17 肖永威

尚未进行身份认证

长期从事软件开发和项目管理的技术人员。今天,走向大数据人工智能之路。

等级
TA的排名 3k+

基于Flask(Python Web)从MognoDB GridFS下载文件实践代码

在使用MognoDBGridFS进行文件管理Web应用服务中,可以通过Web服务直接从MognoDBGridFS数据库中,把文件二进制以数据流方式,直接下载读取到浏览器中,供在线浏览和下载使用。当前Chrome、MicrosoftEdge等浏览器可以直接在浏览器中,直接在线浏览PDF、图片等文件。实践程序结构如下所示:1、前端网页,部署到ApacheHTTP或Ngix服务上,提供we...

2019-09-10 09:54:00

基于Python使用MongoDB及其GridFS进行文档管理

在计算机上,文档管理通常是通过操作系统进行文件管理的,例如在windows环境中的资源管理上,文件是存在树状的文件系统中。如果把这些文件放置到数据库中是否更易于管理呢?显然,理论上是可行的,例如早期LotusDomino专业文档管理数据库,如今,当MongoDB+GridFS出现后,可以更专业化管理非结构化文档。

2019-09-05 16:55:18

人工智能与计算机发展史

作为近几年的一大热词,人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着智能硬件的迭代,智能家居产品逐步走进千家万户,语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质?人工智能的飞速发展又经历了哪些历程?本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史冯.诺依曼被称为现代计算机之父,。他设计了经典的冯.诺依曼结构,就是将软件命令和数据素材都存在一起,整...

2019-07-28 21:14:30

基于Keras框架对抗神经网络DCGAN实践

本人作为IT从业者,学习对抗神经网络,以IT视角描述GANs,并使用开源代码资源学习GANs,与实际数据不足工作需求结合,基于Keras框架,通过调整DCGAN网络结构和参数,生成可以以假乱真的数据样本图片。并记录了中间过程中遇到的问题和参考资源,欢迎读者朋友反馈帮忙。

2019-06-19 08:37:19

使用Python OpenCV为CNN增加图像样本

我们在做深度学习的过程中,经常面临图片样本不足、不平衡的情况,在本文中,作者结合实际工作经验,通过图像的移动、拼接、缩放、旋转、增加噪声等图像变换技术,能快速、简便的增加样本数量。

2019-06-09 17:52:27

学习基于Keras框架的ResNet网络及实践笔记

首次使用ResNet和Keras,基于网络上的ResNet50代码实践图片分类,过程中初步了解深度残差网络原理、ResNet50网络模型、Keras框架及相关Tensorflow内容安装,并初步总结训练中学习率和Batch等参数等设置,以及记录部分问题及其处理方法。欢迎读者反馈指点。

2019-06-07 15:33:55

Python中MongoDB编程与管理实践经验四则(用户管理、索引、查询、导出数据)

Python中MongoDB编程与管理实践经验四则(用户管理、索引、查询、导出数据)

2019-06-06 17:08:37

如何使用训练好的Tensorflow模型的案例及分析

训练好的Tensorflow模型使用中所遇到问题及总结,加载模型时遇到类似如下错误:“Assignrequiresshapesofbothtensorstomatch.lhsshape=[3,3,1,16]rhsshape=[]...”出现报错的原因是“移动了不用变量的位置”,**不用的变量代码不仅要保留,位置也不能变**。这个问题困扰了我好几天,如果要训练一次模型,将会耗费很长时间!使用加载模型网络结构方式绕过问题,最后,通过总结解决问题。

