序列数据和文本的深度学习
序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法:理解递归神经网络及其不同实现,例如长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GatedRecurrentUnit,GRU),它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据;为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器:识别推文或评论的情感,对新闻文章
Karen110 Karen110
3年前
无限想象空间,用Python就能玩的3D人体姿态估计
1前言姿态估计,一直是近几年的研究热点。它就是根据画面,捕捉人体的运动姿态,比如2D姿态估计:再比如3D姿态估计:看着好玩,那这玩应有啥用呢?自动驾驶,大家应该都不陌生,很多公司研究这个方向。自动驾驶里,就用到了人体行为识别。通过摄像头捕捉追踪人体的动作变化,根据肢体动作或变化角度判断人体动作行为,
wnm wnm
3年前
万能码一个时代的产物(安全扫码专业委员会)
万能码一个时代的产物(安全扫码专业委员会)万能码是大数据时代下衍生出来的产物,符合当下的社会发展需求。现实生活中我们接触过不少扫一扫连WiFi的店铺,大部分人都会因其简单方便而去扫码连接,加上大多数实体商家社群意识不强,基本上都没有构建出自己的店铺私域流量池,优惠活动不好推广,即便依托口碑、美团等APP进行宣传,虽然推出去了,但也需要扣除一定的点。安置了Wi
Wesley13 Wesley13
3年前
Java的特点之一——与平台无关
    Java出现之前,C和C是当时广泛使用的编程语言。但是C和C都有一个共同的缺点,那就是只能在特定的平台进行编译。这里指的平台是由操作系统(OS)和处理器(CPU)构成的。C和C源程序所在的特定平台对其源文件进行编译、连接,生成当前平台的机器指令(平台的机器指令可以被该平台直接识别和执行),根据当前平台的机器指令生成可执
数据堂 数据堂
1年前
语音数据集:探索、挑战与应用
随着人工智能技术的飞速发展,语音识别技术已经渗透到我们生活的方方面面,从智能手机助手到智能家居设备,再到自动驾驶汽车,都离不开这项技术的支持。而在这些技术的背后,语音数据集扮演着至关重要的角色。本文将探讨语音数据集的重要性、面临的挑战以及其在各个领域的应用
浅析IPV6单栈的优缺点
IPv6单栈是一种仅使用IPv6协议栈的方案,与IPv4单栈相比,它具有更大的地址空间、更高的安全性和更好的隐私保护。但是,IPv6单栈也存在一些缺点,如兼容性问题、网络配置复杂度和流量识别困难等。在实际应用中,需要根据具体的场景和需求来选择合适的协议栈。
基于运营商数据的用户关系模型建立示例
本文分享自天翼云开发者社区《》,作者:石泽涛从社交的角度来看,一种典型的用户关系网络即交往圈。一个用户的交往圈定义为“与用户在一段时间内存在双向联系的所有个体”。根据不同社会群体性质,交往圈又可以分为家庭圈、工作圈、密友圈等。基于运营商数据,可识别的用户之
使用深度学习进行图像分类
使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs
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解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数