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[工具篇]10分钟快速上手Docker

flag flag flag立住了,本次更新docker,带你快速上手Docker!!!那么下面有请Docker做个自我介绍一、Docker自我介绍Docker是一个开源的应用容器引擎,基于Go语言并遵从Apache2.0协议开源。Go语言近几年很火呀,看今年时间,要是有时间就上手go语言了。二、Docker的架构Docker包括三个基本概念:镜像(Image):Docker 镜像(Image),就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:16.04 就包含了完整的.

2020-07-29 20:13:54

Bert深度学习文本分类

哇哦,果不其然,回来之后就开始拖延症了。目前准备两手抓了,一手抓深度学习,一手抓研发那些。再再再次立下flag:一边更新炼丹秘籍,一边更新研发知识。本次更新有关nlp的知识,其实关于bert的原理的东西,我也不说很熟,不过用来做文本任务,确实很香呀,好用呀!!!多说无益,可否一学!!!一、数据EDA首先来看,本次的动力源-数据!!!本次需要三个文件,训练文件,测试文件以及标签文件。train_dataset_path = "train.txt"test_dataset_path = "t.

2020-07-27 19:02:38

Urbansound8k声音分类深度学习实战

我又回来了,一直想写博客。可奈何心情不好,股市修仙总结贴不想写了。可是既然被市场上一课,我又觉得被上了一课就要总结一点东西,就稍微先写点最近看到的两段话,给以后的自己提个醒。扯完这两段就言归正传,进行Urbansound8k的声音分类实战。第一段话:别人恐惧我贪婪,别人贪婪我恐惧!第二段话:我觉得写的非常好,勉励自己!!!你永远赚不到超出你认知以外的钱除非靠运气而靠运气赚钱的钱往...

2020-03-15 22:37:36

EfficientDet训练自己的数据集实现抽烟检测

哈哈,我又来了!!! 再次立下flag,开学之后还是要保持更新频率!!!本次用efficientdet来对抽烟检测,检测出是否抽烟。那么,老规矩,先上结果图!!!那么,接下来,还是原先一套流程。走起!!!一、环境配置python==3.7.4tensorflow-gpu==1.14.0keras==2.2.4numpy==1.17.4本次,在租的gpu的机器上的。没办法,efficientnet这个网络占据显存太大了。本次机器带不动呀。二、抽烟数据集本次数据集是用labelm

2020-07-11 16:49:39

yolov4训练自己的数据集实现安全帽佩戴检测

昨儿立下来的flag,今天还是要含泪完成的,抓紧时间赶呀!!!本次用yolov4来实现人佩戴安全帽检测,若未佩戴安全帽则将人脸框出来,若佩戴安全帽,则将安全帽以及人脸框出来,多说无益,直接看效果吧!!!效果还是不错的,那么接下来就跟我一起进入yolov4的实操吧!!!一、环境配置老规矩,环境走起!!!本次采用pytorch框架来实现Python: 3.7.4Torch==1.2.0Keras: 2.2.4numpy:1.17.4还是建议用anaconda通过虚拟环境的方式来快速

2020-07-07 22:46:41

pytorch版本下的yolov3训练实现火焰检测

时隔好多好多日子了,一直没写博客(小声bb,最近忙着接私活儿)。马上就要开学了,害,回去就要加油干了!!!本次教程写个pytorch版本的yolov3检测,用的火焰检测数据集,效果如下:这就可以做个火警预测了,yolov3是真的香呀,这次用到的是github 的一个pytorch实现版本,效果上还是不错的。那么, 接下来,就跟我一起来实操起来吧!!!一、环境要求老规矩,工欲善其事必先利其器,搭建环境!!Python: 3.7.4Tensorflow-GPU 1.14.0Kera

2020-07-06 21:03:48

[实战]200类鸟类细粒度图像分类

[实战]200类鸟类细粒度分类识别我又来了!!!!一、图像分类这次进行实战项目,鸟类细粒度分类识别实战。再讲细粒度分类之前,让我们先回顾一下图像分类吧。图像分类是计算机视觉的最基础的一个任务,从最开始的入门级的mnist手写数字识别、猫狗图像二分类到后来的imagenet任务。图像分类模型随着数据集的增长,一步步提升到了今天的水平。计算机的图像分类水准已经超过了人类。在这里我把图像分...

2020-02-17 11:13:11

[YoLoV3目标检测实战] keras+yolov3训练自身口罩检测数据集

[YoLoV3目标检测实战] keras+yolov3训练自身的数据集本文用keras版本的yolov3来训练人脸口罩数据集,从而完成一个简单的目标检测。首先先上目标检测效果,准备好了吗? go!go!go!看到 目标检测的效果之后,你心动了吗?心动不如行动,让我们放手去干!撸起袖子加油干!一、环境要求Python: 3.7.4Tensorflow-GPU 1.14.0Ke...

2020-02-16 20:30:12

FFmpeg初遇见_基本命令

一、FFmpeg的故事1.FFmpeg是什么?从百度百科中来看,FFmpeg是一套可以用来记录、转换数字音频、视频,并能将其转化为流的开源计算机程序。采用LGPL或GPL许可证。它提供了录制、转换以及流化音视频的完整解决方案。它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多code都是从头开发的。官网:https://www...

2020-03-03 21:30:38

手把手搭建一套简单的直播系统

本来,这段时间是不打算写博客的,因为生生买了个教训。这段时间,被市场好好的上了一课,三天时间,我成为了韭菜,多余的话,这里就不说了,等完全下车之后,再好好的写一次体会。今天可是四年一遇的2.29,所以这次还是要写一篇,纪念一下这个日子,顺便从被当韭菜的身份中,逃离出来。本次用ngix+rtmp+ffmpeg搭建一个流媒体服务器,实现简单的直播效果。Nginx是一款轻量级的Web 服务器/反...