2019-05-29 17:15:15

基于CentOS7安装Python与Tensorflow GPU及科学计算环境实践日志

作为初学人员,从安装CentOS操作系统到测试Tensorflow运行CNN程序,耗费了整整一周时间,996啊!本文记录了中间过程,以及遇到的困难。

2019-04-25 10:18:01

CentOS7安装NVIDIA显卡(型号:GeForce GTX 1050 Ti)及CUDA笔记

CentOS7安装NVIDIA显卡(型号:GeForceGTX1050Ti)笔记,包括过程中CUDA版本不一致,环境配置等坑。

2019-04-25 08:57:33

无监督学习——聚类(clustering)算法应用初探

我们在实际工作中,使用当前信息化资产——历史生产数据进行大数据人工智能研发工作,通过深度学习,虽然取得很好的结果,不过还有专家对此有疑虑,例如数据准确性问题,物联网采集的数据“异常”情况、人工分类失误为数据打上错误的标签等等,对于这些问题,我引入了聚类算法,用以区分正常数据、不正常数据。本文通过实践,重点描述DBSCAN算法的应用,以及效果,对比Birch和K-Means算法。

2019-04-15 17:29:54

应用XGboost实现多分类模型实践

本文把XGBoost集成算法模型,应用在工业生产中,分析生产过程数据,提高问题诊断及时率和工作效率。实验学习目标采用XGBoost多分类multi:softprob输出概率,在8000个样本条件下,训练模型,达到62%准确率。本文分享了实验中关键点和填过的坑。

2019-04-04 16:44:45

TensorFlow CNN卷积神经网络实现工况图分类识别(一)

参照LeNet-5模型,把CNN用在工业生产中,分析生产过程数据,提高问题诊断及时率和工作效率。实验采用TensorFlow人工智能架构,搭建3层卷积和三层全连接神经网络,在4000个样本条件下,训练模型,达到80%准确率。本文分享了实验中关键点和填过的坑。

2019-03-28 21:31:55

使用Python Matplotlib绘制用于CNN训练图片的方法及实践

用计算机模拟人学习分析图像,首先需要收集待学习的图片,并对图片进行分类管理,对于这些分类需要在计算机文件系统上分别建立目录,把对应分类的图片存储到相应的目录下。对于训练学习的图片,考虑计算资源及响应速度等要求,要求图片尽可量的小,使用有限的像素表述清楚特征供计算机学习就足够了。本文重点是完成上述需求,在有限图片尺寸上,表述更多图内容,便于识别分析。

2019-03-17 18:24:35

ValueError: Cannot feed value of shape (100, 160) for Tensor 'Placeholder:0', which has shape '(?,

学习Tensorflow中遇到一个坑,Cannotfeedvalueofshape(100,160)forTensor...,分享解决方法:np.reshape()。

2019-03-15 10:39:09

如何将mongo查询结果导出到文件中以及导入到另一个Mongo库中

本文发挥Mongo在JavaScript脚本上的优势,编写js代码把查询数据结果导出到文本文件中(JSON格式数据),并使用mongoimport命令直接导入结果集,同时,也解决了过程中数据的坑。

2019-03-09 23:03:22

线性回归之梯度下降法求解实践学习笔记(Python)

我通过简单、比较容易理解的一元线性回归为例,入门掌握机器学习、深度学习中基本概念和方法,例如梯度下降、代价函数、学习率等,以及与传统统计学不一样等思维和方法。

2019-02-25 22:55:31

通过可视化体验人工智能神经网络工具——TensorFlow PlayGround来认识神经网络

对于学习神经网络的初学者,通过可视化体验人工智能神经网络工具——TensorFlowPlayGround来认识神经网络,是比较直观、便捷的。在这个工具平台上,能任意设计多层神经网络(有限制,但是不影响学习),例如可以通过设计多层、每层多神经元的网络,模拟出过拟合情况;也可以通过调整学习率、激活函数、正则化等神经网络参数,把书本上的知识点形象化出来。

2019-02-19 08:36:33

项目组合、项目集、项目管理实践经验及思考

分析计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试——信息系统项目管理师试题,理论结合实践研究项目组合、项目集管理,以及思考如何做的更好。

2019-02-14 14:54:51

使用Python开发工具Jupyter Notebook学习Tensorflow入门及Tensorboard实践

本文介绍Python开发工具JupyterNotebook安装及使用入门,学习Tensorflow安装及数据流图入门,并使用Tensorboard实践图形化展示数据流图。

2019-01-17 15:52:17

查看更多

勋章 我的勋章
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。