原创 計算機視覺方向論文,發明專利(未投稿,轉讓)

研究方向:深度學習,計算機視覺,圖像分類 寫了兩篇發明專利,一篇英文論文,由於經費不足,心灰意冷, 轉讓。有需要的留言

原创 MATLAB快速入門機器學習和深度學習,傻瓜式圖像分類學習項目

感慨於使用MATLAB做機器學習和深度學習的人太少了, 樓主打算整理下自己傻瓜式使用MATLAB進行機器學習以及 深度學習的歷程,主要依據的項目是自己一直在做的圖像分類任務, 新開了一個GitHub,大家有什麼需求,可以留言在下面, 我會

原创 Python3.6報錯:NameError: name 'reload' is not defined

解決方案: import imp import kNN  imp. reload(kNN) 注:kNN是需要重新加載的文件

原创 2020-05-25

如何設計更好的自動推薦算法 看到一個故事:話說有一農民, 剛開始看視頻點的都是, “如何給母豬上種”“如果使用農藥澆灌”, 然而有一天他點了個美女的視頻, 從此他的推薦里美女視頻越來越多,

原创 FutureWarning: split() requires a non-empty pattern match.

解決方法:用+代替* 如:regEx=re.compile('\\W+')

原创 python3 TypeError: 'dict_keys' object does not support indexing

解決方法: 將報錯代碼轉換成list firstStr =list(myTree.keys())[0]

原创 TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'map' and 'int'

解決方法:一般出現在loadDataSet數據集時,這是由於沒有將map,int格式轉換爲 python要求的list格式。        可在map前加list進行轉換。         如: datArr = [list(map(f

原创 KNN代碼報錯“AttributeError: 'dict' object has no attribute 'iteritems'”

解決辦法: Python3.6中不再支持iteritems(),將iteritems()改成items()

原创 服務器無法保存文件時

解決方法:不妨清理下垃圾 sudo apt-get autoclean             清理舊版本的軟件緩存 sudo apt-get clean                    清理所有軟件緩存 sudo apt-get

原创 Facedetection報錯ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

解決方法:可能是numpy版本不匹配的原因 可嘗試以下代碼: pip install --user numpy==1.16.2

原创 TensorFlow Object Detection API 正確安裝,

可行代碼: cd /home/tf-2/chukuangren/ObjectDetection_test/research export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/home/tf-2/chukuangren/Obj

原创 TensorFlow Object Detection API中slim導入問題

報錯: NotFoundError: No module named 'object_detection' 解決方法:導入slim時使用絕對路徑。 export PYTHONPATH="$PYTHONPATH:/home/user/m

原创 tensorboard可視化命令

運行代碼: cd /home/tf-2/chukuangren/Imagenet_test/slim tensorboard --logdir=satellite/train_dir 註釋:(1)events.out.tfevents文件

原创 服務器文件上傳失敗

1.df -lh查看內存佔用 2.若/dev/loop佔用100%,可嘗試sudo apt autoremove --purge snapd命令。 3.重啓服務器,重新上傳。 4.若還不能解決問題:可嘗試以下命令 (1)非常有用的清理命令

原创 Tensorflow如何正確導入mnist手寫數據集

程序代碼: import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import numpy as np mnist = inp