机器学习——卷积神经网络中的其他类型
机器学习——卷积神经网络中的其他类型 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中最重要的技术之一，它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。在CNN中，卷积层是最核心的组成部分之一，而卷积操作又有许多不同类型，本文将重点介绍其中的两种特殊类型：空洞卷积和转置卷积。 1. 空洞卷积（Dilated Convolution） 空...
扫地机器人（蓝桥杯）
文章目录 扫地机器人题目描述解题思路二分+贪心 扫地机器人 题目描述 小明公司的办公区有一条长长的走廊，由 N 个方格区域组成，如下图所 示。 走廊内部署了 K 台扫地机器人，其中第 i 台在第 A 个方格区域中。已知扫地机器人每分钟可以移动到左右相邻的方格中，并将该区域清扫干净 请你编写一个程序，计算每台机器人的清扫路线，使得 它们最终都返回出发方格， 每个方格区域都至少被清扫一遍， 从机器人开始...
机器视觉系统-分辨率、信噪比、动态范围
分辨率：其他条件相同时，分辨率越大，图像越清晰。分辨率如640×480, 1024×768, 2048×1536等。 信噪比：信号与噪声的比值，信噪比越高图像的质量越高。 动态范围：表示图像中所包含的从“最暗”至“最亮”的范围。动态范围越大，所能表现的层次越丰富，所包 含的色彩空间也越广。相机的动态范围越大，它能同时记录的暗部细节和亮部细节越丰富。 HRD：HDR是一种照片处理程序，经HD...
政安晨：【Keras机器学习实践要点】（十三）—— 利用 TensorFlow 进行多 GPU 分布式训练
refetch(buffer_size) 本文是使用 TensorFlow 对 Keras 模型进行多 GPU 训练的指南。 前言 在多台设备之间分配计算通常有两种方法： 数据并行，即在多个设备或多台机器上复制单个模型。它们各自处理不同批次的数据，然后合并结果。这种设置有很多变体，不同的模型副本合并结果的方式不同，它们是在每个批次保持同步，还是更松散地耦合等。 模型并行，即一个模型的不同部分在不同设备...
机器学习——卷积的变种
机器学习——卷积的变种 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中最重要的技术之一，它在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功。在CNN中，卷积层是最核心的组成部分之一，而卷积操作有许多不同的变种，本文将简单介绍窄卷积、宽卷积和等宽卷积这三种常见的卷积变种。 1. 基本概念 在深度学习中，卷积操作是一种有效的特征提取方式，它通...
FANUC机器人基础数据类型
FANUC机器人KAREL基本数据类型有下述几种： FANUC常量机器人申明示例： FANUC变量申明的语法表： FANUC机器人的存储模式： DREM：关机后清空内存数据 CMOS：断电保持，不清空被赋值后的数据 如果不做存储定义，内存格式默认为DREM 定义储存类型，如下示例所示： FANUC机器人变量申明示例： ...
机器学习——卷积基础
机器学习——卷积基础 卷积在机器学习中扮演着重要的角色，尤其在计算机视觉领域。本文将介绍卷积的基本概念、组成部分和方法，并用Python实现算法。 1. 基本概念 卷积是一种在数学上的运算，它通过将两个函数进行加权平均来产生第三个函数。在机器学习中，卷积通常用于处理图像、音频和文本数据。卷积操作可以用于提取特征、降维和处理数据。 2. 基本组成部分 滤波器（Filter）：滤波器是一个矩阵，用于对输...
ccr炒币机器人：币圈小白玩虚拟货币是手动还是用量化软件好尼
对于小白来说，手动交易虚拟货币需要掌握一定的市场分析和交易技巧，而且需要花费大量的时间和精力来观察市场波动和交易决策。而使用量化机器人则可以通过选择交易策略来进行自动交易，能够减少人为因素的干扰，提高交易效率和精度。 优点： 手动交易： 01.灵活性较高，可以根据个人经验和感觉进行交易决策。 02.不需要额外购买软件和机器人，可以直接使用交易平台进行交易。公众号关注：自动炒币机器人CCR详解 ...
机器学习全攻略：概念、流程、分类与行业应用案例集锦
目录 1.引言 2.从零开始认识机器学习：基本概念与重要术语 3.五步走：掌握机器学习项目执行的完整流程 3.1.问题定义与数据收集 3.2.数据预处理与特征工程 3.3.模型选择与训练 3.4.模型评估与优化 3.5.模型部署与监控 4.深入了解各类机器学习方法及其差异 4.1.监督学习 4.2.无监督学习 4.3.半监督学习 4.4.强化学习 4.5.深度学习 5.行业应用案例剖析：医疗、金融...
从零开始机器学习（机器学习 监督学习之线性回归 损失函数及可视化 梯度下降 线性回归的平方误差损失函数 lab实验）
文章目录 机器学习定义监督学习之线性回归损失函数及可视化梯度下降线性回归的平方误差损失函数lab实验 机器学习定义 机器学习就是机器通过不断训练数据集从逐渐知道正确的结果 机器学习包括监督学习和非监督学习 监督学习：需要输入数据和结果数据来不断训练学习 监督学习包括回归和分类 回归是结果是连续的，不是有限的 分类是结果是离散的，是有限的 非监督学习：只需要输入数据来学习 例如聚类（将某类输入数据分一...