前人摘树,后人乘凉. 源码在github有CMakeLists,代码下下来可以直接编译. 泡泡机器人有个很详细的分析,结合浅谈回环检测中的词袋模型,配合高翔的回环检测应用,基本上就可以串起来了. tf-idf的概念,表达方式不唯一,这里的定义是这样: tf表示词频,这个单词在图像中出现的次数/图像单词总量 idf表示单词在整个训练语料库中的常见程度:idf=log(N/Ni),N是训练语料库中的图片总数,Ni是训练语料库中包含这个单词的图像数 由于Ni<=N,idf>=0,当Ni=N时,idf

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/5783006.html 之前使用的是torch,由于其他人在caffe上面预训练了inception模型,需要使用caffe的inception模型进行微调.然后网上搜了一下如何将caffe模型load到torch里面.有两种方式(可直接跳转到3查看): 1. https://github.com/szagoruyko/loadcaffe 该网址的不需要安装caffe.应该是根据.prototxt来强

转:http://blog.sina.com.cn/s/blog_66f725ba0101bw8i.html 关于语音识别的声学模型训练方法已经是比较成熟的方法,一般企业或者研究机构会采用HTK工具包.Kaldi等进行训练,目前从声学模型出发,提高系统性能的主要策略主要有: 1)增加训练数据.不同的训练数据也会对模型有一定的影响,例如,数据的男女均衡性.采集数据的channel.数据的背景噪声.发音人的方言等等. 2)采用比较好的模型训练方法.以前一般采用基于EM和Baum-Welch算法的最大

在使用pytorch或tensorflow等神经网络框架进行nlp任务的处理时,可以通过对应的Embedding层做词向量的处理,更多的时候,使用预训练好的词向量会带来更优的性能.下面分别介绍使用gensim和torchtext两种加载预训练词向量的方法. 1.使用gensim加载预训练词向量    对于如下这样一段语料 test_sentence = """When forty winters shall besiege thy brow,And dig deep tren

本篇带来XL-Net和它的基础结构Transformer-XL.在讲解XL-Net之前需要先了解Transformer-XL,Transformer-XL不属于预训练模型范畴,而是Transformer的扩展版,旨在解决Transformer的捕获长距离依赖信息的上限问题.接下来我们详细的介绍Transformer-XL和XL-Net. 一,Transformer-XL 论文:TRANSFORMER-XL: LANGUAGE MODELING WITH LONGER-TERM DEPENDENC

原文:WCF技术剖析之十三:序列化过程中的已知类型(Known Type) [爱心链接:拯救一个25岁身患急性白血病的女孩[内有苏州电视台经济频道<天天山海经>为此录制的节目视频(苏州话)]]DataContractSerializer承载着所有数据契约对象的序列化和反序列化操作.在上面一篇文章(<数据契约(Data Contract)和数据契约序列化器(DataContractSerializer)>)中,我们谈到DataContractSerializer基本的序列化规则:如何

java类中根据已有的变量复写类的toString方法: 在该类中定义好变量之后,shift+alt+s,从出现的列表中点击gemerate toString,就会自动生成对应的toString方法.

知道了 csproj 文件中的一些常用 NuGet 属性,创建 NuGet 包时就可以充分发挥新 Sdk 自动生成 NuGet 包的优势,不需要 nuspec 文件啦.(毕竟 nuspec 文件没有 .csproj 和 .targets 文件强大而又有扩展性.) “项目文件中的已知属性系列”分为两个部分: 项目文件中的已知属性(知道了这些,就不会随便在 csproj 中写死常量啦) - 吕毅 本文:项目文件中的已知 NuGet 属性(使用这些属性,创建 NuGet 包就可以不需要 nuspec

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过直接调用 TensorFlow 的 C/C++ 接口来导入 TensorFlow 预训练好的模型. 1.环境配置 点此查看 C/C++ 接口的编译 2. 导入预定义的图和训练好的参数值 // set up your input paths const string pathToGraph = "/ho

现在的深度学习框架一般都是基于 Python 来实现,构建.训练.保存和调用模型都可以很容易地在 Python 下完成.但有时候,我们在实际应用这些模型的时候可能需要在其他编程语言下进行,本文将通过 C/C++ 间接调用 Python 的方式来实现在 C/C++ 程序中调用 TensorFlow 预训练好的模型. 1. 环境配置 为了能在 C/C++ 中调用 Python,我们需要配置一下头文件和库的路径,本文以 Code::Blocks 为例介绍. 在 Build -> Project opt

