原数据集:包含 25000张猫狗图像,两个类别各有12500 新数据集:猫、狗 (照片大小不一样) 训练集:各1000个样本 验证集:各500个样本 测试集:各500个样本 #保存模型 model.save('cats_and_dogs_small_1.h5') ...
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2018-11-15 14:32:28
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<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0, viewport-fit=cover"> viewport-fit,它有三个可选值: contain: 可视窗口完全包含网页内容 cover: 网页内容完全覆盖 ...
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2018-11-14 15:37:31
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N(Need): 学校食堂是学生就餐的首选之地,但由于就餐人员集中在下课的高峰期,因就餐人群数目过大导致食堂购餐需要排队浪费了很多时间; 同时,食堂的餐品由于创新不够、打饭员打饭分量及计算饭钱不精确等原因,食堂的顾客也在慢慢流失。综上,需要一个易用性强的自助点餐系统来帮助学生点餐。 A(Approa ...
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2018-11-13 23:51:43
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NABCD——跳蚤市场 N(Need):开发一个二手交易平台,不负责线上金钱交易。 A(Approach):做一个微信小程序,是在微信平台构建。 B(Benefit):为学校同学提供一个处理闲置物品的平台,减少资源浪费。 C(Competitors):可搜索,方便快捷(相比跳蚤市场群) D(Deli ...
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2018-11-13 20:14:10
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敲《Python机器学习及实践》上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: 涉及到这两个函数的代码如下: 我们先来看一下这两个函数的API以及参数含义:1、fit_transform()函 ...
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2018-11-13 00:13:30
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classsklearn.preprocessing.Normalizer(norm=’l2’,copy=True)[source]fit(X[,y])什么都不做并且返回估计量,但不改变fit_transform(X[,y])作用于数据,然后转换它。fromsklearn.preprocessingimportNormalizerX=[[4,1,2,2],[1,3,9,3],[5,7,5,1]]t
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2018-11-12 19:57:07
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fromsklearn.svmimportSVRimportnumpyasnpn_samples,n_features=10,5np.random.seed(0)y=np.random.randn(n_samples)x=np.random.randn(n_samples,n_features)clf=SVR(gamma=‘scale‘,C=1.0,epsilon=0.2)clf.fit(x,y)
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2018-11-12 19:54:14
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【视频&交流平台】 SpringBoot视频:http://t.cn/R3QepWG Spring Cloud视频:http://t.cn/R3QeRZc SpringBoot Shiro视频:http://t.cn/R3QDMbh SpringBoot交流平台:http://t.cn/R3QDhU... ...
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2018-11-10 19:01:44
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我们如何能够适应并学习全新的技能,然后应用到日常生活之中呢? 我有一个6岁的弟弟,我看着他从懵懵懂懂的小婴儿逐渐长大。他学会了如何爬行、走路、跑;如何学会说话,理解简单的语法和简单的数学。 本文中我就要谈谈如何让机器复制这种学习的能力。 ...
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2018-11-09 16:10:31
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Keynote SessionAccelerate Machine Intelligence: An Edge to Cloud ContinuumHadi Esmaeilzadeh - UCSDBackgroundopen source: http://act-lab.org/artifactsD... ...
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2018-11-06 14:41:25
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