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深度学习
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[译] 使用 Python Flask 框架发布机器学习 API
Flask 正如其官方网站所述,充满乐趣且易于安装。确实,这个 Python 的微框架提供了一种使用 REST 端点注释 Python 函数的有效方式。目前我使用 Flask 发布机器学习模型 API,以供第三方业务应用程序访问。 此示例基于 XGBoost。 为了更佳的代码维…
使用 TensorFlow 来实现一个简单的验证码识别过程
本文我们来用 TensorFlow 来实现一个深度学习模型,用来实现验证码识别的过程,这里识别的验证码是图形验证码,首先我们会用标注好的数据来训练一个模型,然后再用模型来实现这个验证码的识别。 可以看到图中的文字正是我们所定义的内容,这样我们就可以得到一张图片和其对应的真实文本…
机器学习之决策树
决策树是一个树结构。每个非叶节点表示一个特征属性上的测试,每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出,而每个叶节点存放一个类别。使用决策树进行决策的过程就是从根节点开始,测试待分类项中相应的特征属性,并按照其值选择输出分支,直到到达叶子节点,将叶子节点存放的类别作为决策结果。 …
浅谈TCP连接的创建和销毁过程
1. 概述 2. TCP协议 都应该清楚,传输层负责报文从进程到进程的传递,也可以说是从端口到端口的协议,所以TCP协议也属于一种端对端的协议。常用的端口号有: 3. TCP分组 在讲解具体的过程之前,先来做一些准备工作。首先,TCP是一个全双工的通信协议,也就是连接的双方都能…
深度学习中的注意力机制
注意力模型最近几年在深度学习各个领域被广泛使用,无论是图像处理、语音识别还是自然语言处理的各种不同类型的任务中,都很容易遇到注意力模型的身影。所以,了解注意力机制的工作原理对于关注深度学习技术发展的技术人员来说有很大的必要。
Transformer 模型的 PyTorch 实现
Google 2017年的论文 Attention is all you need 阐释了什么叫做大道至简!该论文提出了Transformer模型,完全基于Attention mechanism,抛弃了传统的RNN和CNN。 我们根据论文的结构图,一步一步使用 PyTorch …
来了解下计算机视觉的八大应用
这个网站非常详细划分了 16 个大方向,包括总共 1081 个子方向。如果想进入机器学习领域,首先还是选择一个方向领域,然后了解和熟悉该方向领域内所需要的算法,特定的解决技巧等。 当然,这篇文章主要介绍的是计算机视觉的应用,计算机视觉也算是这 16 个方向里面最热门也是发展最成…
一键上妆的BeautyGAN
最近忙着弄论文,不知不觉三个多月没更新了==心里实在过意不去,分享一下前段时间看的一篇论文,以及复现的模型~一键上妆效果如下BeautyGAN论文名称:BeautyGAN:Instance-level