1. 卷积神经网络是通过什么方式来完成可训练参数的减少？ 1）卷积层（局部感受野+权值共享） 2）采样层（逐渐降低分辨率） 2. 原始图像大小变化怎样影响模型可训练参数个数？ 参数个数：首先卷积层和池化层不会受到影响，全连接层受到影响 计算数目：受到影响 3. img2col 将图像中的感受野编码成 ...
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2021-06-28 20:34:20
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一、简介 二、源代码 frameRate = get(trafficObj,'FrameRate'); % video = read(trafficObj); % implay(video, frameRate); darkCarValue = 50; darkCar = rgb2gray(read ...
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2021-06-28 20:32:07
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分包：公共的模型、接口、异常都放在此处（springboot-interface-api） 将springboot-meeting-service、springboot-user-service系统pojo和service提取到springboot-interface-api 1.分包——新建普通m ...
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2021-06-28 20:31:31
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redis的初级使用 下载redis的最新版 wget http://download.redis.io/releases/redis-6.0.3.tar.gz 解压并编译 tar -zxvf redis-6.0.3.tar.gz cd redis-6.0.3 make 修改配置文件 bind 12 ...
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2021-06-28 20:26:16
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01 背景 面对大量用户访问、高并发请求，单机网站可以从软硬件两个方面寻求解决方法： 1、硬件方面：可以使用高性能的服务器、大型数据库，存储设备，高性能Web服务器； 2、软件方面：采用高效率的编程语言(比如Go，Erlang，Scala)等。 但是，当单机容量达到极限时，我们需要考虑业务拆分和分布 ...
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2021-06-28 20:23:37
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解决python 安装 第三方包时报OSError: mysql_config not found的错误 Ubuntu sudo apt-get install libmysqlclient-dev centos7 yum install mysql-devel gcc gcc-devel pyth ...
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2021-06-28 20:20:31
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一、实验目的 理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 二、实验内容 实现高斯朴素贝叶斯算法。 熟悉sklearn库中的朴素贝叶 ...
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2021-06-28 20:14:49
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实验目的 1.理解朴素贝叶斯算法原理，掌握朴素贝叶斯算法框架； 2.掌握常见的高斯模型，多项式模型和伯努利模型； 3.能根据不同的数据类型，选择不同的概率模型实现朴素贝叶斯算法； 4.针对特定应用场景及数据，能应用朴素贝叶斯解决实际问题。 实验要求 1.实现高斯朴素贝叶斯算法。 2.熟悉sklear ...
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2021-06-28 20:12:39
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选用pytorch 和tensorflow框架进行搭建神经网络 搭建ConvNet神经网络使模型准确率达99%以上 使用minist手写数据集进行训练，数据样本多 使用onnx工具进行模型转换 将框架安装文档镶嵌进程序中，方便用户使用 在进行图像预处理时，采用对灰度求平均值，大于灰度平均值的才进行二 ...
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2021-06-28 20:11:14
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layout: post title: 将tkinter打包生成exe subtitle: date: 2020-05-30 author: Dapenson header-img: img/post-bg-universe.jpg catalog: true tags: - Python - tk ...
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2021-06-28 20:10:21
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