笔者使用的是基于Tensorflow为计算后台。接下来将介绍一些建模过程的常用层、搭建模型和训练过程，而Keras中的文字、序列和图像数据预处理，我们将在相应的实践项目中进行讲解。...由于这三种的使用和参数都基本相同，所以主要以处理图像数据的Conv2D进行说明。...，所以主要以MaxPooling2D进行说明。...Keras中设定了两类深度学习的模型，一类是序列模型（Sequential类）；另一类是通用模型（Model 类）。下面我们通过搭建下图模型进行讲解。 ?...图 5：优化和训练实现 最后用以下图片总结keras的模块，下一篇文章我们将会使用keras来进行项目实践，从而更好的体会Keras的魅力。 ?
在整个文章中使用DRIVE（数字视网膜图像用于血管提取）数据集进行所有实验。...它是40个视网膜图像（20个用于训练，20个用于测试）的数据集，其中血管在像素级注释（参见上面的示例）以标记每个血管的存在（1）或不存在（0）。图像的像素（i，j）。...直觉 / 假设：相邻像素值对于对每个像素（i，j）进行预测很重要，因此应该考虑上下文。预测不依赖于图像上的特定位置，因此分类器应具有一些平移不变性。 解决方案：使用CNN！...将使用U-net架构进行血管分割。它是一种广泛用于语义分割任务的体系结构，尤其是在医学领域。 型号： ? U-Net U-net架构是编码器 - 解码器，在编码器和解码器之间具有一些跳过连接。...该架构的主要优点是能够在对像素进行预测时考虑更广泛的上下文。这要归功于上采样操作中使用的大量通道。 输入图像处理： 在将其反馈到CNN之前应用这一系列处理步骤。
face_locations函数有两种可使用两种方法进行人脸检测：梯度方向的Histrogram（HOG）和C onvolutional神经网络（CNN）。由于时间限制 ，选择了HOG方法。...face_encodings函数是一个预训练的卷积神经网络，能够将图像编码为128个特征的向量。这些向量的信息足够以区分两个不同的人。最后，使用compare_faces计算两个嵌入向量之间的距离。...它将允许算法识别从摄像头帧中提取的面部，并将其嵌入矢量与我们数据集中的所有编码面部进行比较。最接近的向量对应于同一个人。...from keras.layers import Flatten from keras.layers import Dense from keras.preprocessing.image import...在第10 行，我们从帧中检测人脸，然后在第21行，将其编码为128-d向量。在第23-38行中，我们将此向量与已知的面部编码进行比较，然后通过计算匹配次数确定该人的姓名。匹配次数最多的一个被选中。
低延迟的视频编码对很多视频应用场景（如实时视频通话等）都非常重要，而该模式旨在对目前实时应用中的编码架构进行优化。...首先，PeiKang Song对低延时视频编码技术进行了概述。...下图是Apple平台视频编码的基本框架，Video Toolbox以CVImagebuffer中的图像作为输入，然后使用诸如H.264之类的codec对其进行编码压缩，输出的视频图像会存储在CMSampleBuffer...而在该compression session中使用低延时编码也非常容易，只需要对session creation步骤进行修改即可。 ?...为了解决这个问题，该模式使用预测帧来代替关键帧进行刷新，其流程如下图所示：首先，编码端选出LTR帧，后经sender将其发送，当接受端收到后，会发回一个ack信息作为反馈。
进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 介绍 GRU(Gated Recurrent Unit) 是由 Cho, et al. (2014) 提出，是LSTM的一种变体。...将GRU网络结构具体运算操作用下图进行表示。接下来将会针对该图每一部分进行详细的讲解。 首先说明图中每个符号的意义： 1.更新门(update gate)： [.]_j表示一个向量的第j个元素。...因为r_t是由0到1的向量组成的，因此，进行Hadamard乘积的意义就在于使用重置门决定在当前记忆内容中要遗忘多少上一时刻隐藏状态的内容，正如重置门处描述，值接近于0说明该信息被遗忘，接近于1则保留该信息...在此过程，使用更新门，一方面，如公式第一项，它决定了上一个时刻的h_(t-1)中多少信息在此时刻隐藏单元h_t需要保留，另一方面，如公式的第二项，通过(1-z_j)表示那些需要遗忘的信息，用此时刻的记忆内容中相应的内容进行更新...二、Keras实现GRU 在这里，同样使用Imdb数据集，且使用同样的方法对数据集进行处理，详细处理过程可以参考《使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践》一文。
