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招晓贤
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亚马逊丛林卫星多任务学习与部署
多任务学习与人脸多属性识别
细粒度图像识别与bilinear CNN
已图搜图检索系统
目标检测
深度学习语义分割
OCR光学文字识别
亚马逊丛林卫星多任务学习与部署 核心--tf sequence, 不定项选择和单选择
多任务学习与人脸多属性识别 多任务学习本质是迁移学习,很多形态, 联合学习,自主学习,辅助任务学习 归纳迁移 归纳编制 Estimator tf.data.Dataset %%writefile filename.py tf.decode_csv()解析csv文件 tf.read_file(filename)==>> tf.image.decode_image(filename,channels=3) tf.cast(age,tf.int64) tf.data.TextLineDataset() dataset.map()映射 dataset.shuffle乱序 dataset.repeat 反复读 tf.layers.dropout随机失活 tf.argmax
细粒度图像识别--就是更细致的品类分辨出来 方法: 传统:可以用resnet,vgg来分类, 目前细粒度图像识别方法主要有两种:
基于强监督学习方法: 这里强监督信息是指bounding box或者landmark
基于弱监督学习方法 Bilinear CNN--结构不复杂,效果好的双线性模型,网络A/网络B, 网络A对物体位置的截取,网络B是对网络A截取部分的特征提出 卷积神经网络就是特征抽取器
对图片的反转,截取,数据加强的处理
图像检索
深度相似度排序模型
基于深度学习的图像物体检测
语义分割 FCN--特征融合就是反卷积+上采样==>>求和
U-net SegNet--典型的encoder-decoder 先缩小再放大 Encoder是对内容进行抽象,decoder是对高阶信息的理解与编译 encoder stage-- pooling indices和pooled map
DeeplabV3+ Encoder+Decoder 空间金字塔--利用空洞卷积,生成基层卷积再过池化 ASPP
遥感图像语义分割
1.1 CRNN文字识别原理 1.2 数据处理 1.3 网络设计 1.4 损失函数 1.5 网络训练设计 1.6 训练过程与测试设计 1.7 识别效果和总结
CTC原理--解决不定长文字问题
亚马逊丛林卫星多任务学习与部署
多任务学习与人脸多属性识别
细粒度图像识别与bilinear CNN
已图搜图检索系统
目标检测
遥感图像
OCR光学文字识别
OCR文字识别--CRNN_OCR_RECOGNIZER-文字检测内容
基于深度神经网络的图像检索系统-https://www.chinahadoop.cn/course/1550/learn#lesson/47807
目标检测--https://www.chinahadoop.cn/course/1550/learn#lesson/47811
简单来说,我们可以
devolopers ==>> github更新==> Jenkins ===> build flask+docker == > internet <==> user
跟新 brew install 速度
以图片分享网站为原型。该网站拥有大量静态文件,作为一个图片分享平台,需要根据用户请求,实时地将用户的原图在线转换成需要的图片。本实验使用ECS作为Web服务端,使用OSS服务作为图片存储,解决了图片在线处理的问题。由于使用OSS的图片处理功能需要进行域名绑定,事先已将OSS bucket和指定的ECS Web服务器端进行域名绑定,并进行CNAME配置。配置完成后,即可通过ECS Web服务端域名访问OSS bucket保存的静态数据。
HTTPS 协议 HTTPS 能够加密信息,以免敏感信息被第三方获取。所以很多银行网站或电子邮箱等等安全级别较高的服务都会采用 HTTPS 协议。
HTTPS 是更安全的 HTTP 协议,它在 TCP(负责网络数据传输)和 HTTP层 之间,增加了一个 SSL 层。这一层通过数字证书和加密算法对 HTTP 请求进行加密。已经采用 HTTP 协议的网站要过渡到 HTTPS,将在技术改造、服务器资源、流量资源上付出更多成本。
学会VPC的搭建,在一个VPC中划分两个不同的网段并分别在这两个不懂网段下创建ECS.由于VPC下的ECS实例中只有内网IP,所以用负载均衡挂载这两个ECS来提供对外访问.
创建Composer by setting up Composer environment >> create a workflow py file >> 创建Dataproc >> Runs Hadoop job on Dataproc >> deletes Dataproc cluster
我们将会在这台服务器上搭建和部署LAMP环境,然后安装WordPress网站,最后向大家展示如何在WordPress网站使用微博挂件和网站统计平台
link to 谷歌云快速入门(二) 存储文件然后共享
link to 谷歌云快速入门(四) 训练TensorFlow模型
link to Container Registry 快速入门快速入门
link to docker知识1
link to docker知识2
安装google-cloud-bigquery and google-cloud-bigquery-storage packages. 需要认证
安装google-cloud-bigquery and google-cloud-bigquery-storage packages. 需要认证
google cloud shell 经常断线,所以我们可以尝试用本地ssh连接google cloud shell
数据库操作 进入数据库
方式1 mysql -u用户名 -p 密码 --------直接输入密码,缺点,会暴露自己的密码哦😝
方式2 mysql -u用户名 -p 回车后输入密码
1.os模块:os模块在python中包含普遍的操作系统功能,下面列出了一些在os模块中比较有用的部分。
os.sep可以取代操作系统特定的路径分隔符。windows下为 “\”
os.name字符串指示你正在使用的平台。比如对于Windows,它是'nt',而对于Linux/Unix用户,它是'posix'。
os.getcwd()函数得到当前工作目录,即当前Python脚本工作的目录路径。
Learn how to build linux system in Google Cloud Platform Docusaurus 2 alpha.
我们可以简单认为Word2Vec就是把词语向量化,也就是每个我们对于一个语料库进行学习后,每个单词都有对应的坐标位置,这时候,通过每个单词的坐标位置,我们可以通过余弦定理推导出两个词语,短语或者句子的相似程度。这里可以参考我参与的云润大数据舆情系统的词云项目,关键词匹配
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