首先明确目标:使用paddlehub的senta_lstm模型对歌曲的评论进行情感分析,在这里,我选择了<<想见你>>里的歌:伍佰的Last Dance。我们打开QQ音乐网页版,找到伍佰的Last Dance这首歌,看看评论在哪里,往下滑就可以看到:确认了这个网页上有我们需要的东西以后,按F12:看英文提示,按住CTRL+R:可以看到,这是网页返回的数据,我们...

基于LabVIEW实现的隐马尔可夫模型摘要关键词一、介绍二、方法和LabVIEW实现2.1 实验数据的类型2.2 数据处理与离散化2.3 隐马尔可夫模型2.4 学习2.5 结论2.6 模型的性能评估三、图形用户界面四、验证和讨论五、总结参考文献译文作者简介摘要识别房屋内人类日常生活活动是建立房屋耗电模型的有效工具，也是监测居民健康状况的良好指标。智能家居中的活动识别问题已经在一些研究中得到了广泛的

2021年，不忘初心，秉承开源写在前面回顾过去展望未来写在前面2019年，我在CSDN留下了第一篇博客。当时我在学习Python，纯小白的我找不到老师，也找不到系统的学习资料。我深知这样的学习方式是痛苦的，可能有很多同学也有我类似的经历。于是，每当我解决一个问题，或者是开发出一个项目后，我都想把开发的过程或是新得写成一篇博客，并分享给大家，让大家少走弯路，这就是我写博客的初心。回顾过去2020年好

深度学习模型训练和关键参数调优详解一、模型选择1.回归任务人脸关键点检测2.分类任务图像分类3.场景任务目标检测人像分割文字识别二、模型训练1.基于高层API训练模型加载数据集模型封装训练参数配置模型训练2.使用PaddleX训练模型配置数据集初始化模型模型训练3.模型训练通用配置基本原则三、超参优化1.超参优化的基本概念参数超参数2.手动调整超参数的四大方法1）使用提前停止来确定训练的迭代次数分

基于全卷积神经网络实现3D物体识别一、从2D图像识别到3D物体识别二、ModelNet10：3D CAD数据集1.存储格式2.读取方法3.点云可视化可视化工具plt可视化4.数据集定义三、模型组网与训练1.全卷积神经网络2.查看网络结构3.模型训练四、测试效果评估1.批量测试2.逐个测试五、总结与升华作者简介在当今的计算机视觉系统中，2D图像识别技术已经相对成熟，但3D物体识别依然是一个关键但未被

今天来到深圳参加深圳柴火创客空间的物联网应用实战课程,收获颇丰,回到住处后,我打算把今天所学的内容好好地整理整理。学习物联网一定要知道的基础知识物联网的数据从哪里来?怎么展示传感器接收上来的数据?1. 学习物联网一定要知道的基础知识什么是物联网?物联网其实也是互联网,它是物物相连的互联网物联网的发展如果要追根溯源,那我们应该找到最早跟通信有关的技术:1832年,俄国的希林男爵创造了电磁电报机183

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有效压缩量子数据的量子自动编码器一、导言二、量子自动编码器模型三、量子自动编码器模型的实现四、在量子模拟中的应用五、讨论论文地址：https://arxiv.org/pdf/1612.02806.pdf论文下载：https://download.csdn.net/download/zbp_12138/15687121  经典的自动编码器是神经网络，可以学习高维空间中数据的有效低维表示。给定输入xx

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最近上手了DHT11湿度模块以及DS18B20测温模块,于是想着能不能用温度和湿度这两个数据做些什么。我们知道:温度与湿度在一定程度上和天气有关,下雨时,湿度会高一些;晴天时,湿度会略低一些因此我们可以根据这一点来判断天气,下面是这次实践的步骤:使用Arduino获取温度与湿度数据使用正则表达式清洗数据并保存到MySQL构建SVM分类器并训练模型把模型应用到Arduino实时检测...