学习网络 手势 算法 深度
WinUI（WASDK）使用MediaPipe检查手部关键点并通过ML.NET进行手势分类
前言 之所以会搞这个手势识别分类，其实是为了满足之前群友提的需求，就是针对稚晖君的ElectronBot机器人的上位机软件的功能丰富，因为本来擅长的技术栈都是.NET,也刚好试试全能的.NET是不是真的全能就想着做下试试了，MediaPipe作为谷歌开源的机器视觉库，功能很丰富了，而且也支持c++， ......
【机器学习】李宏毅——类神经网络训练不起来怎么办
如何判断导数值为零的点的类型 当发现训练数据集误差不再下降的时候，不是只有卡在局部最小值的情况，还有另外一种情况是处于鞍点，鞍点位置处虽然其导函数为零，但是其既不是局部最大值也不是局部最小值，如图： 因此，我们把局部最小值和鞍点这种点统称为驻点（critical point），但这两种情况是截然不同 ......
【机器学习】李宏毅——Recurrent Neural Network(循环神经网络)
假设我们当前要做一个人工智能客服系统，那该系统就需要对用户输入的话语进行辨认，例如用户输入： I want to arrive Taipei on November 2nd 那么该系统就能够辨认出来Taipei是目的地，而后面是时间。那么我们可以用一个简单的前向网络来实现这个事情，输出为这个单词属于 ......
【机器学习】李宏毅——Explainable ML(可解释性的机器学习)
在前面的学习之中，我们已经学习了很多的模型，它能够针对特定的任务，接受我们的输入并产生目标的输出。但我们并不满足于此，我们甚至希望机器告诉我们，它是如何得到这个答案的，而这就是可解释的机器学习。 Why we need Explainable ML 首先我们要明确，即使我们训练出来的模型能够得到一个 ......
机器学习——人脸性别识别
一、选题背景 人脸识别技术是模式识别和计算机视觉领域最富挑战性的研究课题之一，也是近年来的研究热点，人脸性别识别作为人脸识别技术的重要组成部分也受到了广泛地关注。人脸性别识别就是向计算机输入人脸图像，经过某种方法或运算，得出其性别。这种识别对人眼来说很简单，但对计算机却并不是一件容易的事情。 二、机 ......
【机器学习】李宏毅——Transformer
本文详细地介绍了Transformer算法，介绍了其内部重要的Encoder和Decoder，以及具体的实现过程和原理，还介绍了其训练过程以及训练过程中应该注意的种种问题。 ......
【机器学习】李宏毅——线性降维
降维，可以用下面这张图来很简单的描述，就是将不同的、复杂的多种树都抽象成最简单的树的描述，也就是我们不关心这棵树长什么样子有什么特别的特征，我们只需要降维，知道它是一棵树即可。 维度下降实际上就是找到一个function，使得输入x得到输出z，而输出z的维度要比输入x的维度小。具体有几种方面，下面就 ......
【机器学习】李宏毅——Unsupervised Learning
读这篇文章之间欢迎各位先阅读我之前写过的线性降维的文章。这篇文章应该也是属于Unsupervised Learning的内容的。 Neighbor Embedding Manifold Learning（流形学习） 在实际的数据中，很可能会存在这一种分布： 左边这个分布可以看成原先在二维平面上的分布 ......
BUU_RE学习记录1
#一、easyre #1.010打开，直接搜flag,得到flag #二、reverse1 #1.先查壳，得知是64位无壳，直接用IDA打开 #2.shiftF12查找字符串，发现关键语句 #3.查看相应代码，F5反编译 #4.发现关键的比较函数，看一下分别比较的字符串 #5.发现是输入的str1和 ......
Graph Neural Network——图神经网络
本文是跟着李沐老师的论文精度系列进行GNN的学习的，详细链接请见：零基础多图详解图神经网络（GNN/GCN）【论文精读】 该论文的标题为《A Gentle Introduction to Graph Neural Networks》，是对GNN的简介。那么论文的第一张图呢把鼠标放上去某一个结点将会表 ......
【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）
本篇文章主要介绍了Anomaly Detection（异常检测）的思路具体实现方法，以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......
【机器学习】李宏毅——Adversarial Attack（对抗攻击）
本文主要介绍了Adversarial Attack（对抗攻击）当前的研究现状，包括如何攻击、攻击的类别，以及原始模型如何进行防御等相关知识点。 ......
【机器学习】李宏毅——Flow-based Generative Models
本文主要介绍了Flow-based Generative Models的概念，以及其内部各个模块的主要思想，可结合我之前写过的生成模型的博客共同阅读。 ......
