随笔分类 - 实战
imdb5000电影集数据分析
摘要:1、模型增强 数据增强在这里与之前相比换了一种方法 原因是'Sequential' 里没有 'flow',找了一段时间也没有找到解决方法,便把数据增强的方法换成了ImageDataGenerator ImageDataGenerator实例:通过读取的图片执行多次随即变换实现数据增强。 显示几个随机
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摘要:今天面试的时候,可视化大屏等比例缩放的方法竟然忘记咋实现的,简直愧对我当时百度了那么长时间!!! 等比例缩放 无法使可视化平台实现适应屏幕大小,当浏览器窗口缩小时可视化平台会产生布局上的错乱。解决方法便是在每个图标的js代码下面调用 resize这个方法实现图表等比例缩放。 浏览器缩放的时候,图表跟
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摘要:完成人工智能实战课的要求,基于卷积神经网络构建一个自动识别盘子个数的模型 接下来进行模型的训练 1、机器学习流程: 2、模型训练 (1)构建一个 tf.data.Dataset 从目录中的图像文件生成一个 tf.data.Dataset,然后调用 image_dataset_from_directo
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摘要:完成人工智能实战课的要求,基于卷积神经网络构建一个自动识别盘子个数的模型 首先要对数据进行采集 1、图片的爬取 利用爬虫爬取互联网(百度图库)上有关盘子的照片 判断是否存在文件夹如果不存在则创建为文件夹 对爬取的照片进行统一命名然后存储到指定文件夹下 2、数据处理 对收集到的图片进行筛选,去掉不符合
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摘要:为了完成可视化实战的要求,我做了一个关于全国疫情数据可视化的大屏展示,具体页面如下: 1、模块展示 2、首页展示 3、可视化大屏展示
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摘要:之前用pymysql连接数据库的方法太繁杂了,用django自带的orm进行数据库的创建修改。 1、首先在终端打开数据库 mysql -u root -p 2、在django的settings.py文件里找到DATABASES进行修改 DATABASES = { 'default': { 'ENGI
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摘要:这次的实战作业是分析imdb5000电影数据集 因为一开始时使用的movie_metadata.csv进行的数据处理,但是要求是使用数据库存储数据再进行数据分析,因此需要连接数据库 首先先引入库 import pymysql 数据库连接相关变量: localhost:也可写成数据库主机IP:127.
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