原创 手擼CNN代碼

from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data import tensorflow as tf mnist = input_data.read_data_sets

原创 網絡爬蟲之re模塊

1. re.match 嘗試從字符串的起始位置匹配一個模式,如果不是起始位置匹配成功的話,match()就返回none。 import re  line="this hdr-biz 123 model server 456" patte

原创 module re has no attribute

最愚蠢的錯誤,沒有之一!module 're' has no attribute 'findall' 代碼需求很簡單:打開一個網頁,讀取網頁的源文件代碼,是爬蟲的第一步 代碼如下: import urllib.request import

原创 最近學習的知識,記錄一下

深度學習數據獲取-網絡爬蟲-瀏覽器概念、客戶端與服務器概念、socker概念、iis http發佈、iis ftp發佈、html基礎、div+css基礎、js語法、ajax基礎、node.js基礎、jquery基礎、c#網絡編程等。

原创 正則化和正則化的思想

首先了解一下正則性(regularity),正則性衡量了函數光滑的程度,正則性越高,函數越光滑。(光滑衡量了函數的可導性,如果一個函數是光滑函數,則該函數無窮可導,即任意n階可導)。        正則化是爲了解決過擬合問題。在Andre

原创 人工智能方法

目錄 1、imread函數 2、calcHist函數 3、numpy中的reval(散開、解開)函數、flatten(變平)函數和reshape()函數 1、imread函數 語法: import cv2 img = cv2.imread

原创 手把手教你如何使用git命令

Administrator@MS-20190116GSCG MINGW64 ~ (master) $ /d/VOCdevkit/VOC2012 bash: /d/VOCdevkit/VOC2012: Is a directory A

原创 機器學習100+問

目錄   概述篇: 1.       機器學習的發展歷史上有哪些主要事件? 2.       機器學習有哪些主要的流派?它們分別有什麼貢獻? 3.       討論機器學習與人工智能的關係 4.       討論機器學習與數據挖掘的關係

原创 MobileNet網絡詳解

MobileNet網絡結構是一款輕量級的移動終端神經網絡,到目前爲止有V1和V2兩個版本。 V1版本的主要思想是深度可分離卷積,Inception網絡的結構設計思想就是將卷積通道相關和空間通道相關進行分離(如下圖所示) Xception

原创 Python 返回列表索引方法

Python rfind()方法   描述 Python rfind() 返回字符串最後一次出現的位置(從右向左查詢),如果沒有匹配項則返回-1。 語法 rfind()方法語法: str.rfind(str, beg=0 end=len

原创 python 把列表轉化爲字符串的方法

列表轉化爲字符串 如下所示: 1 2 3 4 5 6 7 >>> list1=['ak','uk',4] >>> list2=[str(i) for i in list1] #使用列表推導式把列表中的單個元素全部轉化爲str類型 >

原创 cv.imdecode和cv.imencode

  使用cv2讀取圖片時,輸出圖片形狀大小時出現報錯“ 'NoneType' object has no attribute shape”,後來排查發現讀取圖片的返回值image爲None, 這就說明圖片根本就沒有被讀取。下面圖片是問題問

原创 TensorFlow模型的保存與恢復加載 ckpt

  我們使用TensorFlow進行模型的訓練,訓練好的模型需要保存,預測階段我們需要將模型進行加載還原使用,這就涉及TensorFlow模型的保存與恢復加載。 總結一下Tensorflow常用的模型保存方式。 保存checkpoint模

原创 Pedestrian Detection paper

  一、論文 綜述類的文章 [1]P.Dollar, C. Wojek,B. Schiele, et al. Pedestrian detection: an evaluation of the state of the art [J].

原创 TensorFlow模型保存和載入方法彙總

目錄   一、TensorFlow常規模型加載方法 保存模型 加載模型 1.不加載圖結構,只加載參數   2.加載圖結構和參數   3.簡化版本 二、TensorFlow二進制模型加載方法 三、二進制模型製作 四、從圖上讀取張量 從二進制