摘要:
python语言知识 1.廖雪峰的官方网站 适合快速上手python 2.python官网文档 适合上手之后及时查阅 C++ 1.cpplearn(需fq) 公益的在线教程,保持更新,细节讲解不错,适合上手 深度学习入门 1.a step-by-step introduction to the ba 阅读全文
摘要:
1. C++的编译方式:g++ name.cpp 2.在主流的编译器中,会包含一些默认的编译扩展,这些编译扩展实际上并不属于C++标准,如果要关闭的话,GCC/G++ 下通过增加-pedantic-errors运行程序即可,其他编译器则需要在编译器设置中修改。 3.C++编译器在运行过程中在遇到一些 阅读全文
摘要:
python的图像读取有三种方式 1)opencv的cv2 opencv是一个C++的机器视觉第三方库,可以支持庞大的矩阵操作 读取: cv2.imread(image) >>> cv2.imread('page20.jpg').__class__<class 'numpy.ndarray'> 展示 阅读全文
摘要:
python提供三种扫描当前路径的方法:os.listdir, os.scandir和pathlib FunctionDescription os.listdir() Returns a list of all files and folders in a directory os.scandir( 阅读全文
摘要:
pickle是python独有的序列化与反序列化的第三方库,根据官方文档[1],在pickle之外,python同时还有marshal[2]可以支持更复杂的功能。但是在一般情况下,推荐先使用pickle来完成序列化和反序列化的任务 pickle支持六种序列化协议,目前python3.8以后在用的是第 阅读全文
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The Basic Conception: Case Study: LeNet-5 AlexNet To be mensionend: 1.archtecture picture above is crop from krizhevsky's paper, its firster layer whi 阅读全文
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1.tesseract-ocr是什么: tesseract-ocr,简称tesseract,windows下载地址https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki 是google开发的一款基于ocr识别的开源工具 可以单独运行: tesseract imag 阅读全文
摘要:
MNIST是机器学习领域最有名的数据集之一,被应用于从简单的实验到发表的论文研究等各种场合。实际上,在阅读图像识别或机器学习的论文时,MNIST数据集经常作为实验用的数据出现 MNIST数据集是由0到9的数字图像构成的。训练图像有6万张,测试图有1万张,图像数据是28像素×28像素的灰度图像(1通道 阅读全文
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舍入误差 指因省略小数的精细部分的数值(比如,小数点后第8位以后的数值)而造成最终的计算结果上的误差 >>>np.float32(1e-50) 0.0 中心差分 函数f在(x+h)和(h-h)之间的差分。因为这种计算方法以x为中心、计算它左右两边的差分,所以也称为中心差分(而(x+h)和x之间的差分 阅读全文
摘要:
神经网络的学习步骤如下: 前提 神经网络存在合适的权重和偏置,调整权重和偏置以便拟合训练数据的过程称为“学习”。神经网络的学习分成下面4个步骤。 步骤1(mini-batch) 从训练数据中随机选出一部分数据,这部分数据称为mini-batch。我们的目标是减小mini-batch的损失函数的值。 阅读全文