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2021年10月

10.31 22:37:46

发表了文章 2021-10-31 22:37:46

成功解决 .Quit() File "COMObject InternetExplorer.Application", line 2, in Quit pywintypes.com_error

成功解决 .Quit() File "COMObject InternetExplorer.Application", line 2, in Quit pywintypes.com_error
10.31 22:34:39

发表了文章 2021-10-31 22:34:39

AI公开课：19.05.30 瞿炜-新东方AI研究院院长《做懂教育的AI：把未来带进现实》课堂笔记以及个人感悟

AI公开课：19.05.30 瞿炜-新东方AI研究院院长《做懂教育的AI：把未来带进现实》课堂笔记以及个人感悟
10.31 22:33:50

发表了文章 2021-10-31 22:33:50

成功解决model_selection\_search.py:761: DeprecationWarning: The grid_scores_ attribute was deprecated in

成功解决model_selection\_search.py:761: DeprecationWarning: The grid_scores_ attribute was deprecated in
10.31 22:33:08

发表了文章 2021-10-31 22:33:08

ML之xgboost：利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

ML之xgboost：利用xgboost算法(自带,特征重要性可视化+且作为阈值训练模型)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
10.31 22:26:58

发表了文章 2021-10-31 22:26:58

AI公开课：19.05.29 浣军-百度大数据实验室主任《AutoDL 自动化深度学习建模的算法和应用》课堂笔记以及个人感悟

AI公开课：19.05.29 浣军-百度大数据实验室主任《AutoDL 自动化深度学习建模的算法和应用》课堂笔记以及个人感悟
10.31 22:26:06

发表了文章 2021-10-31 22:26:06

AI公开课：19.05.15施尧耘-达摩院量子实验室主任《量子计算：前景与挑战》课堂笔记以及个人感悟

AI公开课：19.05.15施尧耘-达摩院量子实验室主任《量子计算：前景与挑战》课堂笔记以及个人感悟
10.31 22:24:44

发表了文章 2021-10-31 22:24:44

成功解决This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all

成功解决This module was deprecated in version 0.18 in favor of the model_selection module into which all
10.31 22:23:48

发表了文章 2021-10-31 22:23:48

成功解决mnist.py:110: dense_to_one_hot (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is de

成功解决mnist.py:110: dense_to_one_hot (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is de
10.31 22:22:53

发表了文章 2021-10-31 22:22:53

成功解决mxnet-tag\mxnet\src\operator\tensor\./matrix_op-inl.h:189: Using target_shape will be deprecated

成功解决mxnet-tag\mxnet\src\operator\tensor\./matrix_op-inl.h:189: Using target_shape will be deprecated
10.31 22:02:20

发表了文章 2021-10-31 22:02:20

Matlab：成功解决Too many input arguments

Matlab：成功解决Too many input arguments
10.31 22:01:45

发表了文章 2021-10-31 22:01:45

DL之InceptionV4/ResNet：InceptionV4/Inception-ResNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

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10.31 22:00:57

发表了文章 2021-10-31 22:00:57

ML之Validation：机器学习中模型验证方法的简介、代码实现、案例应用之详细攻略

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10.31 21:59:56

发表了文章 2021-10-31 21:59:56

DL之RetinaNet：RetinaNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

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10.31 21:58:38

发表了文章 2021-10-31 21:58:38

Matlab：成功解决Index out of bounds because numel(A)=5

Matlab：成功解决Index out of bounds because numel(A)=5
10.31 21:57:53

发表了文章 2021-10-31 21:57:53

Win之Software Installation：谷歌地球(Google Earth) 的简介、安装、使用方法之详细攻略

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10.31 21:55:53

发表了文章 2021-10-31 21:55:53

Python语言学习：基于python五种方法实现使用某函数名【func_01】的字符串格式('func_01')来调用该函数【func_01】执行功能

Python语言学习：基于python五种方法实现使用某函数名【func_01】的字符串格式('func_01')来调用该函数【func_01】执行功能
10.31 21:54:27

发表了文章 2021-10-31 21:54:27

成功解决ValueError: Parameter values for parameter (n_estimators) need to be a sequence.

