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循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)

详细介绍了RNN的核心理念、网络结构、工作流程、数学基础、信息流动与记忆机制、学习机制、工作机制、优势与局限、优化与改进、高级RNN结构、RNN与其他模型的对比、案例和python代码

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#rnn#深度学习#算法
ISP-Demosaic

去马赛克,又叫 CFA 插值 或 彩色滤波阵列重建,是 ISP 中把 传感器输出的单通道 Bayer RAW 数据 恢复为 每个像素都有完整 RGB 三通道值 的过程

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#图像处理#算法
爬虫案例4——爬取房天下数据

对爬虫的初步学习,包括定义URL,发送GET获取网页内容,分析网页内容,获取目标数据,保存数据,python代码

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#爬虫#python
算法——支持向量机(support vector machines,SVM)

本文详细介绍了SVM算法,包括算法流程,算法的损失函数和收敛问题,以及许多算法的调优和改进的方法(SMO算法优化,增量式SVM,核函数近似),以及算法的python代码实现。

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#支持向量机#算法#机器学习
模型微调方法Adapter

详细介绍了Adapter的设计理念、组件结构、工作机制、全模型微调的数学对比、高级数学概念、微调实例

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#人工智能#算法#python
爬虫案例6——爬取东方财富网的股票业绩报表并保存到mysql数据库

使用python从东方财富网中爬取股票的业绩报表,以资产负债表为例,并保存到mysql数据库

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#数据库#爬虫#mysql
语音处理中的常见概念

本文介绍了语音处理中的常见概念:声波的基本特性、信号的表示、信号的处理、语音信号的组成、特征提取、语音信号的应用、声道数、采样位宽、采样率、总采样点数和语音活动断点信息

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#语音识别#人工智能
拉普拉斯金字塔

简介:个人学习分享,如有错误,欢迎批评指正。。拉普拉斯金字塔可以看作 base + detail 分解,base 就是低分辨率下的低频信号,detail 就是不同尺度下的高频细节。图像的 detail 中只有少部分是高频,大部分细节接近于 0,只要把接近于 0 的那部分数据置为 0,就可以减少数据存储所需空间,同时图像的基本信息不变。实际存储只需要记录每个尺度下的少量高频 + 低分辨率的低频(图面

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#机器学习#算法
Noise2Noise的一些学习总结

Noise2Noise: Learning Image Restoration without Clean Data;本篇主要是在自己理解的基础上,总结了诸多的优秀博客。

#图像处理
爬虫案例3——爬取彩票双色球数据

对爬虫的初步学习,包括定义URL,发送GET获取网页内容,分析网页内容,获取目标数据,保存数据,python代码

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#爬虫#python
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