2020-02-29 23:12:08

【实战】英文垃圾短信分类

我又回来了,这次进行英文垃圾短信分类任务。下面将分别用机器学习和深度学习的方法进行操作,此外深度学习的方法又分别用RNN和CNN的方法进行展示,Let’s go!!!充满活力的冲啊!!!一、英文垃圾短信分类这次的任务很简单,就是一个二分类的任务。不过属于nlp的二分类的任务。给出短信内容,判别该短信是否是垃圾短信。那么,那么,那么,重点来了!既然要做本次实验,怎么能没有数据集呢?数...

2020-02-25 21:37:26

人体口罩佩戴检测实战

基于yolov3的人体口罩佩戴检测由于2020年新型冠状病毒,针对公共场合检测人员是否佩戴口罩,故用YOLOV3完成一个人体口罩佩戴检测。效果展示环境工欲善其事必先利其器Python: 3.7.4Tensorflow-GPU 1.14.0Keras: 2.2.4数据集口罩检测数据集,从互联网上搜集的数据集,大概1k多张图片。训练准备数据集按照VOC数据集的格式来准...

2020-02-16 15:18:40

AI算法之Attention机制

1 Attention的本质是什么?Attention(注意力)机制如果浅层的理解,跟它的名字非常匹配。它的核心逻辑就是从关注全部到关注重点Attention 机制很像人类看图片的逻辑,当我们看一张图片的时候,我们并没有看清图片的全部内容,而是将注意力集中在了图片的焦点上。大家看一下下面这张图:但是很少有人会意识到「锦江饭店」上面还有一串「电话号码」,也不会意识到「喜运来大酒家」,如下图...

2020-02-15 21:54:51

AI算法之Encoder-Decoder 和 Seq2Seq

Encoder-Decoder 是 NLP 领域里的一种模型框架。它被广泛用于机器翻译、语音识别等任务。1 什么是 Encoder-Decoder ?Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念。它并不特值某种具体的算法,而是一类算法的统称。Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可以使用不同的算法来解决不同的任务。Encoder-Decoder ...

2020-02-15 21:51:45

你不得不了解的深度学习知识(二)

你不得不了解的深度学习知识书接上回,你不得不了解的深度学习知识(一),了解了卷积神经网络,以及循环神经网络。这节把剩下的两种常见网络给讲述完毕!3 生成对抗网络 – Generative Adversarial Networks | GAN生成对抗网络 – GAN 是最近2年很热门的一种无监督算法,他能生成出非常逼真的照片,图像甚至视频。我们手机里的照片处理软件中就会使用到它。(1)GAN...

2020-02-15 13:31:44

你不得不了解的深度学习知识(一)

你不得不了解的深度学习知识(一)1.深度学习深度学习是机器学习的一个分支(最重要的分支)机器学习是人工智能的一个分支(1)大白话解释深度学习假设深度学习要处理的信息是“水流”,而处理数据的深度学习网络是一个由管道和阀门组成的巨大水管网络。网络的入口是若干管道开口,网络的出口也是若干管道开口。这个水管网络有许多层,每一层由许多个可以控制水流流向与流量的调节阀。根据不同任务的需要,水管...

2020-02-15 11:56:44

你不得不了解的机器学习知识

你不得不了解的机器学习知识1.什么是机器学习?(1)机器学习、深度学习、人工智能是什么关系?机器学习包含了很多种不同的算法,深度学习就是其中之一,其他方法包括决策树,聚类,贝叶斯等。深度学习的灵感来自大脑的结构和功能,即许多神经元的互连。人工神经网络(ANN)是模拟大脑生物结构的算法。不管是机器学习还是深度学习,都属于人工智能(AI)的范畴。所以人工智能、机器学习、深度学习可以用下面的...

2020-02-14 19:51:07

你不得不了解的人工智能基础知识

你不得不了解的人工智能基础知识1.什么是人工智能?首先我们利用传统的软件和人工智能进行比较,就容易使大家更容易理解。(1) 传统软件 VS 人工智能传统软件是[基于规则]的,需要人为的设定条件,并且告诉计算机符合这个条件后该做什么。人工智能则是机器从[特定]大量数据中总结规律,归纳出某些[特定知识],然后将这种知识应用到特定的场景中去解决实际问题。然而,当前的人工智能知其然,但不知...

2020-02-14 14:11:48

小样本条件下工业无损检测X光图像

小样本条件下工业无损检测-X光损失检测小样本:数据量不足,没有足够的数据支持;X光损失检测:作为工业工业无损检测技术中的。利用X光射线持续照射待检测物体一段时间,并且用胶片记录传过待检测物体的各个部位的X光的强度。穿透强度高的地方,对应的胶片部分的灰度值比较大,比较明亮;穿透强度较弱的地方,对应的胶片部分的灰度值比较小,相对灰暗。通过观察X光胶片桑的灰度值变化可以推断出待检测物体内部结构是否...

2020-02-09 15:58:41

你不得不了解的目标检测发展史

计算机视觉计算机视觉中的三大类任务:分类 Classification:解决“是什么?”的问题,即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标定位 Location:解决“在哪里”的问题,即定位出这个目标的位置检测 Detection:解决“是什么?在哪里”的问题,即定位出这个目标的位置并且知道目标物是什么分割 Segmentation:分为实例分割和场景分割,解决“每一个像素属于...

2020-02-07 13:03:59

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