python的安装及第三方包

如何安装python及第三方包作者:郜科科1 Python简介Python 是一门非常强大的语言,我们可以使用它完成许多相当高级的内容。Python为我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容。用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可。下面就将介绍如何安装Python还有如何获取第三方的安装包并使用它们。当然也可以直接跳过所有的安装配置工作

tensorflow object detection API遇到的一些问题以及解决方法以及测试自己的数据集

本文参考了https://zhuanlan.zhihu.com/p/35854575文章先在网盘下载所需的数据https://pan.baidu.com/s/1YRevOO-OSz1NKcBtYmRs9A密码:bp9k下载完数据后解压,在model-master中有一个research文件夹,,接下来所有的操作的步骤都是在research文件夹进行的。1.安装protoc最好用3.4版本的,解压p

tensorflow从与训练网络模型中fine-tune部分网络层参数

方法1: var_names=tf.contrib.framework.list_variables("/Users/kylefan/hobotrl/log/AutoExposureDPGVGG/model.ckpt-0")2,手工制作一个ckpt文件:挨个对上一步中的变量赋值,然后tf.saver….保存下来这个新的ckpt,代替掉上一步的ckpt,并且修改checkpoint这个文件里的路径

Flask使用总结

Flask常见项目结构flask程序编写流程编写配置文件configpy编写app初始化工厂函数在app中的init文件中编写我们的管理文件或者说启动文件managepy编写数据库模型在app中的modelspy中编写表单蓝本下的formspy中创建蓝本app下auth包中initpy文件编写视图viewspy1. Flask常见项目结构|-Flasky|app

keras分类猫狗数据(中)使用CNN分类模型

keras分类猫狗数据(上)数据预处理 keras分类猫狗数据(中)使用CNN分类模型 keras分类猫狗数据(下)迁移学习 keras分类猫狗数据(番外篇)深度学习CNN连接SVM分类1 . 如下代码,数据增强,并根据文件夹创建数据流(我的保存为了catvsdogs/morph.py)。from keras.preprocessing.image import"E:/MLdata/kaggle_

基于XILINX FPGA的卷积神经网络(二)

Python+tensorflow代码 model.py importtensorflowastf defweight_variable(shape):   initial=tf.truncated_normal(shape,stddev=0.1)   returntf.Variable(initial) defbias_variable(shape):   initial=tf.con

《零基础入门学习Python》第063讲:论一只爬虫的自我修养11:Scrapy框架之初窥门径

上一节课我们好不容易装好了 Scrapy,今天我们就来学习如何用好它,有些同学可能会有些疑惑,既然我们懂得了Python编写爬虫的技巧,那要这个所谓的爬虫框架又有什么用呢?其实啊,你懂得Python写爬虫的代码,好比你懂武功,会打架,但行军打仗你不行,毕竟敌人是千军万马,纵使你再强,也只能是百人敌,完成为千人敌,甚至是万人敌,你要学会的就是排兵布阵,运筹帷幄于千里之外,所以,Scrapy 就是Py

人工智能——背景知识、知识体系、应用领域

一、背景知识1、图灵测试图灵在1950年提出,指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者提问。进行多次测试后,如果有超过30%的测试者不能确定出被测试者是人还是机器,那么这台机器就通过了测试,并被认为具有人类智能。2、人工智能定义人工智能科学的主旨是研究和开发出智能实体,在这一点上它属于工程学。也可以说是一门综合性学科,因为其研究领域涉及数学、逻辑学、归纳

Ubuntu 16.04.04 + Python3.6 + Anaconda + CUDA 9.1 + PyTorch + OpenNMT搭建机器翻译模型

版权声明:未经允许,请勿私自转载。    原文地址:https://blog.csdn.net/Mrx_Nh/article/details/79888928最近在学习一些一起NLP方面的东西,首先当然要把环境搭起来了,踩坑无数,经过三天的不懈奋战,终于把环境搭起来了,网上这方面的资料都比较散乱,很多都是很旧的,为了跟上AI浪潮,特此写一篇详细的博客。如果读者按照此方法来操作遇到什么问题,可以在评

