logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

8.分布式爬虫框架

目录分布式爬虫框架消息队列Redis和Scrapy-Redis分布式爬虫框架分布式爬虫框架分为两种:控制模式(左)和自由模式(右):控制模式中的控制节点是系统实现中的瓶颈,自由模式则面临爬行节点之间的通信处理问题。因此,在实际工程中,我们通常使用混合模式:各个爬行节点有各自的功能(爬取的对象不同),它们都注册到一个服务节点上,服务节点能分辨各个爬行节点的分工,用户的请求存放在队列中,处理不同请求的

#爬虫#分布式#python
面向开放词汇的目标检测ECCV2022

在目标检测领域,早期的工作利用视觉属性:比如类别的层次结构,类别的相似度,目标对象的局部part,从而将看得见的类别泛化到看不见的类别;为了节省计算,我们考虑离线学习提示向量,具体来说,我们从LVIS获取基本类别的对象crop,相应地调整它们的大小,并通过冻结的CLIP视觉编码器生成图像嵌入。设想第一个发现秃鹰(Bald eagle)的研究者,他可以简单地给这个物种命名Bald eagle,这群秃

#目标检测#深度学习#计算机视觉
第八课.简单的图像分类(二)

目录常见的卷积神经网络架构卷积网络的平移不变性卷积网络的识别原理简述卷积神经网络的缺陷CNN的迁移学习常见的卷积神经网络架构20世纪60年代初,David Hubel,Torsten Wiesel和Steven Kuffler在哈佛医学院建立了神经生物学系。他们在论文《Receptive fields, binocular interaction and functional architectu

#计算机视觉#神经网络
用于图卷积神经网络的可解释性方法CVPR2019

目录激励反向传播Excitation Backprop(ECCV2016)摘要1.Introduction2.Related Work2.1.Interpretability2.2.GCNNs3.Method3.1.Explainability for CNNs3.2.Graph Convolutional Neural Networks3.3.Explainability for Graph C

#cnn#深度学习#机器学习
第三十五课.基于贝叶斯的深度学习

目录贝叶斯公式基础问题贝叶斯深度学习与深度学习的区别贝叶斯神经网络与贝叶斯网络贝叶斯神经网络的推理与学习前向计算学习贝叶斯公式首先回顾贝叶斯公式:p(z∣x)=p(x,z)p(x)=p(x∣z)p(z)p(x)p(z|x)=\frac{p(x,z)}{p(x)}=\frac{p(x|z)p(z)}{p(x)}p(z∣x)=p(x)p(x,z)​=p(x)p(x∣z)p(z)​通常:p(z)p(z)

#深度学习#概率论#机器学习
Scanpy(二)可视化函数

目录embedding的散点图可视化基因表达量与其他变量用已知marker基因识别clustersdotplotviolin plotstacked-violin plotmatrixplot将图放到子图中HeatmapsTracksplot标记基因的可视化用dotplot可视化marker基因用matrixplot可视化marker基因用tracksplot可视化marker基因使用violin

#聚类#机器学习#python
深度学习垃圾分类

深度学习垃圾分类介绍这是一个基于深度学习的垃圾分类小工程,用深度残差网络构建希望大家可以体验到深度学习带来的收获工程地址:https://gitee.com/tang_zhen_chao/refuse_classification软件架构使用深度残差网络resnet50作为基石,在后续添加需要的层以适应不同的分类任务模型的训练需要用生成器将数据集循环写入内存,同时图像增强以泛化模型使用不包含网络输

#深度学习#tensorflow
    共 126 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 13
  • 请选择