成功解决ValueError: Parameter values for parameter (n_estimators) need to be a sequence.
10.31 21:53:09

发表了文章 2021-10-31 21:53:09

ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+GridSearchCV)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
10.31 21:52:00

发表了文章 2021-10-31 21:52:00

ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+7CrVa)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

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10.31 21:50:36

发表了文章 2021-10-31 21:50:36

ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

ML之xgboost：利用xgboost算法(sklearn+3Split)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
10.31 21:49:34

发表了文章 2021-10-31 21:49:34

ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

ML之xgboost：利用xgboost算法(结合sklearn)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
10.31 21:48:44

发表了文章 2021-10-31 21:48:44

成功解决sklearn\preprocessing\label.py:151: DeprecationWarning: The truth value of an empty array is amb

成功解决sklearn\preprocessing\label.py:151: DeprecationWarning: The truth value of an empty array is amb
10.31 21:48:07

发表了文章 2021-10-31 21:48:07

ML之xgboost：利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)

ML之xgboost：利用xgboost算法(自带方式)训练mushroom蘑菇数据集(22+1,6513+1611)来预测蘑菇是否毒性(二分类预测)
10.31 21:46:21

发表了文章 2021-10-31 21:46:21

成功解决lib\subprocess.py", line 997, in _execute_child startupinfo) FileNotFoundError: [WinError 2]

成功解决lib\subprocess.py", line 997, in _execute_child startupinfo) FileNotFoundError: [WinError 2]
10.31 21:45:30

发表了文章 2021-10-31 21:45:30

成功解决graphviz\backend.py", line 162, in pipe raise ExecutableNotFound(args) graphviz.backend.Executab

成功解决graphviz\backend.py", line 162, in pipe raise ExecutableNotFound(args) graphviz.backend.Executab
10.31 21:44:46

发表了文章 2021-10-31 21:44:46

成功解决 raise XGBoostError(_LIB.XGBGetLastError()) xgboost.core.DMatrix/Booster has not been intialized

成功解决 raise XGBoostError(_LIB.XGBGetLastError()) xgboost.core.DMatrix/Booster has not been intialized
10.31 21:38:33

发表了文章 2021-10-31 21:38:33

Dataset之mushroom：mushroom蘑菇数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略

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10.31 21:37:37

发表了文章 2021-10-31 21:37:37

DL之BN-Inception：BN-Inception算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）

DL之BN-Inception：BN-Inception算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
10.31 21:36:13

发表了文章 2021-10-31 21:36:13

DL之BN-Inception：BN-Inception算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（一）

DL之BN-Inception：BN-Inception算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略
10.31 21:34:37

发表了文章 2021-10-31 21:34:37

Dataset之WebVision：WebVision数据集简介、下载、使用方法之详细攻略

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10.31 21:32:55

发表了文章 2021-10-31 21:32:55

Dataset之Fashion-MNIST：Fashion-MNIST数据集简介、下载、使用方法之详细攻略

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10.31 21:31:23

发表了文章 2021-10-31 21:31:23

AI公开课：19.05.22 Aya Soffer—IBM AI Tech VP《Advanced, scalable, and trusted AI 》课堂笔记以及个人感悟

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10.31 21:29:50

发表了文章 2021-10-31 21:29:50

DL之DeconvNet：DeconvNet算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略

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10.31 21:29:07

发表了文章 2021-10-31 21:29:07

ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值（二）

ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
10.31 21:28:10

发表了文章 2021-10-31 21:28:10

ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值（一）

ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测值VS真实值
10.31 21:25:54

发表了文章 2021-10-31 21:25:54

ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能

ML之回归预测：利用八(9-1)种机器学习算法对无人驾驶汽车参数(2017年的data,18+2)进行回归预测+评估八种模型性能
10.31 21:24:39

发表了文章 2021-10-31 21:24:39

成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'

成功解决TypeError: unhashable type: 'numpy.ndarray'
10.31 21:23:40

发表了文章 2021-10-31 21:23:40

Dataset：(公交车、恐龙、大象、花朵、骏马)六类图片数据集(AutoKeras测试)的简介、下载、使用方法之详细攻略

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10.31 21:22:51

发表了文章 2021-10-31 21:22:51

成功解决TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'NoneType' and 'dict'

成功解决TypeError: unsupported operand type(s) for %: 'NoneType' and 'dict'
10.31 21:22:04

发表了文章 2021-10-31 21:22:04

NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量（二）

NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量
10.31 21:21:40

发表了文章 2021-10-31 21:21:40

NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量(一)

