03 2018 档案
摘要:原文:http://blog.csdn.net/taigw/article/details/51401448 从图像分类到图像分割 卷积神经网络(CNN)自2012年以来,在图像分类和图像检测等方面取得了巨大的成就和广泛的应用。 CNN的强大之处在于它的多层结构能自动学习特征,并且可以学习到多个层次
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摘要:1. caffe 网络结构可视化 http://ethereon.github.io/netscope/quickstart.html 将网络结构复制粘贴到左侧的编辑框,按Shift+Enter就可以显示出你的网络结构 2. caffe计算图片的均值 使用caffe自带的均值计算工具 ./build
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摘要:ipython3 --pyplot pyplot: matplotlib 画图的交互使用环境
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摘要:da array: 一个快速而灵活的同构多维大数据集容器,可以利用这种数组对整块的数据进行一些数学运算 数据指针,系统内存的一部分 数据类型 data type/dtype 指示数据大小的元组 stride: strides中保存的是当每个轴的下标增加1时,数据存储区中的指针所增加的字节数 In [
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摘要:resample: 重采样函数,可以按照时间来提高或者降低采样频率,fill_method可以使用不同的填充方式。 pandas.data_range 的freq参数枚举:
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