【机器学习】李宏毅——自注意力机制(Self-attention)
前面我们所讲的模型，输入都是一个向量，但有没有可能在某些场景中输入是多个向量，即一个向量集合，并且这些向量的数目并不是固定的呢？ 这一类的场景包括文字识别、语音识别、图网络等等。 那么先来考虑输出的类型，如果对于输入是多个数目不定的向量，可以有以下这几种输出方式： 每个向量对应一个输出：输出的数目与 ......
【机器学习】李宏毅——AE自编码器(Auto-encoder)
1、What 在自编码器中，有两个神经网络，分别为Encoder和Decoder，其任务分别是： Encoder：将读入的原始数据（图像、文字等）转换为一个向量 Decoder：将上述的向量还原成原始数据的形式 而目标是希望还原出来的结果能够与原始数据尽可能的接近。其中的向量可称为Embedaing ......
VmWare安装Centos后配置Net网络SSH链接问题看这一遍就够了
由于个人的阿里云Linux云服务器快要到期，之前购买了3年才280元的样子， 目前涨价到1700~2600元，实在不划算，想省些钱给娃买玩具更香，决定重新在个人电脑上使用虚拟机， 方便测试使用Linux和Docker等。 1：首先安装VmWare(网络上教材比较多，这里不说明了) 2:启动时在安装对 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
你真的了解 RSA 加密算法吗？
作者：小傅哥 博客：https://bugstack.cn 源码：https://github.com/fuzhengwei/java-algorithms 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 记得那是我毕业🎓后的第一个秋天，申请了域名，搭建了论坛。可惜好景不长，没多久进入论坛后就出 ......
斐波那契散列算法和hashMap实践
斐波那契散列和hashMap实践 适合的场景：抽奖(游戏、轮盘、活动促销等等) 如果有不对的地方，欢迎指正！ HashMap实现数据散列： 配置项目，引入pom.xml: <dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>fastjson ......
搞定实体识别、关系抽取、事件抽取，我用指针网络
PointerNet_Chinese_Information_Extraction 代码地址：https://github.com/taishan1994/PointerNet_Chinese_Information_Extraction 利用指针网络进行信息抽取，包含命名实体识别、关系抽取、事件抽 ......
Java开发学习(四十五)----MyBatisPlus查询语句之映射匹配兼容性
1、映射匹配兼容性 我们已经能从表中查询出数据，并将数据封装到模型类中，这整个过程涉及到一张表和一个模型类: 之所以数据能够成功的从表中获取并封装到模型对象中，原因是表的字段列名和模型类的属性名一样。那么问题就来了: 问题1:表字段与编码属性设计不同步 当表的列名和模型类的属性名发生不一致，就会导致 ......
Java开发学习(四十六)----MyBatisPlus新增语句之id生成策略控制及其简化配置
在前面有一篇博客：Java开发学习(四十一) MyBatisPlus标准数据层（增删查改分页）开发，我们在新增的时候留了一个问题，就是新增成功后，主键ID是一个很长串的内容。 我们更想要的是按照数据库表字段进行自增长，在解决这个问题之前，我们先来分析下ID该如何选择: 不同的表应用不同的id生成策略 ......
ArcGIS QGIS学习二：图层如何只显示需要的部分几何面数据（附最新坐标边界下载全国省市区县乡镇）
前言 当我们用GIS软件打开一个SHP文件的时候，会显示出里面全部的几何图形，假如我只想要其中的一部分数据显示出来，其他的均不要显示，有那么几种操作方法。 我们可以通过把需要显示的几何面复制到另外一个图层里面来单独显示，但如果需要显示的区域一变，又要重新搞，不是很方便。 下面将记录一下我学到的解决方 ......
[信息抽取]基于ERNIE3.0的多对多信息抽取算法：属性关系抽取
本项目讲解了基于ERNIE信息抽取技术，对属性和关系的抽取涉及多对多抽取，主要是使用可ERNIEKIT组件，整体效果非常不错，当然追求小样本学习的可以参考之前UIE项目或者去官网看看paddlenlp最新的更新，对训练和部署进行了提速。 ......
漫谈计算机网络：网络层 ------ 重点：IP协议与互联网路由选择协议
面试答不上？计网很枯燥? 听说你学习 计网 每次记了都会忘？ 不妨抽时间和我一起多学学它👇 深入浅出，用你的空闲时间来探索计算机网络的硬核知识！ 👇博主的上篇连载博客《初识图像处理技术》 图像处理技术：数字图像分割 图像分割、边界分割（边缘检测）、区域分割 - slowlydance2me - ......