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大数据人工智能数据分析
肖永威
创建于2021-06-26
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在大数据基础上,以人工智能的思维,使用深度学习、强化学习、特征工程、知识图谱等技术,解决数据孤岛问题、预知未来,探寻企业大数据+智慧。
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共7篇文章
创建于2021-06-26
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肖永威
1年前
Python
后端
基于OpenCV拼接及变换图像增加训练样本
我们在做深度学习的过程中,经常面临图片样本不足、不平衡的情况,在本文中,作者结合实际工作经验,通过图像的移动、拼接、缩放、旋转、增加噪声等图像变换技术,能快速、简便的增加样本数量。
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肖永威
1年前
深度学习
认识卷积神经网络中的卷积与图像滤波
卷积神经网络的卷积过程比较复杂,本文通过图像分析实践方式,介绍卷积基本原理,以及卷积核和滤波图像处理情况。
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肖永威
1年前
Python
Python Matplotlib绘制渐变色柱状图(bar)并加边框和配置渐变颜色条(colorbar)
模仿相关度热力图,使用Python Matplotlib绘制渐变色柱状图(bar)并加边框和配置渐变颜色条(colorbar)。
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肖永威
1年前
Python
后端
使用Python爬虫技术获取动态网页数据简洁方法与实践案例
使用Python爬虫技术实现爬取成品油零售价格数据。通过分析接口获取API,直接调用API,模拟客户端批量返回数据,而且直接截取返回响应,简化数据解析。
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肖永威
1年前
TensorFlow
Tensorflow神经网络训练(Nan)问题实践分析
我们在设计、训练Tensorflow神经网络时,无论是简易的BP神经网络,还是复杂的卷积神经网络、循环神经网络,都要面临梯度爆炸、梯度消失,以及数据越界等一系列问题,这也是计算机资源和数学原理所决定。
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肖永威
1年前
TensorFlow
人工智能
Tensorflow LSTM选择Relu激活函数与权重初始化、梯度修剪解决梯度爆炸问题实践
我最近研究多层LSTM在时序业务场景中的应用,基于Tensorflow框架实现的时候,如果把激活函数由默认tanh换成Relu时,出现梯度爆炸及难于训练问题,通过权重初始化、梯度修剪解决梯度爆炸问题。
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肖永威
1年前
深度学习
人工智能
后端
Tensorflow LSTM实现多维输入输出预测实践详解
算法模型基于动态多隐层LSTM RNN搭建,损失函数使用cross_entropy损失最大值,输入M维度、输出N维度。代码基于Python3.6.X和Tensorflow1.13.X实现。 1.
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