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卷积 https://developers.google.com/machine-learning/glossary/#convolutional_layer 卷积混合了 卷积核 和 输入矩阵， 用来训练权重。 机器学习中的卷积，包括了 卷积运算和 卷积层。 区别于全连接层，是减少权重参数的一种方法 阅读全文
posted @ 2021-04-15 13:04
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from https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/gradient_descent.html#step-by-step Gradient Descent Gradient descent is an optimization algorithm 阅读全文
posted @ 2021-04-11 10:39
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摘要：
from https://towardsdatascience.com/optimizers-for-training-neural-network-59450d71caf6 Many people may be using optimizers while training the neural 阅读全文
posted @ 2021-04-11 10:15
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摘要：
workflow 本地生成git commit 以drafts身份推送到 gerrit库中， 命令： git push origin HEAD:refs/drafts/master gerrit自动触发 verifyCI 流程 VerifyCI 通过，获得verified+1分值， 进入走查环节， 阅读全文
posted @ 2021-04-09 16:07
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摘要：
背景 job支持跨环境部署和迁移。 不能将job配置到一个固定的Jenkins系统中。 有两种方式支持脚本化管理配置。 Jenkinsfile https://www.jenkins.io/doc/book/pipeline/getting-started/ As mentioned previou 阅读全文
posted @ 2021-04-09 15:43
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摘要：
父JOB调用子JOB 父job出发子job，总要带一些参数过去。 https://www.jenkins.io/doc/pipeline/steps/pipeline-build-step/#build-build-a-job build: Build a job Triggers a new bu 阅读全文
posted @ 2021-04-07 16:46
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说明 接着上篇，实现拍摄统计功能。 https://www.cnblogs.com/lightsong/p/14592798.html 功能明细： 实时展示摄像头内容 实时统计 统计结果在展示视频中显示 技术依赖 上篇是基于linux环境， 由于需要添加实时展示功能，需要切换到windows。 OC 阅读全文
posted @ 2021-03-30 14:45
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目的 作文字数统计。 技术依赖 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1725688?forkThirdPart=1 光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）是指对文本材料的图像文件进行分析识别 阅读全文
posted @ 2021-03-29 16:00
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git push https://git-scm.com/docs/git-push 使用本地的refs去更新远程的refs。 当<repository>参数没有指定， 则默认为 branch.*.remote 配置值， 如果没有这个配置，则默认为origin Updates remote refs 阅读全文
posted @ 2021-03-28 23:39
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背景 对于手写字体图片，检查手写于标准的相似度。 有三个要点： 首先度量指标是相似度 其次是图像的相似度 再次是手写字体图像的相似度 相似度度量 https://towardsdatascience.com/calculate-similarity-the-most-relevant-metrics 阅读全文
posted @ 2021-03-23 16:40
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摘要：
背景 以图片的形式成成验证码，防止工具类软件自动化暴力破解的攻击。 需要按照不同字体，生成图片，同时还可能添加干扰项： 平移 旋转 添加干扰背景 字形扭曲 或者其他场景，生成不同字体的标准字帖，提供临摹。 参考代码 https://github.com/atlantistin/Blogs/tree/ 阅读全文
posted @ 2021-03-17 15:47
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Keras https://keras.io/ Simple. Flexible. Powerful. Deep learning for humans. Keras is an API designed for human beings, not machines. Keras follows b 阅读全文
posted @ 2021-03-15 17:01
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背景 https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/377462 对于此案例实现的视频换背景功能感兴趣，所以细细研究其实现原理。 本示例用DeepLabv3+模型完成一键抠图。在最新作中，作者通过encoder-decoder进行多尺度信息的融合 阅读全文
posted @ 2021-03-15 15:45
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摘要：
PaddleHub https://github.com/PaddlePaddle/PaddleHub 令人惊叹的已训练好的模型工具库， 基于Paddle。 Awesome pre-trained models toolkit based on PaddlePaddle.（260+ models i 阅读全文
posted @ 2021-03-10 14:29
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OpenCV Course - Full Tutorial with Python https://www.youtube.com/watch?v=oXlwWbU8l2o 油管上有视频课程， 为 freeCodeCamp.org出品。 国内B站上也有同步视频。 由浅入深介绍了 基础 进阶 和 人脸识 阅读全文
posted @ 2021-03-09 16:10
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摘要：
背景 从图片中提取文字或者数字子图，是图像处理的必备能力。 虽然tesseract可以支持从图片中一次性提取所有的信息， 但是此处为了学习的目的，让我们进行一次图像预处理的深度旅行。 参考： http://icodeit.org/2013/01/basic-digits-recognization/ 阅读全文
posted @ 2021-03-09 15:59
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tesseract https://github.com/tesseract-ocr/tesseract 此包包含一个OCR引擎 libtesseract 和 命令行程序 tesseract 版本4添加了一个基于OCR引擎的神经网络。 支持多余100多种语言，开箱即用 支持多种输出格式， 普通文本， 阅读全文
posted @ 2021-03-08 12:39
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Caer https://github.com/jasmcaus/caer/ 流形的现代计算机视觉库 Caer是一个轻量、高性能视觉库，为了高性能AI研究设计。 此框架简化了计算机视觉的使用方法，通过抽象掉非必要的模板代码，并给使用者以灵活性，快速建立深度学习原型，和研究的想法。 最终的结果是建立一 阅读全文
posted @ 2021-03-05 10:56
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背景 https://www.cnblogs.com/lightsong/p/14469252.html 如上博客对应进展是， 集成hub数据，基于MNIST数据构建手写数字识别模型， 得到逻辑回归模型的预测准确度。 如上模型，仅仅是训练出来，但是如何应用此模型进行预测， 还需要引入工具，对任意手写 阅读全文
posted @ 2021-03-04 16:42
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What is WSGI (Web Server Gateway Interface)? https://medium.com/analytics-vidhya/what-is-wsgi-web-server-gateway-interface-ed2d290449e PYTHON领域的 Web服务 阅读全文
posted @ 2021-03-03 16:14
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摘要：
