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不那么简单的变换接下来，我们要了解如何做更多有意思的事情。在示例2-5中，我们没有任何特殊目的地使用了高斯模糊。现在我们将使用高斯模糊来对一张图像实现基2的降采样[Rosenfeld80]。如果我们对图像进行多次降采样，就要建立一个尺度空间（也称为“图像金字塔”），这一方法是计算
我们从最简单的开始：1. 启动一个Docker容器，带上端口映射的-p选项。（注：-p选项会开启一个端口NAT规则）。#docker pull mysql#docker run -d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root -p 3306:3306 mysql在这
本主题记录均在ubuntu系统下，且已安装python环境 1.1 图像的IO操作 首先读取图像 import numpy as np #numpy是一个用于科学计算的库，提供了大量的数学函数和操作多维数组的能力。import cv2 as cv
arguments对象 arguments对象是传递给函数参数的类数组对象 先看个例子： function fun(a, b, c){ console.log(arguments) } fun(1, 2, 3) 可以看到，arguments像数组一样，有从0开始的索引，也有length属性
docker的介绍和安装一.docker 介绍 docker 可以粗糙的理解为虚拟机，但是确实不是真正的虚拟机，通常形容它是一个开挂的chroot二.在linux下安装 docker 第二句命令的含义是修改
引言 《任务取消》由于篇幅较多，拆分了两篇来介绍各种实现取消和中断的机制，以及如何编写任务和服务，使它们能对取消请求做出响应。 如何理解任务是可取消的 ？ 如果外部代码能在某个任务正常完成之前将其置入 “完成” 状态，那么这个任务就被认为是可取消的。 大多数任务，我们都希望让它们
有少数感兴趣的报告，这里谈一下全场最后一个报告。报告人是Jorge Nocedal，就是著名的LBFGS的作者。 他关注的问题是一类机器学习中非常常见的优化模型：
将化学结构信息作为输入变量和物理属性作为输出变量进行预测。 Smiles2vec架构 将字符串转换为矢量是NLP领域的一项名为Seq2Seqd的技术。在没有学习的情况下简单地解释它，它经常被用在“机器对话和机器翻译等模型”中。该技术基于递归神经网络的思想使用诸如LSTM和GRU的层。下图显示了原始
线性代数是机器学习中不可分割的一部分，包括矩阵运算、矩阵行列式、矩阵分解等。 1. 矩阵基础 1.1. 什么是线性代数？ 讨论线性方程和线性运算的学科就叫线性代数。 有助于理解AI背后的原理。 1.2. 矩阵 1.3. 矩阵加法 对应元素相加 只有行列相同才能相加 1.4. 矩阵乘法
大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱编程、热爱分享！ 这博客是我对学习的一点总结与思考。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI
技术所没有的吸引人的优点。首先，CtrlFormer在不同控制任务之间联合学习视觉令牌和策略令牌之间的自注意力机制，可以在不发生灾难性遗忘的情况下学习和迁移多任务表示。其次，我们精心设计了一个对比强化学习范式来训练CtrlFormer，使其能够达到较高的样本效率，这在控制问题中是
扩展的特性，TensorFlow已经成为了构建深度学习应用的核心技术之一。 基于CANN的模型开发流程 为什么要做模型迁移 目前人工智能领域内，AI算法模型搭建方面的技艺已经是炉火纯青，市面上用于AI模型搭建的深度学习框架，处理华为开源的昇思MindSpore，还有
是特征描述及检测，这类传统方法可能对于一些简单的图像分类是有效的，但由于实际情况非常复杂，传统的分类方法不堪重负。现在，广泛使用机器学习和深度学习的方法来处理图像分类问题，其主要任务是给定一堆输入图片，将其指派到一个已知的混合类别中的某个标签。 在下图中，图像分类模型将获取单
2、将提取特征保存在JSON文件夹中3、将特征提供给决策树进行训练以决策树为例，这是一种常见的机器学习算法，并不涉及“神经网络”、“深度学习”的范畴。简言之，决策树是一种以递归方式学习每个特征的阈值并将数据分类的系统。 Peter 创建了一个决策树模型 classifier.py，
一、设计对象并使用 这一节重点是学习获取已有对并使用和学习自己设计对象并使用 1、学习获取已有对并使用学 之前学习的键盘录入技术就是对已有的对象进行使用 public class Test { public static void main(String[]
一个图中，但这些曲线值的大小范围不同，需要的刻度不同。如果都用同一个 Y 轴刻度，值较小的曲线变化将不明显（如深度学习训练和测试的 Loss 变化）。下面以某次深度学习模型训练的损失函数变化作为例子，绘制精美的双 Y 轴折线图可视化，讲解代码实现过程，结果先放出来： 读取记录的数据：
前言： 本专栏在保证内容完整性的基础上，力求简洁，旨在让初学者能够更快地、高效地入门TensorFlow2 深度学习框架。如果觉得本专栏对您有帮助的话，可以给一个小小的三连，各位的支持将是我创作的最大动力！ 系列文章汇总：TensorFlow2 入门指南
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端开发中学习了华为IoT平台端到端开发、Profile在线开发、编解码插件在线开发。在端侧开发学习了物联网操作系统概述、 LiteOS基础架构及代码、物联网常用模组AT指令、小熊派开发板介绍、轻松玩转LiteOS以及AT指令调测NB-IoT模组。端与云连接协同方面，学习了Post
适的人工智能系统，这个系统具备不同类型数据来源的能力。模型训练架构也会有很多种形态，列如批数据训练，流式数据训练，交互式训练等，深度学习和经典机器学习都已经形成了各自的体系，在面向行业的人工智能系统设计时需要充分考虑每类算法的特点。针对行业的复杂性，数据准备，算法与行业知识的准备
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