本文将通过讲解CNN的介绍以及使用keras搭建CNN常用模型LeNet-5实现对MNist数据集分类，从而使得读者更好的理解CNN。 1.CNN的介绍 CNN是一种自动化提取特征的机器学习模型。...第一种是Keras.datasets库中有mnist数据集，直接调用即可，但是由于需要Keras指定地址下载数据集，速度较慢，最好先下载；第二种是使用struct库函数解析数据集，比较麻烦，但是也可以试试...图4：导入Mnist数据集 对于mnist数据集只是做了一些简单的预处理，将输入数据的数据类型转换为float32，并进行归一化。对标签进行独热编码，因为最后输出节点个数为10，而标签只有1维。 ?...通过一个简单项目的实现，既可以帮助我们进一步了解CNN，又可以熟悉Keras应用。最终模型还可以保存到本地，便于下次使用。 ?...keras.applications库中有许多已经训练好的模型，我们可以对已有的模型进行一些修改得到我们想要的模型，从而提高模型搭建和训练的效率。
我最近阅读了一篇名为《使用自动编码器进行异常检测》的文章，在该文中对所生成的数据进行了实验，并且我认为将使用自动编码器进行异常检测这一想法应用于真实世界当中的欺诈检测中，似乎是一个不错的主意。 ?...此时，我们将构建一个自动编码器，它具有3层编码器和2层解码器，具体如下： ? 自动编码器将我们的数据编码到一个子空间，并且在对数据进行归一化时将其解码为相应的特征。...并且数据的标签通常是难以获得的，而且在某些情况下完全没法使用，例如手动对数据进行标记往往存在人为认识偏差等问题。从而，在对模型进行训练的过程中，我们只使用没有标签的正常交易数据。...这或许可以通过使用更好的特征提取方法来进行改进，因为一些欺诈数据与正常交易数据具有非常相似的特征。...对超参数进行优化。 2. 使用一些数据分析方法来更好的理解数据的特征。 3.将上述方法与其他机器学习的方法相比较，例如：支持向量机或k-means聚类等等。
这只是对 null 做了一个检查，以确保在不期望的情况下不使用 null 值。...由于某种奇怪的原因，DOM 的引用没有被链接，这意味着由于需要 DOM 引用来获取对象的位置，插件的特定功能无法进行测试。...这个 PR 还没有被合并，但这很可能是由于测试运行的问题，审阅者表示他们会对此进行详细调查。自 Hacktoberfest 以来的进展这是我第一次对一个现有的、复杂的代码库进行了相当大的更改。...总结感想使用 TypeScript 实际上是一次很有趣的经历，我喜欢对比它和 C++。...看到一些我从未预料到会在 JavaScript 中看到的错误，真是令人惊叹，让我感觉就像是在使用一种非常熟悉但又不同的语言进行编程。我期待着尝试一些更多的 TypeScript 项目。
TensorFlow还是有使用的可能性，但它可能需要大量的样板代码和调整才能是你的网络使用多个GPU进行训练。...在使用多GPU训练的时，我更喜欢用mxnet后端（或甚至直接是mxnet库）而不是keras，但这会引入更多配置进行处理。...keras多GPU训练结果 让我们检查一下辛勤的劳动成果。 首先，使用附带链接中的代码。然后，可以按照结果进行操作。...图2 在单个GPU上使用Keras在CIFAR-10上训练和测试MiniGoogLeNet网络架构的实验结果 对于这个实验，我在我的NVIDIA DevBox上使用单个Titan X GPU进行了训练。...使用Keras启用多GPU培训就像单个函数调用一样简单 - 我建议尽可能使用多GPU培训。
MySQL中，如何使用SQL语句来查看某个表的编码呢？我们使用show create table 这一SQL语句来解决这个问题。...show create table可以查看创建这个表的SQL语句脚本，它的基本语法是： show create table ; 我们用它看看test表的create脚本： mysql> show...----------------------+ 1 row in set (0.00 sec) 从这个结果我们可以看到，有这样一句：DEFAULT CHARSET=latin1，它表示test表的字符编码类型为
