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暂时未有相关云产品技术能力~

智慧环境方向 985毕业小硕 我是看南门的 主攻机器学习算法在环境领域的应用与环境领域的软件模拟 工作繁忙,选择性答疑,敬请谅解

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2023年07月

  • 07.04 21:19:41
    发表了文章 2023-07-04 21:19:41

    使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码(详细步骤讲解+注释版)02 人脸识别 上

    此项目使用的是著名的celebA(CelebFaces Attribute)数据集。其包含10,177个名人身份的202,599张人脸图片,每张图片都做好了特征标记,包含人脸bbox标注框、5个人脸特征点坐标以及40个属性标记,数据由香港中文大学开放提供(不包含商业用途的使用)。
  • 07.04 21:14:19
    发表了文章 2023-07-04 21:14:19

    HDF5数据的打包与使用(以图像数据为例)

    HDF5 数据是存储在一种名为 Hierarchical Data Format version 5 (HDF5) 的二进制文件格式中的数据。这种文件格式可以用来存储大量的多维数据,并且提供了很多的功能来帮助用户组织和管理数据。
  • 07.04 21:10:34
    发表了文章 2023-07-04 21:10:34

    离线下载安装PyTorch的不报错方法

    离线下载安装PyTorch的不报错方法
  • 07.04 21:05:33
    发表了文章 2023-07-04 21:05:33

    使用PyTorch构建GAN生成对抗网络源码(详细步骤讲解+注释版)01 手写字体识别

    生成对抗网络(GAN)是一种用于生成新的照片,文本或音频的模型。它由两部分组成:生成器和判别器。生成器的作用是生成新的样本,而判别器的作用是识别这些样本是真实的还是假的。两个模型相互博弈,通过不断调整自己的参数来提高自己的能力。生成器希望判别器错误地认为其生成的样本是真实的,而判别器希望能正确地识别生成器生成的样本是假的。最终,生成器会学到如何生成逼真的样本,而判别器会学到如何区分真假样本。
  • 07.04 20:19:22
    发表了文章 2023-07-04 20:19:22

    使用PyTorch构建神经网络(详细步骤讲解+注释版) 03 模型评价与准确率提升

    使用PyTorch构建神经网络(详细步骤讲解+注释版) 02-数据读取与训练 本文的使用的部分类方法为前述文章定义所得,如果希望运行完整代码建议同时查看上一篇文章或文末留言发你完整代码。
  • 07.04 20:07:56
    发表了文章 2023-07-04 20:07:56

    使用PyTorch构建神经网络(详细步骤讲解+注释版) 02-数据读取与训练

    熟悉基础数据分析的同学应该更习惯使用Pandas库对数据进行处理,此处为了加深对PyTorch的理解,我们尝试使用PyTorch读取数据。这里面用到的包是torch.utils.data.Dataset。 在下面的代码中,分别定义了len方法与getitem方法。这两个方法都是python的内置方法,但是对类并不适用。这里通过重写方法使类也可以调用,并且自定义了getitem方法的输出
  • 07.04 20:02:04
    发表了文章 2023-07-04 20:02:04

    使用PyTorch构建神经网络(详细步骤讲解+注释版) 01-建立分类器类

    神经网络中,一个非常经典的案例就是手写数据的识别,本文我们以手写数据识别为例进行讲解。用到的数据是MNIST数据集。MNIST数据集是一个常用的用于计算机视觉的测试数据集,包含了70,000张手写数字的图片,用于训练和测试模型识别手写数字的能力。MNIST数据集中的图片大小都是28x28像素,图片中的数字是黑白的,每张图片都有对应的标签,表示图片中的数字是什么。MNIST数据集是计算机视觉领域的“Hello World”级别的数据集,被广泛用于计算机视觉模型的训练和测试。
  • 07.04 19:59:04
    发表了文章 2023-07-04 19:59:04

    一文带你入门神经网络需要的PyTorch基础

    PyTorch 是一个开源的机器学习库,提供了强大的计算能力和灵活的用于构建和训练神经网络的工具。
  • 07.04 19:55:40
    发表了文章 2023-07-04 19:55:40

    使用python绘制圣诞树(大合集)

    最近用代码绘制圣诞树的活动非常火,博主整理了目前较为流行的方法,并对豪华版本中部分复杂部分代码补充了注释。所有代码都是使用常见的库,大家不需要花费额外的学习陈本。
  • 07.04 19:53:24
    发表了文章 2023-07-04 19:53:24

    MIKE 21 教程 2.1水动力模型介绍

    前面的第一章节相关博文中,我们讲解了MIKE21入门操作与网格文件的制作,接下来进入第二章节,水动力模型。
  • 07.04 19:50:04
    发表了文章 2023-07-04 19:50:04

    MIKE21 MIKE软件 教程 0.1 软件介绍与教学目录

    MIKE 21 功能位于MIKE Zero集成平台下,是DHI公司的软件产品之一。
  • 07.04 19:47:55
    发表了文章 2023-07-04 19:47:55

    MIKE 21 教程 1.1 网格搭建界面介绍之点线面的创建 (Mesh Generator 工具)

    MIKE 21 教程 1.1 网格搭建界面介绍之点线面的创建 (Mesh Generator 工具)
  • 发表了文章 2023-07-31

    MIKE 21 教程 1.7 网格生成过程中的常见报错与问题

  • 发表了文章 2023-07-31

    MIKE 21 教程 1.6 基于DEM数据设置河道高程

  • 发表了文章 2023-07-31

    MIKE 21 教程 1.5 基于卫星影像绘制河道边界

  • 发表了文章 2023-07-31

    MIKE 21 教程 1.4 网格搭建界面介绍之高程数据输入与网格导出 (Mesh Generator 工具)

  • 发表了文章 2023-07-31

    MIKE 21 教程 1.3 网格搭建界面介绍之网格生成 (Mesh Generator 工具)

  • 发表了文章 2023-07-31

    MIKE 21 教程 1.2 网格搭建界面介绍之点线面要素的高阶处理 (Mesh Generator 工具)

  • 发表了文章 2023-07-05

    ArcSWAT报错:Error Number :-2147467259; 对 COM 组件的调用返回了错误 HRESULT E_FAIL

  • 发表了文章 2023-07-05

    ArcSWAT报错:数据集未投影;Dataset must have a projected coordinate system

  • 发表了文章 2023-07-05

    ArcSWAT报错:-2147217385;创建栅格数据集失败

  • 发表了文章 2023-07-05

    Stacking:解决机器学习进行多模型组合的实用工具

  • 发表了文章 2023-07-05

    掌握机器学习中的“瑞士军刀”XGBoost,从入门到实战

  • 发表了文章 2023-07-05

    Scikit-learn中的Pipeline:让机器学习流程更加简单、高效、可靠

  • 发表了文章 2023-07-05

    Jieba进行词频统计与关键词提取

  • 发表了文章 2023-07-05

    Jieba分词的准确率提升:使用paddle模式进行分词(使用百度飞桨深度学习模型进行分词)

  • 发表了文章 2023-07-05

    Jieba分词模式详解、词库的添加与删除、自定义词库失败的处理

  • 发表了文章 2023-07-05

    逻辑回归 算法推导与基于Python的实现详解

  • 发表了文章 2023-07-05

    线性回归 梯度下降算法大全与基于Python的底层代码实现

  • 发表了文章 2023-07-05

    线性回归 梯度下降原理与基于Python的底层代码实现

  • 发表了文章 2023-07-05

    线性回归 正则项(惩罚项)原理、正则项的分类与Python代码的实现

  • 发表了文章 2023-07-05

    线性回归 特征扩展的原理与python代码的实现

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