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训练自己的孪生网络（理论篇）
编程算法
神经网络
深度学习
机器学习
人工智能
我的毕设选题是：基于孪生网络的苹果外观品质分级系统研究。以前只是粗略的了解过孪生网络，没有系统学习过，所以现在重新完整的学习一遍孪生网络，学习内容分为两个blog，一篇是理论内容，一篇是代码实操。
计算机与AI
2022-01-18
2.5K
0
《多层复杂网络的可视化分析》
可视化
作者：Fintan McGee（作者） 出版商 Finelybook 出版社 : Morgan & Claypool（2021 年 6 月 10 日） 语言 : 英文 平装书 : 150 页 ISBN-10 : 1636391435 ISBN-13 : 9781636391434 本书说明 多层网络作为复杂系统领域的一个概念的出现，为网络复杂性的可视化提供了许多新的机会，也提出了许多令人兴奋的新挑战。多层网络模型认识到，现实世界系统中实体之间关系的复杂性最好被视为几个相互依赖的子系统（或层），而不是简单的图形方法。尽管最近才被正式化和定义，但该模型可以应用于生命科学、社会学、数字人文等领域的问题。在网络可视化领域内，已经有许多现有系统可以可视化具有多层网络许多特征的数据集，以及许多适用于其可视化的技术。在本次综合讲座中，我们提供了当代多层网络可视化的概述和结构化分析。这不仅适用于可视化研究人员，也适用于那些旨在将复杂系统领域中的多层网络可视化的人，以及那些解决应用领域内问题的人。我们探索了可视化文献，以调查适用于多层网络可视化的可视化技术，以及应用领域内的工具、任务和分析技术。我们还确定了研究机会并研究了多层网络可视化的突出挑战以及解决这些问题的潜在解决方案和未来研究方向。但也适用于那些旨在将复杂系统领域中的多层网络可视化的人，以及那些解决应用领域内问题的人。我们探索了可视化文献，以调查适用于多层网络可视化的可视化技术，以及应用领域内的工具、任务和分析技术。我们还确定了研究机会并研究了多层网络可视化的突出挑战以及解决这些问题的潜在解决方案和未来研究方向。但也适用于那些旨在将复杂系统领域中的多层网络可视化的人，以及那些解决应用领域内问题的人。我们探索了可视化文献，以调查适用于多层网络可视化的可视化技术，以及应用领域内的工具、任务和分析技术。我们还确定了研究机会并研究了多层网络可视化的突出挑战以及解决这些问题的潜在解决方案和未来研究方向。任务和应用领域内的分析技术。我们还确定了研究机会并研究了多层网络可视化的突出挑战以及解决这些问题的潜在解决方案和未来研究方向。任务和应用领域内的分析技术。我们还确定了研究机会并研究了多层网络可视化的突出挑战以及解决这些问题的潜在解决方案和未来研究方向。
计算机与AI
2021-08-20
1.2K
1
《Python3基础》
python
使Python中的飞跃从初级到中级... Python的基础知识：Python 3实用入门- 完整的Python课程-包括练习，交互式测验和示例项目
计算机与AI
2021-05-18
552
0
《数据挖掘：实用的机器学习工具和技术，第4版》
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
数据挖掘
数据挖掘：实用的机器学习工具和技术，第四版，提供了机器学习概念的全面基础，并提供了在实际数据挖掘情况下应用这些工具和技术的实用建议。这份备受期待的关于数据挖掘和机器学习的最受好评的第四版向读者介绍了他们准备前进所需的一切，从准备输入，解释输出，评估结果到成功的数据挖掘方法的核心算法方法。
计算机与AI
2021-04-16
621
0
《深入研究算法：无畏初学者的Python冒险》
编程算法
python
决策树
机器学习
Tuckfield出版社Finelybook出版社：No Starch Press（2021年1月27日） 语言：英语 页数：270页 ISBN-10书号：1718500688 ISBN-13书号：9781718500686
计算机与AI
2021-04-16
426
0
《几何代数计算入门（计算机视觉）》
图像处理
几何代数计算（计算机视觉）简介组成 部分：计算机视觉系列（3本书）| 作者：Dietmar Hildenbrand 语言：英语 页数：212页 ISBN-10书号：1498748384 ISBN-13书号：9781498748384 “在我看来，Dietmar Hildenbrand的新书《几何代数计算入门》填补了克利福德的几何代数文学中的一个重要空白……我只能为作者在本书中采用的新颖教育方法的大胆简单性表示祝贺，并因此将其与手相结合。基于计算机的探索。因此，不知不觉中，活跃的读者就会在几何几何代数算法的开发，几何直观，高度理解和完全优化方面进行自我教育。” –国际基督教大学的埃克哈特·希策（Eckhard Hitzer），日本东京 几何代数是一种非常强大的数学系统，可以轻松，直观地处理几何，但是使用它的社区仍然很小。本书的主要目标是通过从工程/计算的角度介绍几何代数来弥合这一差距。 本书旨在快速介绍“几何代数”计算及其在几何建模中的强大功能。从几何对象的角度来看，它着重于最基本的对象，即点，线和圆。该代数称为“罗盘标尺代数”，因为它可与使用指南针和标尺进行比较。该书探讨了如何以非常直观的方式使用这些几何对象进行计算以及它们的几何运算和变换。 这本书遵循自上而下的方法，虽然专注于2D，但也很容易扩展到3D计算。还涵盖了工程应用程序中的代数，例如计算机图形学，计算机视觉和机器人技术。
计算机与AI
2021-04-16
624
0
《使用MATLAB进行图像，音频和视频处理的基础知识：应用于模式识别》
matlab
视频处理
模式识别
图像处理
媒体处理
出版社：CRC Press; 第一版（2021年4月16日） 语言：英语 页数：406页 ISBN-10书号：0367895242 ISBN-13书号：9780367895242
计算机与AI
2021-04-16
743
0
《几何代数计算入门（计算机视觉）》文末附下载
图像处理
