循环神经网络惊人的有效性（上）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/22107715 目录 循环神经网络 字母级别的语言模型 RNN的乐趣 Paul Graham生成器 莎士比亚 维基百科 几何代数 Linux源码 生成婴儿姓名 译者注：上篇截止处 理解训练过程 训练时输出文本的进化 RNN中的预测与神经元激活可视化 源代码 拓展阅读 结论 译者反馈 原文如下 循环神经网络（RNN）简直像是魔法一样不可思议。我为图像标注项目训

keras多gpu训练

使用multi_gpu_model即可。观察了一下GPU的利用率，非常的低，大部分时候都是0，估计在相互等待，同步更新模型； 当然了，使用多GPU最明显的好处是可以使用更大的batch size import tensorflow as tf from keras.applications import Xception from keras.utils import multi_gpu_model import numpy as

mmdetection目标检测tricks

参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180

三分钟：极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容：所有原创文章分类汇总及配套源码，涉及Java、Docker、Kubernetes、DevOPS等； 本篇概览 检测照片中的物体，用Java可以实现吗？ 可以，今天咱们用最少的时间、最简单的操作来体验这个实用的功能，您提交一张普通照片后，会看到下图效果，原照片上的狗子、人、马都被识别出来，每个识别框的左上角是类别和置信

卷积神经网络CNN识别MNIST数据集

这次我们将建立一个卷积神经网络，它可以把MNIST手写字符的识别准确率提升到99%，读者可能需要一些卷积神经网络的基础知识才能更好的理解本节的内容。 程序的开头是导入TensorFlow： import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data 接下来载入MNIST数据集，并建立占位符。占位符x的含义为训练图像，y_为对

PaddlePaddle 极简入门实践三：简单循环神经网络情感分析

#coding:utf-8\'\'\'created on February 11 15:38 2019@author:zhulma\'\'\'import paddleimport paddle.dataset.imdb as imdbimport paddle.fluid as fluidimport numpy as np# 简单的循环神经网络def rnn_net(ipt, input_di

ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(

文章目录 ICCV2019 ——Clustered Object Detection in Aerial Images(目标检测) 1.论文摘要及背景介绍 2.网络结构 2.1 总体框架 2.2 Cluster Region Extraction 2.2.1 CPNet 2.2.2 ICM 2.3 Fine Detection on Cluster Chip 2.3.1 Scale Estimation Sub-n

两种layui关闭当前弹出框方法

本文分享了layui关闭当前弹出框的两种情况和方法，希望对大家有所帮助。layer.close(index) - 关闭特定层///当你想关闭当前页面的某一层时 var index = layer.open(); var index = layer.alert(); var index = layer.load(); var index = layer.tips(); //正如你所看到的，每种弹层调用方法，都会回到index layer.close(index); ///在这

2023年好用的layui框架前端模板整理(推荐收藏)

以下是前端UI框架的整理。 — layui的前端模板不需要从快雷、百度云等第三方网盘平台下载，都可以到这里直接下载。包含有前端基础的人可以学习，从安装到案例讲解，全面详细，帮助你更快更好的掌握layui框架！以下layui框架模板，如有更新，将在此及时补充，欢迎时刻关注！视频教程1、通过学习，您将了解表单模块、弹出层模块和表格，以及如何设置基本参数，以及如何操作数据。2、学习，您将知道如何安装前端UI框架layui，如何构建页面旋转图，实现后台管理系统的登录，以及home页面的动画效果和弹出层

使用MXNet远程编写卷积神经网络用于多标签分类

最近试试深度学习能做点什么事情。MXNet是一个与Tensorflow类似的开源深度学习框架，在GPU显存利用率上效率高，比起Tensorflow显著节约显存，并且天生支持分布式深度学习，单机多卡、多机多卡支持丰富，拥有着良好的技术架构。目前是亚马逊AWS的官方深度学习框架。由于其团队以MXNet产品本身为先，所以文档资料较少。现在还稍微多了一点。   1. 搭建Jupyter notebook远程开发环境 Jupyter note

【BZOJ-2962】序列操作 线段树 + 区间卷积

2962: 序列操作 Time Limit: 50 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 678  Solved: 246[Submit][Status][Discuss] Description 　　有一个长度为n的序列，有三个操作1.I a b c表示将[a,b]这一段区间的元素集体增加c，2.R a b表示将[a,b]区间内所有元素变成相反数，3.Q a b c表示询问[a,b]这一段区间中选择

WEKA——数据挖掘与机器学习工具

参考书籍 Weka功能 Weka 主界面称为Weka GUI 选择器。 Explorer（探索者）：通过选择菜单和填写表单可以调用Weka的所有功能。不过存在一些问题就是，要求它所需的数据需要一次性全部读入内存。 KnowledgeFlow（知识流）：可以使用增量方式的算法处理大型数据集，用户可以绘制处理数据流的方式和顺序。 Experimenter（实验者）：用于帮助用户解答实际应用分类和回归技术中遇到的一个基本问题——对

Tensorflow环境安装记录–无法识别GPU的问题

1、镜像： -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 2、版本信息（红色标注为我电脑的配置信息） 说明：在安装tensorflow-gpu环境时，一定要注意版本信息的对应，否则会出现各种奇葩的问题。 例如，我在安装tensorflow_gpu，由于默认安装的是最新的版本2.4.0，使用pycharm在运行代码时，编译器无法识别GPU设备信息，只能使

pytorch调用gpu

第一步！指定gpu import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' 第二步！ 对于每一个要踹到gpu去的Tensor或者model x 使用x = x.cuda()就ok了 嘤嘤嘤

解决python在import caffe时出现的no module name _caffe问题

    这两天搞毕业设计要用到caffe,在图像预处理的时候要调用python 的caffe接口，结果就出现了 ImportError: No module named _caffe于是我在网上找各种解决方法，终于发现这是我当时在安装和配置caffe时留下的坑：这里引用一下http://blog.sina.com.cn/s/blog_74f32c400102wjli.html这篇博文，我是看了这篇文章才明白，是我当时太懒没有配置好c