JPQL是独立于数据库的查询语句，其用于操作逻辑上的实体模型而非物理的数据模型。条件API是根据实体模型构建查询条件 1.Java持久化查询语句入门 1.这个查询语句类似于SQL。...2.查询select子句也只是列出了查询实体的别名，如果只查询某一列的，可以使用点(.)操作符进行来导航实体属性。...故有两种方式进行动态查询。 1.拼接字符串方式 Tip:会引起SQL注入问题 2.动态参数化构建查询条件（推荐使用） 2.2.命名查询定义 命名查询是一个强大的工具。...都是通过Query接口的setParameter方法进行绑定。 1.位置参数化 2.命名参数化 第一种位置参数化绑定，如果位置发生变化都需要改变绑定的代码。推荐使用第二种。...2.6.查询超时 2.7.批量更新和删除 批量更新实体是通过update语句完成。批量删除实体是通过delete语句完成。两者皆指定的是实体及其类的属性。
我将使用Keras的Functional API，创建三个小型CNN（与ResNet50，Inception等相比）。我分别在CIFAR-10训练数据集上训练每个模型。然后使用测试集分别评估。...之后，我会把这三个模型集成在一起，并对其进行评估。我预计这个集成模型在测试集上的表现会比集成中任何一个单独的模型好。 集成有很多不同类型，堆叠（stacking）就是其中之一。...from keras.callbacks import ModelCheckpoint, TensorBoard from keras.optimizers import Adam from keras.datasets...conv_pool_cnn_model = conv_pool_cnn（model_input） 为了简单起见，每个模型都使用相同的参数进行编译和训练。.../LawnboyMax/keras_ensembln
基本简介 LSTM_learn 使用Keras进行时间序列预测回归问题的LSTM实现 数据 数据来自互联网，这些数据用于预测航空公司的人数，我们使用LSTM网络来解决这个问题 关于此处模型构建...，只对keras部分代码做重点的介绍 模型构建与编译 def build_model(): # input_dim是输入的train_x的最后一个维度，train_x的维度为(n_samples...例如在设计 encoder-decoder 模型时，我们可能需要对 cell state 的初始值进行设定。...keras 中设置两种参数的讨论 1.return_sequences=False && return_state=False h = LSTM(X) Keras API 中，return_sequences...reshaped_data = np.array(data).astype('float64') np.random.shuffle(reshaped_data)#（133，11，1） # 对x进行统一归一化
模型 在这里，我们使用tf.keras.Sequential API来构建和编译一个简单的卷积神经网络 Keras 模型，用我们的 MNIST 数据集进行训练。...MultiWorkerMirroredStrategy 是同步多工作器训练的推荐策略，将在本指南中进行演示。...要训练模型，请使用 tf.distribute.experimental.MultiWorkerMirroredStrategy 的实例。...MultiWorkerMirroredStrategy 训练模型 通过将 tf.distribute.Strategy API集成到 tf.keras 中，将训练分发给多人的唯一更改就是将模型进行构建和...在工作器退出或不稳定的情况下，将 Keras 与 tf.distribute.Strategy 一起使用会具有容错的优势。
