09 2019 档案
摘要：这个原因是切两次导致的，个人的使用感觉 其实我二次切的时候，里面单个元素的长度也是2 ，是可以切，但是一切就报错，个人总结为，不可二次切。 所以，使用循环取出
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摘要：CleverHans (最新版本: v3.0.0) 项目地址：https://github.com/tensorflow/cleverhans 此资料库包含CleverHans的源代码，CleverHans是一个Python库，用于将机器学习系统中的漏洞与对抗性示例进行对比。 您可以在随附的博客上了
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摘要：查看已安装tensorflow版本 【深度学习】windows下查看显卡使用情况 命令：nvidia-smi 第一种方法： 只要在文件夹C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI里找到文件nvidia-smi.exe，把该文件拖到命令提示符窗口（win+R，再
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摘要：FGSM原论文地址：https://arxiv.org/abs/1412.6572 1.FGSM的原理 FGSM的全称是Fast Gradient Sign Method(快速梯度下降法），在白盒环境下，通过求出模型对输入的导数，然后用符号函数得到其具体的梯度方向，接着乘以一个步长，得到的“扰动”加
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摘要：用sklearn 最方便： 在MNIST手写字数据集中，我们导入的数据和标签都是预先处理好的，但是在实际的训练中，数据和标签往往需要自己进行处理。 以手写数字识别为例，我们需要将0-9共十个数字标签转化成onehot标签。例如：数字标签“6”转化为onehot标签就是[0，0，0，0，0，0，1，0
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摘要：运行代码之后，控制台除了输出应该有的结果外，还多了一行： I T:\src\github\tensorflow\tensorflow\core\platform\cpu_feature_guard.cc:140] Your CPU supports instructions that this Te
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摘要：随机森林算法学习最近在做kaggle的时候，发现随机森林这个算法在分类问题上效果十分的好，大多数情况下效果远要比svm，log回归，knn等算法效果好。因此想琢磨琢磨这个算法的原理。 要学随机森林，首先先简单介绍一下集成学习方法和决策树算法。下文仅对该两种方法做简单介绍（具体学习推荐看统计学习方法的
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摘要：1、PCA分类介绍 在scikit-learn中，与PCA相关的类都在sklearn.decomposition包中。最常用的PCA类就是sklearn.decomposition.PCA。 原理：线性映射（或线性变换），简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上，那么在数据分析上，我们是将数据的
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摘要：转载地址：http://blog.csdn.net/watkinsong/article/details/38536463 1. 前言 PCA ： principal component analysis ( 主成分分析) 最近发现我的一篇关于PCA算法总结以及个人理解的博客的访问量比较高， 刚好目
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摘要：本文原文链接：https://blog.csdn.net/ppp8300885/article/details/71078555本文用80行代码的Python实现了HOG算法，代码在Github Hog-feature，虽然OpenCV有实现好的Hog描述器算法，但是本文目的是完全理解HOG特征提取
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摘要：本文原文链接：https://blog.csdn.net/krais_wk/article/details/811192371.算法基本流程 在一幅图像中，方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）能够很好地描述局部目标区域的特征，是一种常用的特征提取方
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摘要：一、概述 在工程实践中，我们得到的数据会存在有缺失值、重复值等，在使用之前需要进行数据预处理。数据预处理没有标准的流程，通常针对不同的任务和数据集属性的不同而不同。数据预处理的常用流程为：去除唯一属性、处理缺失值、属性编码、数据标准化正则化、特征选择、主成分分析。 二、数据预处理方法 1. 去除唯一
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