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机器学习——概率模型

概述——用一类图来表达变量相关关系的概率模型(概率模型将学习任务归结于计算变量的概率分布)P(A|B)=P(A,B)/P(B)——根据联合概率 P(A,B)推断 P(A|B)的过程具体说:假定所关心的变量集合为 Y,可观测变量集合为 O,其他变量的集合为 R“生成式”模型:考虑联合分布 P(Y,R,O)”判别式“模型:考虑联合分布 P(Y,R|O)“推断”——利用已知变量推测...

数据增强——图像翻转

目标:利用CV2通过对图像旋转、翻转,实现图像扩增功能1:图像翻转函数:cv2.flip(src, flipCode[, dst])flipCodeAnno1水平翻转0垂直翻转-1水平垂直翻转参考地址:https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78753607水平翻转目标框坐...

GPU 调用问题:failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

Tensorflow—gpu版,无法使用gpu进行训练,报错:failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected原因:只要训练文件、调用文件中有一个文件添加如下语句os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"都会禁用掉gpu...

#tensorflow
CosyVoice(阿里最强语音克隆模型)window部署

部署采用 conda,也强烈建议这种方式,否则可能无法成功安装,遇到的问题会非常多,有些依赖无法Wndows上使用pip是无法成功安装的,例如。miniconda是一个conda管理软件,在windows上安装很方便,和普通软件一样一路next即可完成。该模块在windows下只有用conda命令才可安装,这也是开头建议windows上使用conda的原因。,而pynini在windows的pip

数据增强——图像翻转

目标:利用CV2通过对图像旋转、翻转,实现图像扩增功能1:图像翻转函数:cv2.flip(src, flipCode[, dst])flipCodeAnno1水平翻转0垂直翻转-1水平垂直翻转参考地址:https://blog.csdn.net/jningwei/article/details/78753607水平翻转目标框坐...

数据增强——图像旋转

目标:利用CV2通过对图像旋转,实现图像扩增功能1:图像旋转函数: 构建旋转矩阵:M=cv2.getRotationMatrix2D((w // 2, h // 2),-90, 1)第一个参数为旋转中心,第二个为旋转角度(负数:顺时针旋转,正数:逆时针旋转),第三个为旋转后的缩放因子...

GPU 调用问题:failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected

Tensorflow—gpu版,无法使用gpu进行训练,报错:failed call to cuInit: CUDA_ERROR_NO_DEVICE: no CUDA-capable device is detected原因:只要训练文件、调用文件中有一个文件添加如下语句os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "-1"都会禁用掉gpu...

#tensorflow
n-gram语言模型

一、StatisticalLanguageModel在自然语言处理中的一个基本问题:如何计算一段文本序列在某种语言下出现的概率?之所为称其为一个基本问题,是因为它在很多NLP任务中都扮演着重要的角色。例如,"我经常会去图书馆____",预测该句后面的词。我们会通过已有的语料或上下文,来统计预测这句话可以填某个词的概率。将概率最大的作为预测结果返回。再比如机器翻译中,‘I like Tom so m

tensorflow与tensorlayer版本问题

安装方式 pip install ____tensorflow==1.13.0-rc1numpy==1.16.0tensorlayer==1.10.1提示tensorlayer 1.10.1 has requirement numpy<1.16,>=1.14,但可以正常运行

第一章 初始强化学习

实例——“小车上山”步骤1,获取环境对象env = gym.make('MountainCar-v0')print('观测空间 = {}'.format(env.observation_space))print('动作空间 = {}'.format(env.action_space))print('观测范围 = {} ~ {}'.format(env.observation_spa...

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