CSDN日报190917:手把手带你构建视频分类模型;深入浅出CNN
发布日期:2021-06-29 12:09:53
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分类:技术文章
本文共 1396 字,大约阅读时间需要 4 分钟。
CSDN日报来啦!给大家奉上当日最新鲜的技术干货!
Python|
作者:
我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像中的对象,对这些对象进行分类,从电影海报中生成标签。
这一次,我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频内容。我觉得对数据科学家来说这个计算机视觉的领域具有很大的潜力。 我很好奇将相同的计算机视觉算法应用于视频数据。我用于构建图像分类模型的方法是否可以推广? 对于机器来说,视频可能很棘手。它们的动态特性与图像的静态特性相反,这可能使数据科学家构建这些模型变得复杂。 但不要担心,它与处理图像数据没有什么不同。在本文中,我们将使用Python构建我们自己的视频分类模型。这是一个非常实用的教程,所以准备好Jupyter Notebook,这将是一个非常有趣的过程。
Java|
作者:
本文主要介绍在泛型定义中的< >中的占位符如何配合extends关键字使用,形如。泛型定义存在于这三种形式中:泛型类、泛型接口、泛型方法。
一般的泛型定义中的,相当于,而类型擦除则会将类型参数擦除成T的上界,即Object。则在泛型定义中作为T类型的对象可以调用Object的函数和属性。 使用了extends的泛型定义中的,其上界已被明显定义了,此时会将类型参数擦除成Integer。则在泛型定义中作为T类型的对象可以调用Integer的函数和属性。 接下来本文将以几个示例和具体分析来讲解剩下的知识点。
卷积神经网络|
作者:
CNN由纽约大学的Yann LeCun于1998年提出。CNN本质上是一个多层感知机,其成功的原因关键在于它所采用的稀疏连接(局部感受)和权值共享的方式,一方面减少了的权值的数量使得网络易于优化,另一方面降低了过拟合的风险。
CNN具有优点: 良好的容错能力、并行处理能力和自学习能力,可处理环境信息复杂,背景知识不清楚,推理规则不明确情况下的问题,允许样品有较大的缺损、畸变,运行速度快,自适应性能好,具有较高的分辨率。它是通过结构重组和减少权值将特征抽取功能融合进多层感知器,省略识别前复杂的图像特征抽取过程。
设计模式|
作者:
代理模式是使用非常广泛的一种设计模式,是一项基本的设计技巧,其他的模式诸如状态模式、策略模式、访问者模式本质上也采用了代理模式。
代理模式定义:为其他对象提供一种代理以控制对该对象的访问 代理模式主要由以下 3 个角色组成: 抽象主题(Subject)角色 该角色是真是主题和代理主题的共同接口,以便在任何使用真实主题的地方都可以使用代理主题 代理主题(Proxy Subject)角色 也叫委托类、代理类,该角色负责控制对真实主题的引用,负责在需要的时候创建或删除真实主题对象,并且在真实主题角色处理完毕前后做预处理和善后处理工作。 真实主题(Real Subject)角色 该角色也叫做被委托、被代理角色,是业务逻辑的具体执行者
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做的很好,不错不错
[***.243.131.199]2024年04月13日 21时39分44秒
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