几何代数计算（计算机视觉）简介组成 部分：计算机视觉系列（3本书）| 作者：Dietmar Hildenbrand 语言：英语 页数：212页 ISBN-10书号：1498748384 ISBN-13书号：9781498748384 “在我看来，Dietmar Hildenbrand的新书《几何代数计算入门》填补了克利福德的几何代数文学中的一个重要空白……我只能为作者在本书中采用的新颖教育方法的大胆简单性表示祝贺，并因此将其与手相结合。基于计算机的探索。因此，不知不觉中，活跃的读者就会在几何几何代数算法的开发，几何直观，高度理解和完全优化方面进行自我教育。” –国际基督教大学的埃克哈特·希策（Eckhard Hitzer），日本东京 几何代数是一种非常强大的数学系统，可以轻松，直观地处理几何，但是使用它的社区仍然很小。本书的主要目标是通过从工程/计算的角度介绍几何代数来弥合这一差距。 本书旨在快速介绍“几何代数”计算及其在几何建模中的强大功能。从几何对象的角度来看，它着重于最基本的对象，即点，线和圆。该代数称为“罗盘标尺代数”，因为它可与使用指南针和标尺进行比较。该书探讨了如何以非常直观的方式使用这些几何对象进行计算以及它们的几何运算和变换。 这本书遵循自上而下的方法，虽然专注于2D，但也很容易扩展到3D计算。还涵盖了工程应用程序中的代数，例如计算机图形学，计算机视觉和机器人技术。
计算机与AI
2021-04-10
436
0
如何在艺术中使用人工智能的6个例子
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
人工智能（AI）和机器学习（ML）技术以其大数据解决方案而闻名，适用于许多行业，包括金融，运输，政府以及其他行业。这些技术正在兴起，并以前所未有的方式继续改变着我们的世界。
计算机与AI
2020-12-14
2.7K
0
在Python中有效使用JSON的4个技巧
json
python
编程算法
Python有两种数据类型，它们共同构成了使用JSON的理想工具：字典和列表。让我们探索如何：
计算机与AI
2020-12-14
3.1K
0
数值数据的特征工程
特征工程
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
数据馈送机器学习模型，越多越好，对吗？好吧，有时数字数据不太适合提取，因此，本文将介绍多种方法，可以将原始数字转换为更可口的东西。
计算机与AI
2020-12-14
786
0
如何评估机器学习模型的性能
腾讯云测试服务
您可以整天训练有监督的机器学习模型，但是除非您评估其性能，否则您永远无法知道模型是否有用。这个详细的讨论回顾了您必须考虑的各种性能指标，并对它们的含义和工作方式提供了直观的解释。
计算机与AI
2020-12-14
1.1K
0
处理不平衡数据集的5种最有用的技术（2）
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
大多数机器学习模型都提供一个名为的参数 class_weights。例如，在使用的随机森林分类器中， class_weights 我们可以使用字典为少数派类别指定更高的权重。
计算机与AI
2020-12-14
1.4K
0
处理不平衡数据集的5种最有用的技术（1）
matlab
编程算法
这几天忙着数学建模竞赛培训，刚好模拟题碰到了不均衡样本建模，那么今天就带大家来学习一下不平衡数据集处理的方法。
计算机与AI
2020-12-14
2.3K
0
收藏！改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术（2）
tensorflow
批量计算
windows
腾讯云测试服务
批处理规范化背后的主要思想是，在我们的案例中，我们通过使用几种技术（sklearn.preprocessing.StandardScaler）来规范化输入层，从而提高了模型性能，因此，如果输入层受益于规范化，为什么不规范化隐藏层，这将进一步改善并加快学习速度。
计算机与AI
2020-12-14
580
0
收藏！改善TensorFlow模型的4种方法-你需要了解的关键正则化技术（1）
腾讯云测试服务
tensorflow
机器学习
神经网络
深度学习
正则化技术对于防止模型过度拟合至关重要，并能使它们在验证和测试集上表现更好。本指南提供了可用于TensorFlow中正则化的四种关键方法的代码的全面概述。
计算机与AI
2020-12-14
414
0
10个Python字符串处理技巧和窍门（2）
python
编程算法
如果您对查找字符串中子字符串的位置更感兴趣（而不是简单地检查是否包含子字符串），那么find（）字符串方法可能会更有帮助。
计算机与AI
2020-12-14
525
0
10个Python字符串处理技巧和窍门（1）
编程算法
python
javascript
追求文本分析路径，但不知道从哪里开始？尝试使用此字符串处理入门，首先了解在基本级别上使用Python操纵和处理字符串的知识。
计算机与AI
2020-12-14
1.3K
0
为什么从复杂的机器学习模型开始并不是一个好主意
神经网络
数据库
sql
线性回归
当我开始研究数据科学时，我着迷于神经网络及其在如此复杂的应用中的强大功能。例如，在计算机视觉和自然语言处理（NLP）中有应用。由于它们的强大功能，我只是想在每个问题中开始使用它们。但是我必须冷静下来！有时，简单的模型可以取得良好的成绩。
计算机与AI
2020-12-14
532
0
从Jupyter Notebook切换到Script的5个理由
jupyter notebook
开源
与大多数人一样，我开始学习数据科学时使用的第一个工具是Jupyter Notebook。大多数在线数据科学课程都使用Jupyter Notebook作为教学手段。这是有道理的，因为对于初学者来说，在Jupyter Notebook的单元格中开始编写代码比编写具有类和函数的脚本要容易得多。
计算机与AI
2020-12-14
1.2K
0
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