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Keras是什么Keras是使用Python语言编写的深度学习API，是对TensorFlow框架的二次封装。即如果说TensorFlow是对深度学习算法的第一次包装实现其API接口，那么Keras就是对深度学习算法进行再次包装来实现更上层的API接口。因此，Keras开发的首要目标就是实现深度学习网络的快速搭建实现。Keras最初是作为ONEIROS项目(Open-ended Neuro-Ele

Joblib是一个可以将Python代码转换为并行计算模式的包，可以大大简化我们写并行计算代码的步骤。我们可以通过操作该包内的函数来实现目标代码的并行计算，从而提高代码运行效率。下面举一个简单的例子来说明：1、首先，我们定义一个简单的函数single(a)，该函数顺序执行休眠1s然后打印a的值的操作：def single(a):""" 定义一个简单的函数"""time.sleep(1)# 休眠1s

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函数定义：DataFrame.sample(self: ~ FrameOrSeries, n=None, frac=None, replace=False, weights=None, random_state=None, axis=None)作用：从所选的数据的指定 axis上返回随机抽样结果，类似于random.sample()函数。举个栗子（关于每个参数的解释在最下面）：1、首先定义一个数据

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import numpy as npa = [[3, 3, 8],[6, 9, 7],[3, 3, 2]]b = np.array(a)"""step-1、首先按照第一列数值升序顺序对每行的位置进行重排, 第一行有两个值相同, 转到step-2[[3, 3, 8],[[3, 3, 8],[6, 9, 7],-->[3, 3, 2],[3, 3, 2..

还以目标检测为例，仍然拿一个很大的数据集来训练模型，而 meta-learning 的目标不是让模型在没见过的图片中学会分辨训练集中提到过的类别，而是让模型学会分辨事物的异同，学会分辨这两者是相同的东西还是不同的东西，当模型学会分辨异同之后再在具体的分类任务中使用极少的数据集训练很少的次数即可达到甚至超越传统目标检测训练范式的效果（这种方式也称为。以上是元学习在目标检测方面的一种应用，通过元学习训