one sklearn mnist example https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/linear_model/plot_sparse_logistic_regression_mnist.html 如下例子，使用逻辑回归，基于mnist数据构 阅读全文
posted @ 2021-03-02 15:36
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Hub https://www.activeloop.ai/ 此工具的首页的也介绍，也是它的愿景： 训练模型，不用背数据所累。 ML领域现在的问题是， 数据准备花费太多的资源， 对于异构数据的处理，特别是个问题。 Train ML models, don't mess with data Fast 阅读全文
posted @ 2021-03-01 16:54
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摘要：
Ensemble methods https://scikit-learn.org/stable/modules/ensemble.html 集成方法是组合几个基模型的预测，来改善单一模型的泛化性和 健壮性。 通常有两种集成方法： （1）平均方法， 指导思想是， 独立训练介个模型， 平均化他们的预测 阅读全文
posted @ 2021-02-23 11:49
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摘要：
Linear Models https://scikit-learn.org/stable/modules/linear_model.html# 线性模型，目标是特征的线性组合。有系数和偏置值。 Ordinary Least Squares 普通的最小均方差方法构造出来的模型， 就是 线性回归模型。 阅读全文
posted @ 2021-02-10 16:40
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摘要：
Configuration functions https://docs.python.org/3/library/logging.config.html#module-logging.config 三种配置加载方式， （1）加载配置单额词典变量 （2）加载配置文件 （3）从监听端口中读取配置，并生 阅读全文
posted @ 2021-02-10 11:05
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摘要：
Neural network models (supervised) https://scikit-learn.org/stable/modules/neural_networks_supervised.html# sklearn实现的神经网络不支持大规模机器学习应用。 因为其没有GPU支持。 Wa 阅读全文
posted @ 2021-02-09 14:39
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Stochastic Gradient Descent https://scikit-learn.org/stable/modules/sgd.html# 随机梯度下降是一种简单且非常高效的方法， 来拟合线性分类器和回归器， 使用凸随时函数， 例如 支持向量 和 逻辑回归。 即使SGD出现在机器学习 阅读全文
posted @ 2021-02-08 15:42
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摘要：
Support Vector Machines https://scikit-learn.org/stable/modules/svm.html# 支持向量是监督学习方法的集合， 可以用于 分类 回归 和 异常检测。 优点: 在高维空间非常有效 仍然有效，当样本数目小于特征维度数目 不同于KNN， 阅读全文
posted @ 2021-02-05 15:03
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Decision Trees https://scikit-learn.org/stable/modules/tree.html 决策树是一种非参数的监督性学习算法， 其跟KNN类似，不依赖参数性模型。 可以用于分类和回归。 从特征中学习出决策规则。 Decision Trees (DTs) are 阅读全文
posted @ 2021-02-04 16:06
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摘要：
Feature selection https://scikit-learn.org/stable/modules/feature_selection.html 特征选择工具可以用于选择信息量大的特征，或者消减数据的维度， 以提高模型的精度， 或者提升模型在高维数据上的性能。 The classes 阅读全文
posted @ 2021-02-03 15:49
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Nearest Neighbors https://scikit-learn.org/stable/modules/neighbors.html#nearest-neighbors-classification sklearn.neighbors 提供了基于邻居的无监督和监督的学习方法。 无监督的最 阅读全文
posted @ 2021-02-02 15:23
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摘要：
Visualizations https://scikit-learn.org/stable/visualizations.html 提供了分析机器学习性能的可视化工具。 Scikit-learn defines a simple API for creating visualizations fo 阅读全文
posted @ 2021-02-01 16:37
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摘要：
Computing with scikit-learn https://scikit-learn.org/stable/computing.html 此章讲解使用sklearn涉及到的计算性能相关问题。 Strategies to scale computationally: bigger data 阅读全文
posted @ 2021-01-30 18:46
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摘要：
Model persistence https://scikit-learn.org/stable/modules/model_persistence.html 模型训练完毕后，如何保存起来，以便日后使用呢？这就是模型持久化。 After training a scikit-learn model, 阅读全文
posted @ 2021-01-29 14:35
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摘要：
Unsupervised dimensionality reduction https://scikit-learn.org/stable/modules/unsupervised_reduction.html 无监督学习领域的 维度约减 ， 应对特征数目非常高的情况。 在监督学习步骤之前， 进行无 阅读全文
posted @ 2021-01-28 17:11
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摘要：
Preprocessing data https://scikit-learn.org/stable/modules/preprocessing.html 数据预处理提供工具函数和变换器类， 将转换特征向量成为更加适合下游模型的数据表示。 一般学习算法都会从数据标准化中受益。 如果异常值存在于数据中 阅读全文
posted @ 2021-01-26 16:52
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摘要：
Semi-supervised Classification on a Text Dataset https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/semi_supervised/plot_semi_supervised_newsgroups.html#sp 阅读全文
posted @ 2021-01-24 12:16
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Topic extraction with Non-negative Matrix Factorization and Latent Dirichlet Allocation https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/applications/plo 阅读全文
posted @ 2021-01-23 00:41
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摘要：
Classification of text documents using sparse features https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/text/plot_document_classification_20newsgroups.ht 阅读全文
posted @ 2021-01-22 12:56
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摘要：
Sample pipeline for text feature extraction and evaluation https://scikit-learn.org/stable/auto_examples/model_selection/grid_search_text_feature_extr 阅读全文
posted @ 2021-01-21 17:01
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