以一個(gè)符合語(yǔ)言規(guī)律的序列為輸入,模型將利用序列間關(guān)系等特征,輸出一個(gè)在所有詞匯上的概率分布.這樣的模型稱為語(yǔ)言模型。實(shí)現(xiàn)可分為以下五個(gè)步驟:第一步導(dǎo)入必備的工具包;第二步導(dǎo)入wikiText-2數(shù)據(jù)集并作基本處理;第三步構(gòu)建用于模型輸入的批次化數(shù)據(jù);第四步構(gòu)建訓(xùn)練和評(píng)估函數(shù);第五步進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估(包括驗(yàn)證以及測(cè)試)...查看全文>>
OpenCV的模塊,core、highgui、imgproc是最基礎(chǔ)的,它們實(shí)現(xiàn)的功能和方法各不相同,分別介紹如下:查看全文>>
計(jì)算機(jī)視覺(jué)是指用攝像機(jī)和電腦及其他相關(guān)設(shè)備,對(duì)生物視覺(jué)的一種模擬。它的主要任務(wù)是讓計(jì)算機(jī)理解圖片或者視頻中的內(nèi)容,就像人類和許多其他生物每天所做的那樣。依賴于人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí),尤其是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的創(chuàng)新的好處是,從電子商務(wù)行業(yè)到更經(jīng)典的各種類型和規(guī)模的公司都可以利用其強(qiáng)大的功能,下圖展示了相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景及相關(guān)的企業(yè):查看全文>>
如何在只有6萬(wàn)張圖像的MNIST訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型?學(xué)術(shù)界當(dāng)下使用最廣泛的大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集ImageNet。應(yīng)用遷移學(xué)習(xí)(transfer learning),將從源數(shù)據(jù)集學(xué)到的知識(shí)遷移到目標(biāo)數(shù)據(jù)集上。例如,雖然ImageNet數(shù)據(jù)集的圖像大多跟椅子無(wú)關(guān),但在該數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的模型可以抽取較通用的圖像特征,從而能夠幫助識(shí)別邊緣、紋理、形狀和物體組成等。查看全文>>
Admin系統(tǒng)中已經(jīng)為管理員封裝了一些常用的內(nèi)容管理功能,如添加數(shù)據(jù)、刪除數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)排序、修改數(shù)據(jù)。下面來(lái)分別介紹這些功能的有用法。查看全文>>
Django提供了一些選項(xiàng)來(lái)控制列表頁(yè)的顯示字段、搜索字段、過(guò)濾器等等,這些選項(xiàng)在應(yīng)用的admin.py文件的模型管理類中使用。接下來(lái)以Goods模型為例,對(duì)常用列表頁(yè)選項(xiàng)進(jìn)行介紹。查看全文>>