因此，我们可以使用Keras Tuner，这使得调整神经网络的超参数变得非常简单。就像你在机器学习中看到的网格搜索或随机搜索一样。...在本文中，你将了解如何使用 Keras Tuner 调整神经网络的超参数，我们将从一个非常简单的神经网络开始，然后进行超参数调整并比较结果。你将了解有关 Keras Tuner 的所有信息。...Keras 调优器的好处在于，它将有助于完成最具挑战性的任务之一，即只需几行代码即可非常轻松地进行超参数调优。...使用 Keras Tuner 调整我们的超参数 首先，我们将开发一个基线模型，然后我们将使用 Keras tuner 来开发我们的模型。我将使用 Tensorflow 进行实现。...tensorflow as tf import kerastuner as kt 步骤2（使用 Keras Tuner 构建模型） 现在，你将设置一个超模型（你为超调设置的模型称为超模型），我们将使用模型构建器函数定义你的超模型
点击公众号下方文章精选系列文章了解更多keras系列文章。...不同于 单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。 先介绍上图中的符号意义： 在上面的图例中，每一条黑线传输着一整个向量，从一个节点的输出到其他节点的输入。...类似于输入门两部分实现更新一样，输出门也是需要使用sigmoid激活函数确定哪个部分的内容需要输出，然后再使用tanh激活函数对细胞状态的内容进行处理(因为通过上面计算得到的Ct每个值不是在tanh的取值范围...最后在每个时刻结合Forward层和Backward层的相应时刻输出的结果得到最终的输出，用数学表达式如下： 四、Keras实现LSTM和双向LSTM Keras对循环神经网络的支持和封装在上一篇文章已经讲解了...，在这里仅介绍两个模型的搭建，如有疑问请阅读上一篇文章--使用Keras进行深度学习：（五）RNN和双向RNN讲解及实践 （参考资料：https://colah.github.io/posts/2015
前言:在上一篇文章中，已经介绍了Keras对文本数据进行预处理的一般步骤。预处理完之后，就可以使用深度学习中的一些模型进行文本分类。...在这篇文章中，将介绍text-CNN模型以及使用该模型对imdb影评数据集进行情感分析。...接下来将介绍text-CNN模型，并使用Keras搭建该模型对imdb数据集进行情感分析。 text-CNN模型 由于上篇文章已经将Embedding层讲过了，在这里就不再叙述。...使用text-CNN模型对imdb数据集进行情感分析 从上文对text-cnn模型的介绍，想必读者对该模型已经有了初步的理解了。趁热打铁，我们将利用Keras搭建该模型并对imdb数据集进行情感分析。...至此我们已经实现了使用text-CNN模型对imdb数据集进行情感分析，准确率还算可以，有兴趣的读者可以基于该模型进行改进，得到更高的准确率。
接下来将使用imdb影评数据集简单介绍Keras如何预处理文本数据。该数据集在这里下载。由于下载得的是tar.gz压缩文件，可以使用python的tarfile模块解压。解压后的目录为： ?...2.使用Tokenizer将影评文字转换成数字特征 在上文中已经得到了每条影评文字了，但是text-CNN的输入应该是数字矩阵。可以使用Keras的Tokenizer模块实现转换。...使用Keras的Embedding层可以实现转换。...Embedding层基于上文所得的词编码，对每个词进行one-hot编码，每个词都会以一个vocabulary_size(如上文的2000)维的向量；然后通过神经网络的训练迭代更新得到一个合适的权重矩阵...在此基础上，可以针对相应数据集的特点对数据集进行特定的处理。比如：在该数据集中影评可能含有一些html标签，我们可以使用正则表达式将这些标签去除。 ?
低延迟编码模式的主要目的是为实时通讯场景优化现有的编码流程。 低延迟视频编码有以下的特点，从而对一个实时视频通讯app进行优化。...我们先来看一下，此前我们是如果使用 VideoToolbox 进行视频帧编码的。...3.低延迟模式的新特性 3.1 互操作性，引入2个新的 Profile Profile 定义了一组编码器支持的编码算法，为了能够和接收方进行通讯，发送方的编码后的比特流须顺从接收方的支持解码器支持的profile...空域可伸缩编码是可以把视频按不同分辨率进行分层，基础层是低分辨率图像，增强层提供更高的分辨率，在不同的分辨率之间提供可伸缩性。...发送者只需要编码一路流，然后分为两层来使用。 这是怎么做到的呢？我们来一步一步看。下图是一组编码后的视频帧，每一帧都饮用亲一帧作为参考帧。
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