾驶#神经网络#tensorflow +1
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