首先介绍一下我们的示例数据，此数据是1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的航班乘客数据，一共 144 个数据，单位是 1000。下载地址数据如图所示我们选取前60%作为训练数据，后40%作为测试数据#头文件import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom keras.models import Seque...

登堂入室LSTMLSTM进行时间序列异常检测示例数据下载点击此处此数据是1949 到 1960 一共 12 年，每年 12 个月的航班乘客数据，一共 144 个数据，单位是 1000。我们使用它来进行LSTM时间序列预测的实验。数据如图所示第一列为时间 第二列为数据编写代码头文件import numpyimport matplotlib.pyplot as pltfrom ...

最近笔者遇到一个问题就是openpose在对于姿态识别的时候，识别出的人体姿态是一个2d平面姿态。对于AR交互应用来说，2d姿态是不如3d姿态的。当然可以使用kinect深度摄像头或者开源项目vnect实现3d的实时姿态识别。但是如果能够对于openpose做一些改动，可以达到近似的效果。首先openpose的body_25模型输出如图:为了做出一个近似效果 ，我们可以先假定1.躯干是面对...

首先介绍一下我们的数据集，可以在我的github下载该数据集是一个污染

使用LSTM进行时间序列预测欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章，了解一下Markdown的基本语法知识。新的改变我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持，除了标准的Markdown编辑器功能，我们增加了如下几点新功能，帮助你用它写博客：全新的界...

各位朋友大家好，今天来讲一下LSTM时间序列的预测进阶。现在我总结一下常用的LSTM时间序列预测：1.单维单步（使用前两步预测后一步）可以看到trainX的shape为 (5,2)trainY为(5,1)在进行训练的过程中要将trainX reshape为 (5,2,1)(LSTM的输入为 [samples, timesteps, features]这里的timesteps为...

官方链接见： https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose_unity_plugin官方安装文档：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose_unity_plugin/blob/master/doc/installation.md官方安装条件(要求已经配置...

最近笔者遇到一个问题就是openpose在对于姿态识别的时候，识别出的人体姿态是一个2d平面姿态。对于AR交互应用来说，2d姿态是不如3d姿态的。当然可以使用kinect深度摄像头或者开源项目vnect实现3d的实时姿态识别。但是如果能够对于openpose做一些改动，可以达到近似的效果。首先openpose的body_25模型输出如图:为了做出一个近似效果 ，我们可以先假定1.躯干是面对...

时隔半年多，毕设男孩终于重操旧业，回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。如果有阅读过我之前的博客，可以发现使用 LSTM作单类的时间序列异常检测也是基于对于时间序列的预测进行登堂入室LSTM：使用LSTM进行简单的时间序列异常检测本次我们要进行的是 使用 注意力机制 + LSTM 进行时间序列预测，项目地址为Keras Attention Mechanism首先我们把它git...

各位朋友大家好，今天来讲一下LSTM时间序列的预测进阶。现在我总结一下常用的LSTM时间序列预测：1.单维单步（使用前两步预测后一步）可以看到trainX的shape为 (5,2)trainY为(5,1)在进行训练的过程中要将trainX reshape为 (5,2,1)(LSTM的输入为 [samples, timesteps, features]这里的timesteps为...