NLP之word2vec：利用 Wikipedia Text(中文维基百科)语料+Word2vec工具来训练简体中文词向量
10.31 21:20:08

发表了文章 2021-10-31 21:20:08

DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—训练过程

DL之CNN：基于CRNN_OCR算法(keras,CNN+RNN)利用数据集(torch,mdb格式)训练来实现新图片上不定长度字符串进行识别—训练过程
10.31 21:18:52

发表了文章 2021-10-31 21:18:52

成功解决ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle Environment objects

成功解决ForkingPickler(file, protocol).dump(obj) TypeError: can't pickle Environment objects
10.31 21:16:50

发表了文章 2021-10-31 21:16:50

成功解决 keras\callbacks.py:999: UserWarning: `epsilon` argument is deprecated and will be removed, use

成功解决 keras\callbacks.py:999: UserWarning: `epsilon` argument is deprecated and will be removed, use
10.31 21:16:04

发表了文章 2021-10-31 21:16:04

成功解决IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type

成功解决IndexError: arrays used as indices must be of integer (or boolean) type
10.31 21:15:28

发表了文章 2021-10-31 21:15:28

成功解决OSError: cannot open resource File "F:Python36\lib\site-packages\PIL\ImageFont.py", self.font

成功解决OSError: cannot open resource File "F:Python36\lib\site-packages\PIL\ImageFont.py", self.font
10.31 21:14:44

发表了文章 2021-10-31 21:14:44

成功解决read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and wil

成功解决read_data_sets (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is deprecated and wil
10.31 21:14:05

发表了文章 2021-10-31 21:14:05

成功解决mnist.py:110: dense_to_one_hot (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is de

成功解决mnist.py:110: dense_to_one_hot (from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist) is de
10.31 21:13:09

发表了文章 2021-10-31 21:13:09

成功解决TypeError: Won't implicitly convert Unicode to bytes; use .encode()

成功解决TypeError: Won't implicitly convert Unicode to bytes; use .encode()
10.31 13:26:56

发表了文章 2021-10-31 13:26:56

Py之lmdb：lmdb的简介、安装、使用方法之详细攻略

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发表了文章 2022-08-28

DayDayUp：7月25日，如何打造技术品牌影响力？顶级大咖独家传授—阿里云乘风者计划专家博主&CSDN TOP1“一个处女座程序猿”《我是如何通过写作成为百万粉丝博主的？》演讲全文回顾
发表了文章 2022-08-23

AI：AI与爱无处不在，大赛与奖金齐飞—【科大讯飞】AI开发者大赛—与你在AI盛会中遨游！
发表了文章 2022-07-25

成功解决AttributeError: module 'cv2.cv2' has no attribute 'CV_CAP_PROP_FPS'和 'CV_CAP_PROP_FRAME_WIDTH'
发表了文章 2022-07-25

成功解决ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64').
发表了文章 2022-07-25

DL之FAN：FAN人脸对齐网络(Face Alignment depth Network)的论文简介、案例应用之详细攻略
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Py之cupy：cupy的简介、安装、使用方法之详细攻略
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Py之gevent：gevent的简介、安装、使用方法之详细攻略
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成功解决需要Xmanager软件来处理X11转发需求
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成功解决cv2.error: OpenCV(4.1.2) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion fa
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成功解决VirtualBox is not installed. Please re-run the Toolbox Installer and try again.
发表了文章 2022-07-25

Docker Toolbox：Docker Toolbox的简介、安装、使用方法之详细攻略
发表了文章 2022-07-25

成功解决Docker Desktop requires Windows 10 Pro or Enterprise version 15063 to run.
发表了文章 2022-07-25

Docker：Docker的简介、安装、使用方法之详细攻略
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成功解决VS编译环境下C++语言出现的异常提示：烫烫烫烫烫烫烫烫烫烫
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ML之SIFT_FLANN：对图片提取SIFT特征并利用FLANN方法判别图像的相似度并可视化
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ML之SSIM：基于输入图片RGB的三维向量利用SSIM(结构相似性度量)算法进行判别
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ML之Cosin：基于输入图片RGB均值化转为单向vector利用Cosin(余弦相似度)算法进行判别
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ML之Hog_HammingDistance：基于Hog特征提取“RGB”图像的768个值的单向vector利用汉明距离算法进行判别
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ML之Hash_HamMingDistance：基于输入图片哈希化(均值哈希+差值哈希)即8*8个元素的单向vector利用汉明距离算法进行判别

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