tensorflow

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TensorFlow和OpenCV库的复杂性使得创建自动化解决方案成为可能，从而不仅可以最大程度地提高效率和确保合规性，而且还可以挽救生命。 本文原创github作者：marshall wurangian 本文技术翻译CSDN博客作者：源代码杀手 微信公众号： 关注本公众号可获取本文代码的数据集 CSDN原文链接： https://blog.csdn.net/weixin_41194129/article/details/112390817 我们看到计算机视觉 图像识别技术在我们日常生活中的应用非常频繁。无论是通过面部识别来解锁iPhone，通过机场检查，甚至是通过收费架来捕获您通过的汽车图像，图像分类都可以使机器有效地实现我们对它们的编程。无论是上述方法还是面罩识别系统，都应将技术融入我们的日常生活中以实现社会公益。我们的目标就是这样做-创建一个每个人都可以理解图像分类如何工作的面罩识别系统，以便我们的项目可以在现实生活中的实践中应用和复制。对于好奇的人 这是我们使用TensorFlow创建面部识别系统的方式，该系统可检测您的面部边界并预测您是否实时佩戴面罩。 数据采集 首先，我们需要为训练和测试数据集收集图像。我们想创建自己的数据集，该数据集包括戴有口罩的人的图像和未戴口罩的人的图像。我们利用Python中的Selenium和BeautifulSoup库来自动化Web浏览器

文末领取免费学习福利 1. 前言 最近几年 Python 被吹的神乎其神，很多同学都不清楚 Python 到底能干什么就盲目去学习 Python,今天小胖哥就 Python 的应用领域来简单盘点一下，让想学习 Python 的同学找对方向。 2. Python 的特点 这里就谈谈自己的看法，首先 Python 是跨平台语言，语法很简洁，很短的代码干更多的事。另外它是脚本语言，随时随地写一段脚本就可以处理数据，十分方便。同时它也是面向对象语言，对初学者十分友好。Python 在处理各个领域的类库也十分丰富，爬虫、机器学习、数据处理、图像处理等等满足了大部分领域的需要。更重要的是 Python 是一种“胶水语言”，可以轻松调用主流的 C、C++、Java 类库。但是这就是 Python 被 “吹”起来的原因吗？当然不是！如果一门语言没有实际用武之地，即使它再优秀也没有意义，也不可能优秀。 3. Python 的使用领域 接下来我们就来看看 Python 在哪些领域有实际的运用。 3.1 数据爬虫 当今互联网数据成为任何一家公司最核心的资产，但是互联网的信息非常海量，未来快速获取有用的公开信息，爬虫就派上了用场。而 Python 语言非常善于编写爬虫，通过 requests 库抓取网页数据，使用 BeautifulSoup 解析网页并清晰和组织数据就可以快速精准获取数据

点击蓝字 关注我们,让开发变得更有趣 排版 | 刘思琪 相信大家在刚上手 「OpenVINO 工具套件」 时， 或多或少都会拥有一些这样或那样的困惑吧～ 今天，我们就分享一波28个常见问题的解答， 快来看看下面的回答有没有解决你的困惑吧～ 如果仍有其它疑问可以点击 ⬇️ # 答疑解惑三方式 # 来查看提问的渠道与方式哦 ～ # OpenVINO FAQ # 1. OpenVINO 是免费的吗？ 对，OpenVINO 是开源免费的。 2. OpenVINO 支持模型训练吗？ OpenVINO 是用于模型部署的工具包，不支持模型训练。 3. OpenVINO 支持哪些硬件平台？ 目前 仅支持 Intel® 的硬件平台 ，包括：CPU，集成显卡 iGPU, GNA, FPGA, MovidiusTM VPU。 还支持树莓派。 4. OpenVINO 支持 cuda 吗？ 不支持。 5. 如何了解 OpenVINO 所做产品的优化和升级信息 l 优化指南： 使用 OpenVINO 进行模型部署，主要使用两个模块：模型优化器和推理引擎 l 模型优化器对模型进行优化，具体优化技术可参考： https://docs.openvinotoolkit.org/latest/openvino_docs_MO_DG_prepare_model_Model_Optimization_Techniques

点击上方“ Python学习开发 ”，选择“ 加为星标 ” 第一时间关注Python技术干货！ 截止到今天咸鱼已经写了很多期关于 Js 逆向的文章，不过这么多的文章都有一个共同点，都是关于加密参数或者密码加密的解析，很多读者在后台私信希望能够出一些关于滑动验证或者人机验证的分析教程。 于是咸鱼总结了目前遇到过的的验证码类型以及总结出来的相关处理方式和大家聊一聊。 现在市面上的验证码的类型大致有下面几种类型。 图形验证码 比较常见的英文数字组合成的图形验证码，常常辅以各类 干扰线 和 扭曲 图片中的内容达到提高混淆难度的目的，并且通过加长图片中的文字长度提升识别成本。 7位英数-难度高 4位英数-难度中等 4位英数-难度低 像这类验证码的处理方案有很多种，简单给大家概括一下。 难度中低的两类验证码，安装 tesserocr ，通过 OCR 技术结合 Python 的 tesserocr 库可以就可以完成识别。如果验证码中带有简单干扰线可以使用灰度和二值化的方法提高代码的识别率。 常用示例代码： import tesserocr from PIL import Image image = Image .open( 'code2.jpg' ) image = image.convert( 'L' ) threshold = 127 table = [] for i in range(