转自:http://zyxhome.org/wp/cc-prog-lang/c-stdlib-setlocale-usage-note/ http://www.west263.com/info/html/caozuoxitong/FreeBSD/20090513/126191.html C 和 C++ 的标准库分别有自己的 locale 操作方法,C 标准库的 locale 设定函数是 setlocale(),而 C++ 标准库有 locale 类和流对象的 imbue() 方法.这篇是我自己的

ubuntu中查看已安装软件包的方法: 方法一:在新立得软件包管理器中,打到已安装,便可以看看有多少包被安装. 如果想把这些包的信息复制到一文件里,可用下面的方法. 方法二:在终端输入 sudo dpkg -l 即可,然后在终端的界面里复制列出来的信息就可以了(终端查看时,一定要做如下步骤:点终端界面上的"编辑"-->配置文件首选项-->滚动-->回滚-->不限制"打上勾",这样输入到界面的信息就完整显示了). 把输出结果保存到 *.txt

解决QML开发中ComboBox中一个已选择项没有清除的问题 近期使用QML开发一个项目.须要使用ComboBox进行显示.当进行一个操作时,须要向ComboBox加入一个元素,当进行另外一个操作时.须要清除ComboBox里面的元素. 可是在操作的过程中,出现了一个诡异的现象--ComboBox里面的已选择项并没有清除. 以下是程序的截图,能够看到.ComboBox中已选择项并没有删除.可是ComboBox中的候选项已经删除了. 我在QTCN上进行提问.后面再大家的努力下,最终把这个问题攻克了

支持向量机(SVM)中最核心的是什么?个人理解就是前4个字--"支持向量",一旦在两类或多累样本集中定位到某些特定的点作为支持向量,就可以依据这些支持向量计算出来分类超平面,再依据超平面对类别进行归类划分就是水到渠成的事了.有必要回顾一下什么是支持向量机中的支持向量. 上图中需要对红色和蓝色的两类训练样本进行区分,实现绿线是决策面(超平面),最靠近决策面的2个实心红色样本和1个实心蓝色样本分别是两类训练样本的支持向量,决策面所在的位置是使得两类支持向量与决策面之间的间隔都达到最大时决策

随着bert在NLP各种任务上取得骄人的战绩,预训练模型在这不到一年的时间内得到了很大的发展,本系列的文章主要是简单回顾下在bert之后有哪些比较有名的预训练模型,这一期先介绍几个国内开源的预训练模型. 一,ERNIE(清华大学&华为诺亚) 论文:ERNIE: Enhanced Language Representation with Informative Entities GitHub:https://github.com/thunlp/ERNIE 清华大学和华为诺亚方舟实验室联合提出的引入

从Android手机中取出已安装的app包,导出apk TAG:Android,提取,apk,adb,pm,root,导出apk 假设有这样一个场景,A君看到你手机上一个实用APP,想要安装到自己手机上,限于下载浪费流量,那么最简单的就是从你的手机中拷贝一个,不过你安装过的apk包已经删除了,不能直接复制出来进行安装. 办法来了,就是从手机中制造一个出来或者说找他的备份版. 导出步骤: )找到应用的包名 执行命令: $ adb shell pm list package 输出结果: packag

前面已经介绍了几种经典的目标检测算法,光学习理论不实践的效果并不大,这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测.至于为什么不去自己实现呢?主要是因为自己实现比较麻烦,而且调参比较麻烦,我们直接利用别人的库去学习,可以节约很多时间,而且逐渐吃透别人代码,使得我们可以慢慢的接受. Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统.2016年 10月,该系统在COCO识别挑战中名列第一.它支持当前最佳的实物检测模型,能够在单个图像中定位和识别多个对象.该系统不仅用于谷歌于自

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

1. 下载训练.验证.测试数据和 VOCdevkit,下载地址: http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCdevkit_08-Jun-2007.ta

1.使用场景 假设我们有训练好的模型A,B,C,我们希望使用A,B,C中的部分或者全部变量,合成为一个模型D,用于初始化或其他目的,就需要融合多个模型的方法 2.如何实现 我们可以先声明模型D,再创建多个Saver实例,分别从模型A,B,C的保存文件(checkpoint文件)中读取所需的变量值,来达成这一目的,下面是示例代码: 首先创建一个只包含w1,w2两个变量的模型,初始化后保存: def train_model1(): w1 = tf.get_variable("w1", sh