AugLy

�� 运行环境：python3 �� 作者：K同学啊 �� 精选专栏：《深度学习100例》 �� 选自专栏：《新手入门深度学习》 �� 推荐专栏：《Matplotlib教程》 �� 优秀专栏：《Python入门100题》 深度学习里常见的一个问题是“过度拟合”。这意味着模型在训练数据集上的准确性非常高，但在测试数据上却没有较高的准确性。 为了解决过拟合问题，我们可以增加数据集的大小，但是数据收集可

Facebook 最近开源了 AugLy，这是一个新的 Python 库，旨在帮助 AI 研究人员使用数据增强来评估和提高其机器学习模型的耐用性。AugLy 提供复杂的数据增强工具来创建样本来训练和测试不同的系统。 AugLy 是一个新的开源数据增强库，它结合了音频、图像、视频和文本，在多个人工智能研究领域变得越来越重要。它根据人们在 Facebook 和 Instagram 等平台上的现实生活图

分享一种基于API的快速数据增强方法： 前段时间分享的数据增强方法是基于python编写，基于python编写的程序运行起来也太慢了，加上数据量有3000张，扩充一下就需要一天，时间成本太大。后面考虑有没有基于C++封装好的API可以快速对图像进行数据增强以达到扩充数据的效果.于是找到了一款API，使用图像增强库Augly对数据进行增强扩充.这款基于Augly库的数据增强方法可以极快的提高运行效率

在将我的等级更新到1.0.1之后，我的appengine构建失败 我得到了错误： > 错误：执行任务“：AppEngine：AppEngineEnhance”失败。 增强DataNucleus类时出错。 尝试: 使用--debug选项运行以获取更多日志输出。

是否有可能使用JPA接口（实体图）急切地加载@*ToOne属性，这些接口使用父实体类中的@LazyToOne、@LazyGroup设置为懒惰，并启用了字节码增强？我正试图急切地使用实体图加载此类属性，但当查询父实体时，它会触发对此类@*ToOne属性的另一个查询。 试图用另一种方法覆盖实体类中的静态获取类型，包括@LazyToOne，它添加了字节码增强功能。 使用Spring 5.1.3、Spri

RNN的起因：现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，它的本质是：拥有记忆的能力，并且会根据这些记忆的内容来进行推断。因此，他的输出就依赖于当前的输入和记忆。

目前，我正在用深度CNN训练类似Flickrlogos-32的小型标志数据集。为了训练更大的网络，我需要更多的数据集，因此使用增强。我现在做的最好的是使用仿射变换（特征归一化、特征中心化、旋转、宽度高度移位、水平垂直翻转）。但对于更大的网络，我需要更多的增强。我试着在Kaggle的国家数据科学碗的论坛上搜索，但没有得到多少帮助。这里给出了一些方法的代码，但我不确定哪些方法是有用的。除了仿射变换之外

热生成用于Python文件的Fortify文件。 一个类似的问题是Fortify，如何通过命令开始分析，但它列出了java的步骤。 要为python项目生成报告，必须使用--python-path。我尝试了以下步骤，但没有工作。 第一步：清洁，建造 步骤2：扫描：此步骤应生成fpr文件 这没有生成任何fpr文件。第二步给出如下警告： 我不确定我是否使用了正确的命令。 如何确保在目录和子目录中扫描所

我正在逐个迭代字符串对象列表中的元素： 在这里，每次我调用list上的get（）时，列表都会从其一端一直迭代到第i个元素——因此上面循环的复杂性是O（n^2）。 是a.）对于增强型for循环，与上面相同，还是b.）对于循环，将指针保持在最后一个指针所在的位置，因此下面循环的复杂性是O（n）？ 如果上面的情况（b）——我想是这样的——在列表上使用迭代器有什么好处吗。这是简单的迭代--没有回头路 蒂亚