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#最详细# #零基础# 手把手教你在阿里云服务器上配置Django框架

手把手教你在阿里云服务器上配置Django框架1 阿里云服务器和域名配置1.1 在阿里云官网按需购买云服务器和域名1.2 重置服务器密码1.3 绑定阿里云密码1.4 打开服务器端口1.5 使用Xshell和Xftp管理云服务器1.5.1 下载Xshell和Xftp1.5.2 设置 Xshell1.5.3 设置 Xftp2 在服务器端配置python32.1 安装2.2 报错处理2.1 错误12.2

#python#django#linux
#深度解析# GAN(生成对抗神经网络)

生成对抗神经网络借鉴了零和博弈的思想,主要用于样本的生成,属于非监督学习简单总结一下 GAN 的基本思想:GAN由两部分网络组成,一个是生成网络,一个是判别网络生成网络部分类似VAE(变分自编码器)网络,用于生成新样本判别网络网络本质上是一个二分类分类器,用于识别输入的样本是真实样本还是生成的假样本;训练GAN网络时,判别网络会不断提高识别能力,而生成网络会不断提高生成能力从而降低判别网络的判别能

#生成对抗网络
#最全面# Python 中如何将 Pyqt5 下的 QImage 对象转换成 PIL image 或 opencv MAT (numpy ndarray) 对象

1. 将QImage转化成 opencv 下的 MAT(numpy ndarray) 对象:from PyQt5.QtGui import QImagedef QImageToCvMat(incomingImage):'''Converts a QImage into an opencv MAT format'''incomingImage = incoming...

#pyqt#opencv
通俗理解隐马尔可夫模型(HMM)

HMM(隐马尔可夫模型)对于一个观测序列,我们认为这个观测序列是由另一个状态序列输出的,而这个状态序列我们称之为隐马尔可夫链隐马尔可夫链每次可以输出一个观测值,但是一个观测值一次只能被一个状态输出;HMM 的每一个状态输出完一个观测值后会根据概率转换到其他状态(其他状态也包括自身状态)然后在下一个状态下在输出下一个观测值,直到输出所有观测值时结束一个HMM包含三组参数(π,A,B\pi,A,Bπ,

#语音识别
#透彻理解# GMM+HMM 语音识别模型 [识别+训练] 过程

1.识别过程:对于每一帧的特征,根据状态转移矩阵A,2. 训练过程:使用k-means等方法初始化每个状态对应GMM中每个高斯分布的权重参数

#语音识别
#手写代码# 用Bert+CNN解决文本分类问题

文章目录1 配置文件2 定义模型2.1 __init__(self,config)函数2.1 conv_and_pool()函数2.3 forward(self,x)函数1 配置文件首先定义一个配置文件类,类里边存放Bert和CNN的一些超参数class Config(object):'''配置参数'''def __init__(self,dataset):# 模型名称self.model_nam

#bert
计算机视觉领域使用 transformer(Vision Transformer)

计算机视觉领域一般使用CNN网络进行特征提取,但是为了增大CNN卷积核的视野,需要不断增加CNN网络的深度;不断增加网络深度会导致CNN网络训练效率变差、训练过程复杂且不稳定;将transformer网络和CNN网络相结合,用的transformer的self-attention机制代替CNN中卷积层叠加策略,便能在扩大CNN视野的同时增加网络的训练效率;transformer网络和CNN网络相结

#深入解读# 机器学习中的指数函数和对数函数的作用

在学习机器学习相关理论时,我们常常会会在公式中遇到指数函数和对数函数,但是很时候我们并不理解这些函数的的真正作用,这里结合几个机器学习中的公式来具体分析一下指数函数和对数函数的作用指数函数由上图可知:指数函数的自变量范围是(-∞,+∞),因变量范围是(0,+∞)当指数函数自变量范围在(-∞,0)时,因变量输出范围为(0,1)因此,在神经网络中我们可以用指数函数的这两个性质对数据进行(-∞,+∞)到

#机器学习#深度学习
Z检验、T检验下 P-value 和置信区间的计算

目录1.置信区间的计算1.1 总体方差已知1.2总体方差未知2.计算 P-Value2.1 总体方差已知2.2总体方差未知1.置信区间的计算根据总体分布(T分布或者Z分布)和规定的置信度计算总体均值在指定置信度下的置信区间,然后将实验值和置信区间比较,若在置信区间之外(小概率事件发生)则表示实验统计量和总体统计量存在显著差异1.1 总体方差已知总体方差已知时,根据总体均值和方差,使用Z分布计算置信

#手写代码# 用Bert+LSTM解决文本分类问题

1 配置文件首先定义一个配置文件类,类里边存放Bert和LSTM的一些超参数class Config(object):'''配置参数'''def __init__(self,dataset):self.model_name='Bert RNN Model'# 训练集,测试集,检验集,类别,模型训练结果保存路径# self.train_path=dataset+'/data/dev.txt'#

#nlp#bert#lstm +1
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