如何自学人工智能?——知乎回答,持续更新ing

  ********************************2018.12.1 更新********************************转行学AI,如何选择适合的方向https://blog.csdn.net/BTUJACK/article/details/84675008 ********************************2018.11.20 更新*******

Python之anaconda安装以及pygame、matplotlib等包的导入

Anaconda安装Step1.百度搜索anaconda,进入anaconda官网,下载合适版本的anacondaStep2.一直点默认键就好了,直到选择存储地址Step3.注意,到这一步时记得勾选两个方框,可以自动配置环境变量Step4.一直点默认就可以安装好anaconda了Step5.win+R键,快捷打开cmd命令行,输入conda –version,如果如上图所示即安装成功。  Pyga

Tensorflow深度学习之三十一:tf.nn.top_k()

一、简介 def top_k(input, k=1, sorted=True, name=None)Finds values and indices of the k largest entries for the last dimension.If the input is a vector (rank=1), finds the k largest entries in the vector

搞定这10个实战项目,让你击败80%的深度学习面试者

人工智能正以前所未有的速度,渗透、改造着各行各业。而加速这场变革的力量之一,正是 深度学习 技术。麦肯锡研究发布了深度学习将影响的12个领域,每个领域又分为10个方面。换言之,这就是深度学习的120个商业机会。(自动化将在短期内接管的12个行业,颜色越深表示影响力越大) 再来看深度学习领域的整个行业趋势。企业方面,我们所熟知的BAT、360、搜狗、滴滴等均在深度学习方面有布局,同时国内也涌现出一批

scrapy 进阶使用

前段时间我写了一篇《scrapy快速入门》,简单介绍了一点scrapy的知识。最近我的搬瓦工让墙了,而且我又学了一点mongodb的知识,所以这次就来介绍一些scrapy的进阶知识,做一些真正有用的爬虫来。scrapy组件介绍首先先来介绍一下scrapy的体系结构和组件。scrapy引擎。顾名思义,它负责调用爬虫爬取页面并将数据交给管道来处理。调度程序。调度程序从引擎获取请求,然后将这些请求交给相

python使用scrapy爬取数据并保存到mysql以及遇到的一些问题

首先以管理员身份打开cmd 输入 pip install --index https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/ pymysql 安装pymysql然后开始下一步操作:这是我项目的items.py在mysql中建好表后在settings.py中添加在pipelines.py中设置然后就ok了1.pymysql.err.ProgrammingError:

盘点数据科学20个最好的Python库(附链接)

来源:网络大数据本文约3000字,建议阅读6分钟。本文将给大家介绍数据科学领域20个最好的Python库。Python 在解决数据科学任务和挑战方面继续处于领先地位。去年,我们曾发表一篇博客文章 Top 15 Python Libraries for Data Science in 2017,概述了当时业已证明最有帮助的Python库。今年,我们扩展了这个清单,增加了新的Python库,并重新审视

使用tensorflow实现简单的多分类问题

请先观看用sklearn之逻辑回归 http://blog.csdn.net/daxiaofan/article/details/70154074 _target1=pd.get__transform(iris_:,0][iris_target==0],X[:,1][iris_target==0:,0][iris_target==1],X[:,1][iris_target==1:,0][iris_

sqlalchemy简单操作(创建表,反射表)

1. 标准创建表语句CREATE TABLE `person`(`id` INT NOT NULL AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY,`name` VARCHAR(20) NOT NULL,`age` INT NOT NULL DEFAULT 20,`sex` SMALLINT DEFAULT 1,`t_time` DATETIME NULL) DEFAULT CHARSET=

sklearn的快速使用

from sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris() # 导入数据集# 获得其特征向量# 获得样本labelDataset loading utilities》,这里我们简单介绍一些,sklearn中的samples generator包含的大量创建样本数据的方法:from sklearn.datasets.samples_generato

PyTorch在NLP任务中使用预训练词向量

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能。下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法。1.使用gensim加载预训练词向量    对于如下这样一段语料test_sentence = .split()    构建词表,此过程也可使用