Alex、Hinton等人在2012年的NIPS论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》中将LRN应用于深度神经网络中(AlexNet)。论文见： http://www.cs.toronto.edu/~hinton/absps/imagenet.pdf ，截图如下： 公式解释： ：ReLU处理后的神经元，作为LRN的输入； ：LRN的输出，LRN处理后的神经元； N：kernal总数或通道数； k、n、 、 ：为常量，是超参数，k类似于bias，n对应于Caffe中的local_size，在论文中这几个值分别为2、5、 、0.75。 LRN(Local Response Normalization)：局部响应归一化，此层实现了” lateral inhibition”(侧抑制)，通过对局部输入区域进行归一化来执行一种”侧抑制”。在AlexNet中，处理ReLU神经元时，LRN很有用，因为ReLU的响应结果是无界的，可以非常大，所以需要归一化。当处理具有无限激活(unbounded activation)的神经元时(如ReLU)，可以通过LRN对其归一化(normalize)，因为它允许检测具有大神经元响应的高频特征(high-frequency features)，同时衰减局部周围

转自： https://blog.csdn.net/elaine_bao/article/details/78668657 官网： https://www.bazel.build Github: https://github.com/bazelbuild/bazel 最近用到tensorflow的时候遇到了个新的编译工具Bazel，踩了无数坑之后终于决定还是系统地学习一下这货。 Bazel是一个类似于Make的编译工具，是Google为其内部软件开发的特点量身定制的工具，如今Google使用它来构建内部大多数的软件。Google认为直接用Makefile构建软件速度太慢，结果不可靠，所以构建了一个新的工具叫做Bazel，Bazel的规则层级更高。 下面就以C++和Bazel结合的例子理解一下Bazel的工作原理。 Install 安装过程请参考: http://bazel.io/docs/install.html 建立工作区（workspace） Bazel的编译是基于工作区（workspace）的概念。工作区是一个存放了所有源代码和Bazel编译输出文件的目录，也就是整个项目的根目录。同时它也包含一些Bazel认识的文件： WORKSPACE 文件，用于指定当前文件夹就是一个Bazel的工作区。所以WORKSPACE文件总是存在于项目的根目录下。 一个或多个 BUILD 文件

当我们回到家，如果家里有异样，我们能够很快就会发现家中的异样，那是因为这些异常的摆设在我们的大脑中会产生较强的脑电波。 当我们听到某个单词，我们大脑中跟这个单词相关的神经元会异常兴奋，而同这个单词无关的神经元就不会有很大的刺激。 这个就是大脑中的激励函数。 有了激励函数，我们才会对外部的刺激产生非线性的反应，有的神经元反应比较强烈，而有的神经元基本没有反应。 在神经网络中激励函数有很多，但作为初学的我们，只要了解其中常用的几个就可以了。 #relu 这是一种使用比较广泛的并且计算量也很少的激励函数。 这个激励函数的意思是：如果值小于0就一直为0，大于0就是输出那个值。 从我们的大脑中神经元来类比为：我们大脑中某神经元对于某信号的刺激太小的话，就一直处于睡眠状态，而如果此输入的信号激起了此神经元，则刺激的强度就跟输入信息的强度成正比。 #sigmoid 公式为： 图像为： 这里不用被这个公式吓到，不了解公式也没关系。 我们从其图像中看到，这个函数的值域为(0,1)内，并且是连续函数。 在机器学习中，我们一般会把数据映射到(0, 1)或者（-1, 1）这样的范围内。 它的特点是输入信号在模糊区0附近时很快就能得出哪些信号需要被加强，哪些信号需要被抑制，也符合我们大脑中神经元对于信息输入的应激反应特征。 #tanh 反正切函数： 图像为： 这个函数的样子跟sigmoid类似

tensorflow自带了可视化的工具：Tensorboard。有了这个可视化工具，可以让我们在调整各项参数时有了可视化的依据。 本次我们先用Tensorboard来可视化Tensorflow的结构。 在输出tensorflow结构的关键步骤是： writer = tf.summary.FileWriter("E:/todel/data/tensorflow", sess.graph) 这个函数中把当前的tensorflow的结构图输出到指定的目录下。 而为了能够使输出的结构能够有一定的分组，可以使用： with tf.name_scope("xxx"): 只要用tf.name_scope()包含起来的代码就会分在一组中显示。 因此全部的示例代码如下： import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt def add_layer(inputs, in_size, out_size, activation_function=None): """ 添加层 :param inputs: 输入数据 :param in_size: 输入数据的列数 :param out_size: 输出数据的列数 :param activation_function: 激励函数 :return: """ # 定义权重，初始时使用随机变量

随着人工智能技术的发展与普及，Python超越了许多其他编程语言，成为了机器学习领域中最热门最常用的编程语言之一。有许多原因致使Python在众多开发者中如此受追捧，其中之一便是其拥有大量的与机器学习相关的开源框架以及工具库。根据 http:// builtwith.com 的数据显示，45%的科技公司都倾向于使用Python作为人工智能与机器学习领域的编程语言。 使Python如此受欢迎主要由于： Python从设计之初就是为效率而生，以使项目从开发到部署再在运维都能保持较高的生产力； 坊间有大量的基于Python的开源框架及工具库； Python易于上手，可以说是编程小白的福音； 相比起C、Java、C++来讲，Python的语法更简单，更高级，只需要更少行数的代码便能实现其他编程语言同样的功能； Python的跨平台能力； 正是由于Python简单易用以及高开发效率，吸引了大量的开发者为其创建更多新的机器学习工具库；而又因为大量的机器学习工具库的出现，使得Python在机器学习领域变得如此流行。 下面我们就来探索一下机器学习领域中最受欢迎的十大框架或工具库： Tensorflow 如果你正在使用Python来从事机器学习项目，那么你一定听说过其中一个著名的框架——Tensorflow。Tensorflow框架主要由Google大脑团队开发，主要用于深度学习计算