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避免过拟合的基本方法之一是从数据源获得更多数据,当训练数据有限时,可以通过数据增强 data augmentation 变换原有的数据生成新的数据来扩大训练集。即使拥有大量数据,进行数据增强也是有必要的,因为可以防止神经网络学习到不相干的模式,从根本上提升整体性能。还要注意在使用增强技术的同时,必须确保不增加无关 无意义 的数据。 数据增强的主要方法有: 第一种:图像处理型 利用一定手段生成样本空 ...
2019-02-23 16:46 0 5007 推荐指数:
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第二章 数据读取 2.1 SAS读取的对象(DBMS、PC File、Flat File、Instream Data) 2.2 SAS与数据交互方式(libname、sql、import\export、infile:input、IO函数、dde、saspipe) 2.3 数据 ...
前提:基于纯后端服务, post 请求 (Content-Type: application/json,) 1.获取未经处理过的原始数据而不管内容类型,如果数据格式是json的,则取得的是json字符串,排序和请求参数一致 2.将请求参数做了处理,得到的是字典 ...
Atam教授:核希尔伯特空间( 再生Hilbert空间),蒙塔卡罗方法,KNN,多维线性回归,PSF方法回归,特征之间的非线性关系,deep learning,香农信息熵,回归贝叶斯,稀疏字典构造Jayaram: 模糊连通性原理,稀疏分解,非负矩阵分解,svd分解图分割,adaboost,自适应 ...
一、滑动平均 公式(窗口为7): 也就是说7个数做一次平均 二、指数平均 公式: 其中 因此 也就是说离本点越近,考虑的权重也越大。 python code ...
转载:http://www.111cn.net/database/mysql/53274.htm 说明: 这几天尝试了使用不同的存储引擎大量插入MySQL表数据,主要试验了MyISAM存储引擎和InnoDB。下面是实验过程: 实现:一、InnoDB存储引擎。创建数据库和表 ...
datetime数据类型常用方法: 在项目中从数据库中取出数据后通常需要先绘制图像进行数据的观察,此过程中使用到的方法: 1.时间数据类似于 2022-03-23 14:21:45 可以先转换为datetime类型的数据:可以使用pd.to_datetime()方法将时间转换为datetime ...
在深度学习中,我们经常需要用到一些技巧(比如将图片进行旋转,翻转等)来进行data augmentation, 来减少过拟合。 在本文中,我们将主要介绍如何用深度学习框架keras来自动的进行data augmentation。 生成批次的带实时数据增益的张量 ...