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永远不要想着身边同事同学能帮你,永远不要,除了老婆孩子,亲爹亲妈。在外孤独挺好的,在家我才是小孩。 变化是在平常不过的事情,但选择不变,才是人的能力。
神经网络分类算法原理详解
build.gradle文件介绍,gradle版本对应
GreenDao 3.0 中insert insertOrReplace save 区别
小米获取 版本22 手机存储权限拿不到
十字链表法,十字链表压缩存储稀疏矩阵详解
conda 常用命令, Non-zero exit code,You will need to adjust your conda configuration
智慧农业,现代农业,数字农业-农产品供应链
AI调参炼丹之法
主要包括农田信息采集、土壤养分及分布调查、农作物施肥、农作物病虫害防治、特种作物种植区监控、以及农业机械无人驾驶、农田起垄播种、无人机植保等应用,其中农业机械无人驾驶、农田起垄播种、无人机植保等应用对高精度北斗服务需求强烈。
损失函数(loss function)或代价函数(cost function)是将随机事件或其有关随机变量的取值映射为非负实数以表示该随机事件的“风险”或“损失”的函数。
神经网络中的遗忘,遗忘的作用
农业大数据是大数据理念、技术和方法在农业的实践。农业大数据涉及到耕地、播种、施肥、杀虫、收割、存储、育种等各环节,是跨行业、跨专业、跨业务的数据分析与挖掘,以及数据可视化。
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目标检测Faster R-CNN+YOLO
整体来看,Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,首先将输入图片resize到448x448,然后送入CNN网络,最后处理网络预测结果得到检测的目标。其速度更快,而且Yolo的训练过程也是端到端的。
PyCharm 如何设置SciView工具窗口Pycharm运行python程序画图不能显示Pycharm SciView Plots 显示不了图片imshow
使用web3j实现abi转java
因子分解机(Factorization machine,FM),DIFM模型
“Paddle Lite 是一组工具,可帮助开发者在移动设备、嵌入式设备和 loT 设备上运行模型,以便实现设备端机器学习。”
JNI ERROR (app bug): local reference table overflow (max=512)
JMeter软件压力测试,软件压力测试工具和流程有哪些
jmeter的线程组中 ramp-up period的作用
什么是人工智能(AI)?
有监督学习和无监督学习两者的区别
深度学习与机器学习有何不同?
人工智能、机器学习、深度学习、神经网络,都有什么区别
卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样,卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。 在全连接神经网络中,每相邻两层之间的节点都有边相连,于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列,这样方便显示连接结构。
为什么卷积神经网络不是全连接,卷积,池化,激活,损失函数
和普通的数据标准化类似, 是将分散的数据统一的一种做法, 也是优化神经网络的一种方法. 在之前 Normalization 的简介视频中我们一提到, 具有统一规格的数据, 能让机器学习更容易学习到数据之中的规律.
在loss function中的主要目的是把loss function变成continuous differerntiable function(连续可微分函数),从而在optimization(优化)
pca是指主成分分析技术,又称主分量分析。 主成分分析也称主分量分析,旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标。 在统计学中,主成分分析PCA是一种简化数据集的技术。它是一个线性变换。这个变换把数据变换到一个新的坐标系统中,使得任何数据投影的第一大方差在第一个坐标(称为第一主成分)上,第二大方差在第二个坐标(第二主成分)上,依次类推。
调参就是trial-and-error. 没有其他捷径可以走. 唯一的区别是有些人盲目的尝试, 有些人思考后再尝试. 快速尝试, 快速纠错这是调参的关键.
【卷积核的大小一般为奇数*奇数】 1*1,3*3,5*5,7*7都是最常见的。这是为什么呢?为什么没有偶数*偶数?
卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)是指至少在网络的一层中使用卷积运算来代替一般的矩阵乘法运算的神经网络,因此命名为卷积神经网络。
paddle Conv2D参数,在手撕数字识别案例中调参数;卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数如何确定呢?
GoogLeNet中的Inception模型优势
注意力机制是当前深度学习领域比较流行的一个概念。其模仿人的视觉注意力模式,每次只关注与当前任务最相关的源域信息,使得信息的索取更为高效。
AlexNet相比传统的CNN(比如LeNet)有哪些重要改动呢:Data Augmentation,Dropout,(3) ReLU激活函数
VGG全称是Visual Geometry Group(视觉几何组)
在隐藏层中使用太少的神经元将导致欠拟合(underfitting) 。相反,使用过多的神经元同样会导致一些问题。首先,隐藏层中的神经元过多可能会导致过拟合(overfitting) 。当神经网络具有过多的节点(过多的信息处理能力)时,训练集中包含的有限信息量不足以训练隐藏层中的所有神经元,因此就会导致过拟合。即使训练数据包含的信息量足够,隐藏层中过多的神经元会增加训练时间,从而难以达到预期的效果。
一:输入层、隐藏层、输出层;二、隐藏层的层数
梯度下降法,二维空间三维空间 代码实现
范数的作用,L1范数与L2范数的区别与联系
python 深度学习中的4种激活函数
退出 python命令行,Pycharm不能使用Ctrl+C 和Ctrl+V复制粘贴的问题,python实现矩阵转化图像
python安装,pycharm安装
python基础语法总结
新建文件夹,复制文件,glide保存文件android 获取sdcard,获取data.data 目录file.mkdirs() file.mkdir()Dev
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