Anaconda

计算机视觉学习之路------你想要的都在这里了 (根据自己的学习进度后期不断更新哟！！！) 一、OpenCV+TensorFlow入门人工智能图像处理基础 1.anaconda一站式环境的搭建（anaconda、tensorflow、opencv） 2.两个问题解答、opencv、tensorflow、numpy、matplotlib的基本使用 3.图像处理之几何变换 二、OpenCV学习 三、TensorFlow学习 四、Numpy学习 五、matplotlib学习 持续更新中。。。。。。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4398177/blog/4437657

点击上方 “ AI算法与图像处理 ”，选择加"星标"或“置顶” 重磅干货，第一时间送达 来源：Jack Cui 网上教程五花八门，读者吐槽最多的，也都是怎么搭建开发环境。 对于小白来说，开发环境搭建，是必过的 第一关 。 记得自己刚学 Python ，还是小白的时候，最爱做的一件事就是： 折腾开发环境 。 代码还没写几行，就各种折腾，走了太多弯路，浪费了太多时间。 IDE 我也折腾了个遍，Eclipse、Pycharm、Sublime Text 等等。 折腾了几周，代码不会写啥，最后也就来个「Hello World」。 作为工作时长两年的「算法搬砖工」，今天给「未来的大牛，如今的小白」们讲一下，开发环境怎么搭建。 以后要是有朋友问你环境搭建问题， 文章直接发给他 ，告诉他，这篇教程真的香！ 1 环境搭建 我们都知道，Python 是一种脚本语言，有着丰富的 第三方库 。 Python 自带了很多 官方库 ，可以直接用，例如 re、os、math 等等。 但第三方库是需要我们自己安装的。 就好比，一个正常人，一生下来，自带了眼镜、鼻子、嘴巴等，这就是“官方库”。 你要是想买个漂亮衣服，做个漂亮发型，那得自己“安装”，这就是“第三方库”。 Python 提供了超级多，而且强大的第三方库。 我们搭建开发环境，就是让 Python 具备各式各样的能力，以满足我们的需求。

安装anaconda环境 访问 https://www.anaconda.com/products/individual 拉到底部，下载并安装相应版本的anaconda 命令行输入conda -V，查看是否安装成功 开发 安装flask、pypmml 命令行输入 pip install flask pip install pypmml 新建server.py并写入 from flask import Flask, jsonify, request import json from pypmml import Model app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): input_json = request.get_data(as_text=True) #调用服务器时输入的json字符串 dict_json = json.loads(input_json) model = Model.load('lr_model.pmml')#加载模型文件 result = model.predict(dict_json) return jsonify({'probability(0)':result['probability(0)'],'probability(1)':result[

本次使用的系统为CentOS6.5. 由于CentOS6.5自带了samba的多个安装包。所以这里直接使用yum安装samba。 [root@test1 ~]# rpm -ql samba package samba is not installed [root@test1 ~]# yum list all | grep samba Repository base is listed more than once in the configuration Repository c6-media is listed more than once in the configuration samba-client.x86_64 3.6.9-164.el6 @anaconda-CentOS-201311272149.x86_64/6.5 samba-common.x86_64 3.6.9-164.el6 @anaconda-CentOS-201311272149.x86_64/6.5 samba-winbind.x86_64 3.6.9-164.el6 @anaconda-CentOS-201311272149.x86_64/6.5 samba-winbind-clients.x86_64 3.6.9-164.el6 @anaconda-CentOS-201311272149.x86

" 阅读本文大概需要 6 分钟 " 前言 今天上午在制作演示案例的时候，需要使用TensorBoard将训练过程可视化出来，原本想着很简单的，但是还是遇到了一些bug，现在就把当时我遇到的一些问题整理出来，请看文章。 bug从何而来 我们先来写一个小的demo： 借用keras来加载FashionMNIST数据集，并自定义训练模型，其网络层级结构如下图所示： 核心层代码如下所示： def __init__ (self) : self.cnn_1 = tf.keras.layers.Conv2D( 32 , 3 ,activation=tf.nn.relu) self.batch_norm_1 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.cnn_2 = tf.keras.layers.Conv2D( 64 , 3 ,activation=tf.nn.relu) self.batch_norm_2 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.cnn_3 = tf.keras.layers.Conv2D( 128 , 3 ,activation=tf.nn.relu) self.batch_norm_3 = tf.keras.layers.BatchNormalization() self.last

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ AI初创企业主要分为两种风格，我们将在今天的文章中，对二者做出分析与展望。 当下，AI初创企业正在快速涌现。根据斯坦福大学AI指数报告数据，自2014年以来，已经有超过15798家AI初创拿到超过40万美元的投资。正如CB Insights公布的结果，AI初创企业在2019年吸引到创纪录的266亿美元投资。鉴于统计数据的指数级增长，投资者与企业家都迫切希望借AI的东风扶摇直上。 图片来源/斯坦福大学AI指数报告，88页 然而，AI初创企业拥有自己的分类方式。本文将主要研究垂直与横向AI初创企业之间的区别与共性。以下提出的见解，基于一家硅谷风险投资商、一家柏林AI风投工作室以及一位AI创业者的共同讨论。 要理解垂直与横向AI产品，我们首先需要明确AI产品的开发主题。 开发AI产品 每一款基于AI技术的产品，都拥有大致相同的工作流程。在各个机器学习项目中，团队都需要收集及准备数据、开发模型、部署模型、监控模型性能等。以下列出的CRISP-DM模型描述了机器学习的一般工作流程。 图片来源/Uni Dresden 要辨别垂直与横向AI初创企业的区别，首先要对数据科学工作流拥有清晰的了解。垂直AI初创企业需要拥有「完整的工作流」以交付最终产品，横向AI初创企业则专注于打造

1.本文简介 最近在研究YOLO V5的用法，借此机会整理一下，希望对大家有参考。 此文对YOLO V5性能不多做介绍，由于网上许多教程都略微有些繁杂，因此本文旨在展示 最简单 的 【搭建方法】和【用法】，供0基础的初学者也能上手。下面将直接进入正题。 【使用篇】已更新： Win10 超详细 0基础 用YOLO V5训练自己数据集【使用篇】 2.环境搭建 2.1.需安装列表 _____________________________ 「必要项」 1.支持cuda的Nvidia显卡（显存越大越好） 2.python 3.8以上(推荐anaconda) 3.Cuda 10.2 4.pytorch 5.YOLO v5源码 「可选项」 1.opencv(推荐) _____________________________ 2.2.安装操作 _____________________________ 2.2.1.python安装 这里使用 anaconda，安装anaconda会附带最新的Python版本以及一些常用库文件和工具 使用百度等引擎搜索anaconda或者 从 https://www.anaconda.com/products/individual 官网下载个人版本 安装好anaconda后，还需要安装两个常用工具。点选 此时，点选下图【CMD.exe Prompt】