
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
问题描述:.jupyter notebook 运行代码时,执行完一条命令不往下执行其他命令;但是我把代码copy到vscode可以正常运行并得到结果。但是vscode运行也并不是那么顺利,昨天一晚上调试技术运行不出来结果,今天早上来依然运行不出来结果,一开始会报错:module cv2 has no attribe xfeatures2d.网上找了一些教程解决问题,问题倒是解决了,但是运行依然没结
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport torchimport torch.optim as optimimport warningswarnings.filterwarnings("ignore")%matplotlib inlinefeatures = pd.read_csv('tem
神经网络构建:Multilayer_Perceptron.py:import numpy as npfrom utils.features import prepare_for_training#做归一化from utils.hypothesis import sigmoid, sigmoid_gradient#sigmoid函数 极其导数class MultilayerPerceptron:#定
1.XGBoost参考博客:(89条消息) XGBoost超详细推导,终于有人讲明白了!_abcdefg90876的博客-CSDN博客(89条消息) xgboost公式推导_guoxinian的专栏-CSDN博客_xgboost公式(89条消息) XGBoost——机器学习(理论+图解+安装方法+python代码)_机器学习初学者必看,关注我,一起了解机器学习-CSDN博客_python 安装xg
数据预处理部分:数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,比较实用数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现好了,直接调用即可DataLoader模块直接读取batch数据网络模块设置:加载预训练模型,torchvision中有很多经典网络架构,调用起来十分方便,并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练,也就是所谓的迁移学习需要注意的是别人训练好
%matplotlib inlineimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn.datasets.california_housing import fetch_california_housing#在sklearn.datasets自生的数据集下预测房价影响因素housing = fetch_california_
问题描述今天在跑一个cyclegan项目时遇到了一个问题:Could not connect to Visdom server.Trying to start a server…Failed to establish a new connection: [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。’,))[WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝,无法连接。解
github项目下载:CycleGAN开源项目数据集下载:项目的目录结构如下,ide打开图示.sh文件,打开文件中的URL=https://people.eecs.berkeley.edu/~taesung_park/CycleGAN/datasets/$FILE.zip:把下载好的数据集保存到datasets文件夹中配置parameter:–dataroot datasets\horse2zeb
深度学习算法工程师的基本要求熟练掌握python和c++编程,至少熟悉 Caffe 和 Tensorflow/Pytorch 两种框架。熟练玩转深度学习各类模型架构使用和设计。熟练玩转数据的整理和使用,必须深刻理解数据在深度学习任务中的地位。计算机视觉学习路线资料推送01 机器学习及OpenCV学习路线想快速入门的话,从自己的经验看,可以先不看高等数学和线性代数,因为机器学习和深度学习中涉及的相关
参考资料1、字典学习思想字典学习的思想应该源来实际生活中的字典的概念。字典是前辈们学习总结的精华,当我们需要学习新的知识的时候,不必与先辈们一样去学习先辈们所有学习过的知识,我们可以参考先辈们给我们总结的字典,通过查阅这些字典,我们可以大致学会到这些知识。为了将上述过程用准确的数学语言描述出来,我们需要将“总结字典”、“查阅字典”做出一个更为准确的描述。就从我们的常识出发:我们通常会要求的我们的字