本节介绍如何构造一个简单的CNN模型进行手写数字识别, 但在现实场景中,往往使用imagenet预训练的深度CNN模型进行迁移学习,能极大地提升预测准确率, 可参考我在百度大数据竞赛中开源的模型: keras-dog 数据处理 dataset处理成四维的,label仍然作为one-hot encoding def reformat(dataset, labels, image_size, num_
尽管 IBM 的深蓝超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军 Garry Kasparvo,直到近几年计算机都不能可靠地完成一些看起来较为复杂的任务,比如判别照片中是否有狗以及识别语音。为什么这些任务对于人类而言如此简单?答案在于感知主要发生在我们意识领域之外,在我们大脑中的专门视觉,听觉和其他感官模块内。当感官信息达到我们的意识时,它已经被装饰了高级特征;例如,当你看着一只可爱的小狗的照片
卷积运算 再次引用上一篇里的内容《自己动手做聊天机器人 二十二-神奇算法之人工神经网络》: 卷积英文是convolution(英文含义是:盘绕、弯曲、错综复杂),数学表达是: 上面连续的情形如果不好理解,可以转成离散的来理解,其实就相当于两个多项式相乘,如:(x*x+3*x+2)(2*x+5),计算他的方法是两个多项式的系数分别交叉相乘,最后相加。用一句话概括就是:多项式相乘,相当于系数向量的卷积
本平台是通过storageclass来动态创建PV。也就是说咱们依赖于storageclass,如果您的Kubernetes不支持相应的存储试,将无法非常方便的进行挂载。 目前暂不支持挂载多个PVC,或许以后会更新吧。 这里演示的是用的NFS进行演示,实际使用时可根据自己的需求配置相应的provisioner,其他配置是一样的不需要调整,只需要在“模版管理” 调整StorageClass和Pers
版本: 1.0.0 日期: 2018-10-24 概述 本文档描述了获取问卷信息接口的方式及返回信息的格式 获取问卷信息 接口地址:用户自定义,支持http/https协议 接口调用:CC视频云平台 加密算法 接口请求使用THQS加密算法 请求参数 参数 参数类型 描述 userid string 用户CC账号ID roomid string 直播间ID time Integer THQS信息 h
选择题考察点:JS、CSS、前端基础(全是前端相关的基础知识,无其他内容) 编程: 1. 查找字符串中出现频率最高的字符,若存在多个按字符串中出现顺序排列输出。 2. 实现Fibonacci数列,求数列第n项。(注意时空复杂度) 3. 实现一个方法,将中文数字转换为阿拉伯数字(不超过8位数,如 "三千七百零八万五千三百三十三" → "37085333")
发现自己除了会模拟,就会暴力😅
前两题打卡 第一题注意”最多操作1次“,可以不操作,否则只能过70% 第三题动态规划,dp[i][j]表示为以str[i]为最后一个”oppo“右端点的情况下,有j个”oppo“字串 分两种情况,如果以str[i-3]为第j-1个字串的右端点,则最后一个字串是”ppo“;其余情况最后一个字串是”oppo“ public static void main(String[] args) {
1. 通关 AC 题目大概意思:两个数组和一个t, 选择和不超过t的最大个数 思路:构建两者前缀和,遍历小的一个,对于另一个数组二分查找位置,记录maxn 2. AC // 给数组排m次序 // 输入一 n 个数组成的数组,进行了m次操作 // 每次操作由 a b 两个数定义 // a==1 表示把数组的前 b 个数从小到大排序 // a==2 表示把数组的前 b 个数从大到小排序。 // 输出m
选择题考的比较杂,花了30几分钟写完,过程很曲折,很多都是蒙的。 小米编程题处理输入输出比较麻烦,所以选择用python写。 编程题第一题:给一个数组Array,一个整数x。每次用x减去数组头或者数组尾,求使得x为0的最小操作次数。否则返回-1。 感觉是考察前缀子串和,用两个数组分别记录 A的正序前n个元素和、A的逆序前n个元素和。然后暴力即可。 编程题第二题:坑爹的模拟题。求两个数组的线性卷积、
新知问卷调查系统是一款功能强大的计算机辅助调查工具,可做客户满意度调查、产品类别调查以及访客来源调查、客户回访等,其它各种类型的调查均可自定义设置。 通过它使用人员可以方便地设计各类问卷题型:是非题、单选题、多选题、填空题、矩阵单选、矩阵多选、段落等题型。 设计好了之后,调查人员可以进行问卷调查,另外本系统还实时提供问卷调查及话务话单的统计报表。 完全和一次问卷调查记录完全绑定,可以更真实地记录一
选择:25 考题内容:c++ python 语音识别算法 图像算法等等 算法: 1、两个字符串的最长公共子串 二维dp可解;100% 2、n个数,找可以合成60+120的组合方式 回溯+排列组合公式; 100% 前两道比较简单 3、k-mean 寄 看见第三题直接懵逼,投的决策规划岗,个人方向为传统的规划方法,没怎么接触过机器学习的东西,干瞪眼40分钟没写出来😂,可能我不适合吧 #科大讯飞##科
问题内容: 我已遵循Docker CE for CentOS 的安装说明。最初,这可行。在某个时候,系统已重新启动,但现在启动Docker失败。赞赏专家对此事的关注… 产生: docker.service的作业失败,因为控制进程退出并显示错误代码。有关详细信息,请参见“ systemctl status docker.service”和“ journalctl -xe”。 产生: 问题答案: 从这
问题内容: a)匿名卷 使用数据容器时,您可以使用像这样的匿名卷 b)名称卷 或者您可以使用这样的命名卷 我通常会选择b),并且想讨论/解释这两个概念上的问题/缺点。那么优点和缺点是什么。 我们可以将其进行比较的方面可能是: 可移植性 数据容器的可升级性(为什么我们要升级容器?) 启动/停止(继续)兼容性? 多栈问题? 效率(卷的重用) 这个问题在这个问题上引起了讨论https://stackov
此问题似乎与在帮助中心定义的范围内编程无关。 我不明白为什么在使用卷积神经网络时需要翻转滤波器。 根据千层面文件, flip_filters:bool(默认值:True) 是在将过滤器滑动到输入上之前翻转过滤器,执行卷积(这是默认设置),还是不翻转过滤器并执行相关。请注意,对于千层面中的其他一些卷积层,翻转会产生开销,默认情况下是禁用的–使用从其他层学习的权重时,请查看文档。 这是什么意思?我从未