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原创 np.argmax()

1.對一個一維向量 import numpy as np a = np.array([3, 1, 2, 4, 6, 1]) b=np.argmax(a)#取出a中元素最大值所對應的索引,此時最大值位6,其對應的位置索引值爲4,(索引值默

原创 Python中*args、**args到底是什麼、有啥區別、怎麼用

調用函數時使用*和 ** 假設有函數 def test(a, b, c) test(*args):* 的作用其實就是把序列 args 中的每個元素,當作位置參數傳進去。比如上面這個代碼,如果 args 等於 (1,2,3) ,那麼這個代碼

原创 【MATLAB】設置圖片的背景色爲白色以及不顯示plot

set(0,'defaultfigurecolor','w')  % 設置圖片的背景色爲白色   不顯示plot set(0,'DefaultFigureVisible', 'off') % 不顯示plot % off/on  

原创 matlab中如何改變座標軸顯示的數字

1、首先打開電腦上的“matlab”軟件,主界面如下圖所示,箭頭處輸入代碼百即可運行。 2、下面輸入代碼繪製圖像,此處以簡單的正弦函數爲例。 3、點擊enter鍵之後,即可運行程序度繪製圖像,正弦函數圖像如下圖所示,可以問看到x和y的

原创 word中交叉引用移動參考文獻位置,引用多篇參考文獻

1.選擇參考文獻列表,右鍵單擊,選擇“設置編號值->勾選(繼續上一列表)->確定” 2.如果需要交叉引用[14],[15],但是需要更改爲[14-15]格式 第一步交叉引用14][15],然後選中[14][15],點擊右鍵,然後點擊“切換

原创 Python的遞推式構造列表(List comprehension)

介紹 我們在上一章學習了“Lambda 操作, Filter, Reduce 和 Map”, 但相對於map, filter, reduce 和lamdba, Guido van Rossum更喜歡用遞推式構造列表(List compre

原创 Python的lambda, filter, reduce 和 map

Lambda 操作 Lambda操作——有些人喜歡,有些人討厭,還有很多人害怕。當你看完了我們這章的介紹後,我們很自信你會喜歡上它。要不然,你可以去學習Guido van Rossums更喜歡去用的“list comprehensions

原创 使用TensorFlow進行驗證碼識別主要實現思路

主要的思路是傳統的機器學習思路,即:準備訓練集、提取特徵、使用定義好的神經網絡結構進行訓練生成訓練模型;對預測集進行特徵提取,再使用模型預測。 1、準備訓練集。對訓練集進行人工標註(也可以通過captcha驗證碼庫生成標註好的驗證碼),這

原创 理解深度學習中的學習率及多種選擇策略

學習率是最影響性能的超參數之一,如果我們只能調整一個超參數,那麼最好的選擇就是它。相比於其它超參數學習率以一種更加複雜的方式控制着模型的有效容量,當學習率最優時,模型的有效容量最大。從手動選擇學習率到使用預熱機制,本文介紹了很多學習率的選

原创 【可視化調參之DBSCAN】- 集成學習DBSCAN密度聚類算法詳解和可視化調參

DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪聲的基於密度的聚類方法)是一種很典型的密度聚類算法,和只適用於凸樣本集的K-Means聚類相比,D

原创 深度學習之局部響應歸一化LRN(Local Response Normalization)

  1、LRN 局部響應歸一化: 這個技術主要是深度學習訓練時的一種提高準確度的技術方法。其中caffe、tensorflow等裏面是很常見的方法,其跟激活函數是有區別的,LRN一般是在激活、池化後進行的一中處理方法。 AlexNet將L

原创 【深度學習論文】FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

  0. 前言 參考資料: FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering - 原文 譯文 其他參考博客: CSDN博客:【深度學習論文筆記】Face

原创 TensorFlow中屏蔽warning的方法——os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]的值的含義

看代碼時遇到了os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'這樣一句話,於是開始百度,是設置log輸出信息的,也就是程序運行時系統打印的信息。   但是發現有兩種答案: 一種是這樣說的 還有一種是這樣說

原创 fine-tuning: 利用已有模型訓練其他數據集

另外添加了50層的ResNet進行fine-tuning,結果得到了進一步的提高,超越了SVM在這一數據集上的最佳performance(87%) ---------------------------------------------