py-faster-rcnn之python引入_caffe.so

本文并不给出“编写一个c++代码，然后编译为.so文件，然后在python中引入”的hello world，需要的请参考：http://www.oschina.net/question/437227_124449 本文意在强调，python的import，引入的不仅是.py（以及.pyc）文件，还可以引入.so文件 首先明确下，python的模块，是指：一个包含若干.py文件的目录dir，并且包含一个__init__.py(内容可以

AI 音辨世界：艺术小白的我，靠这个AI模型，速识音乐流派选择音乐 ⛵

音乐领域，借助于歌曲相关信息，模型可以根据歌曲的音频和歌词特征，将歌曲精准进行流派分类。本文讲解如何基于机器学习完成对音乐的识别分类。 只要给到足够的相关信息，AI模型可以迅速学习一个新的领域问题，并构建起很好的知识和预估系统。比如音乐领域，借助于歌曲相关信息，模型可以根据歌曲的音频和歌词特征将歌曲精准进行流派分类。在本篇内容中 ShowMeAI 就带大家一起来看看，如何基于机器学习完成

Ubuntu16.04 + caffe-ssd + [CPU_ONLY] + KITTI 训练总结

本次训练主要参考：http://blog.csdn.net/jesse_mx/article/details/65634482 感谢 Jesse_Mx ，帮助了我很多。   坑一【openCV未安装成功】： 　　openCV未安装成功会导致各种莫名的问题，比如：“No module named cv2”问题。 　　然而，正确解决openCV安装问题也不是一路畅通。下面是经过多次失败个人总结的openCV安装方法： 　　主要参考： 　

pytorch 与 numpy 的数组广播机制

numpy 的文档提到数组广播机制为：When operating on two arrays, NumPy compares their shapes element-wise. It starts with the trailing dimensions, and works its way forward. Two dimensions are compatible whenthey are equal, or one of

pytorch 不同学习率设置方法

最近注意到在一些caffe模型中，偏置项的学习率通常设置为普通层的两倍。具体原因可以参考(https://datascience.stackexchange.com/questions/23549/why-is-the-learning-rate-for-the-bias-usually-twice-as-large-as-the-the-lr-for-t)，貌似没有文章提到这个。Pytorch中也提供了对不同层设置不同学习率以及衰

狄利克雷卷积 与 杜教筛

先放上板题BZOJ3944洛谷P4213 嗯，杜教筛解决的就是这样一个丧心病狂的前缀和\(O(N)\)都会T。。 积性函数## 如果一个数论函数\(f(n)\)，满足若\(m,n\)互质，那么有\(f(n * m) = f(n) * f(m)\)，那么称\(f(n)\)为积性函数 特别的，如果对于任意\(n,m\)都满足\(f(n * m) = f(n) * f(m)\)，那么称\(f(n)\)为完

使用Keras构建CNN神经网络在医学图像CT上的应用

个人博客,欢迎来撩 fangzengye.com 1.基础设置 1.1.加载包 import numpy as np # matrix tools import matplotlib.pyplot as plt # for basic plots import seaborn as sns # for nicer plots import pandas as pd from glob import glob import

?真棒-人工智能

艺术 内容 聊天GPT - 聊天GPT 是由 OpenAI 开发并于 2022 年 3 月推出的人工智能聊天机器人。它建立在OpenAI的GPT-5.4和GPT-<>系列大型语言模型（LLM）之上，并使用监督和强化学习技术进行了微调（一种迁移学习方法）。 Copy.ai - 获得畅销的好副本。 是一个人工智能驱动的文案，为您的业务生成高质量的文案。免费开始，无需信用卡！营销简化！Copy.ai 贾斯珀 - 贾斯珀是

84、循环神经网络实现语言模型

''' Created on 2017年5月13日 @author: weizhen ''' import numpy as np import tensorflow as tf import ptb_iterator as reader from tensorflow.contrib import rnn DATA_PATH = "/path/to/ptb/data" # 数据存放的路径 HIDDEN_

机器学习python实战—-线性回归

一、纲要 　　线性回归的正规方程解法 　　局部加权线性回归 二、内容详述 　　1、线性回归的正规方程解法 　　线性回归是对连续型的数据进行预测。这里讨论的是线性回归的例子，对于非线性回归先不做讨论。这部分内容我们用的是正规方程的解法，理论内容在之前已经解释过了，正规方程为θ = (XT·X)-1·XT·y。值得注意的是这里需要对XT·X求逆矩阵，因此这个方程只有在逆矩阵存在的时候才适用，所以需要在代码中进行判断。 from num

import tensorflow 报错

>>> import tensorflowe:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\h5py\__init__.py:36: FutureWarning: Conversion of the second argument of issubdtype from `float` to `np.floating` is deprecated. In future,

【Magenta 项目初探】手把手教你用Tensorflow神经网络创造音乐

原文链接：http://www.cnblogs.com/learn-to-rock/p/5677458.html 偶然在网上看到了一个让我很感兴趣的项目 Magenta，用Tensorflow让神经网络自动创造音乐。 白话就是：可以用一些音乐的风格来制作模型，然后用训练出的模型对新的音乐进行加工从而创造出新的音乐。 花了半天时间捣鼓终于有了成果，挺开心的，同时也把这半天的经验拿来分享，能让大家节约一些时间也算是我对社会做出的一点贡献

【神经网络基础】3.循环神经网络（笔记）

目录 1.学习目标 2.序列数据 ​3.语言模型 3.1语言模型概念 3.2语言模型计算序列的概率 ​ 4.RNN-循环神经网络 4.1RNN概念 4.2通过时间反向传播 ​5.门控循环单元  5.1引入门的循环网络 5.2候选隐藏状态  ​6.长短期记忆网络（LSTM） 6.1记忆细胞 6.2候选记忆细胞  6.3记忆细胞与隐藏状态  ​7.总结 7.1本章总结  ​7.2神经网络总结  1.学习目标 2.序列数据 3.语言

深度学习（DL）– RNN循环神经网络算法详解

1、什么是RNN     传统的神经网络是层与层之间是全连接的，但是每层之间的神经元是没有连接的（其实是假设各个数据之间是独立的）。这种结构不善于处理序列化的问题。比如要预测句子中的下一个单词是什么，这往往与前面的单词有很大的关联，因为句子里面的单词并不是独立的。     RNN之所以称为循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再

机器学习之-奇异值分解(SVD)原理详解及推导

转载 http://blog.csdn.net/zhongkejingwang/article/details/43053513     在网上看到有很多文章介绍SVD的，讲的也都不错，但是感觉还是有需要补充的，特别是关于矩阵和映射之间的对应关系。前段时间看了国外的一篇文章，叫A Singularly Valuable Decomposition The SVD of a Matrix，觉得分析的特别好，把矩阵和空间关系对应了起来。