自编码(Autoencoder)介绍 Autoencoder是一种无监督的学习算法,将输入信息进行压缩,提取出数据中最具代表性的信息.其目的是在保证重要特征不丢失的情况下,降低输入信息的维度,减小神经网络的处理负担.简单来说就是提取输入信息的特征.类似于主成分分析(Principal Components Analysis,PAC) 对于输入信息X,通过神经网络对其进行压缩,提取出数据的重要特征,然后将其解压得到数据Y,然后通过对比X与Y求出预测误差进行反向传递,逐步提升自编码的准确性.训练完成…

本节我们将了解神经网络进行非监督形式的学习,即autoencoder自编码 假设图片经过神经网络后再输出的过程,我们看作是图片先被压缩然后解压的过程.那么在压缩的时候,原有的图片质量被缩减,解压时用信息量小却包含所有关键信息的文件恢复出原本的图片. 为什么要这么做呢? 因为当神经网络接收大量信息时,神经网络在成千上万个信息源中学习是一件比较吃力的事.所以进行压缩,从原图片中提取最具代表性的信息,减小输入信息量,再把缩减过后的信息放进神经网络学习,这样学习起来简单轻松许多. 如下图所示,将原数据白…

分享: 利用Readability解决网页正文提取问题   做数据抓取和分析的各位亲们, 有没有遇到下面的难题呢? - 如何从各式各样的网页中提取正文!? 虽然可以用SS为各种网站写脚本做解析, 但是互联网各类网站何止千万种, 纵使累死我们也是做不完的. 这里我给大家热情推荐使用Readability来彻底解决这个难题 (呵呵, 不是做广告, 真心热爱这个好东东) Raedability网站(www.readability.com)最引以为傲的就是其强大的解析引擎, 号称世界上最强大的文本解析神…

Pytorch中的自编码(autoencoder) 本文资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=25 什么是自编码 先压缩原数据.提取出最有代表性的信息.然后处理后再进行解压.减少处理压力 通过对比白色X和黑色X的区别(cost函数),从而不断提升自编码模型的能力(也就是还原的准确度) 由于这里只是使用了数据本身,没有使用label,所以可以说autoencoder是一种无监督学习模型. 实际在使用中,我们先训练好一个autoencod…

雨忆博客中提到了sfntly(具体介绍可以看:https://code.google.com/p/sfntly/),利用其中sfnttool.jar就可以提取只包含指定字符的字体,如果想在页面中通过@font-face嵌入中文字体的话是一个不错的选择. sfnttool.jar的选项如下: java -jar sfnttool.jar -h Subset [-?|-h|-help] [-b] [-s string] fontfile outfile Prototype font subsette…

转自原文 利用ArcGIS水文分析工具提取河网(转) DEM包含有多种信息,ArcToolBox提供了利用DEM提取河网的方法,但是操作比较烦琐(帮助可参看Hydrologic analysis sample applications),今天结合我自己的使用将心得写出来与大家分享.提取河网首先要有栅格DEM,可以利用等高线数据转换获得.在此基础上,要经过洼地填平.水流方向计算.水流积聚计算和河网矢量转化这几个大步骤. 1．洼地填平 DEM洼地(水流积聚地)有真是洼地和数据精度不够高所造成的洼地.…

等效介质理论模型---利用S参数反演法提取超材料结构的等效参数 S参数反演法,即利用等效模型的传输矩阵和S参数求解超材料结构的等效折射率n和等效阻抗Z的过程.本文对等效介质理论模型进行了详细介绍,并提供对应代码. 超材料的传输矩阵 超材料结构的传输矩阵函数为: 其中,d 为等效光学活性材料的厚度,n 为折射率,Z 表示阻抗. S参数和传输矩阵T 超材料结构的S参数和传输矩阵T满足下列方程: 利用以上两式,可以得到等效折射率n和相对阻抗的表达式 至此,超材料的等效介电常数与等效磁导率可通过阻抗与折…

opencv在2.4.4版本以后添加了对java的最新支持,可以利用java api了.下面就是我利用opencv的java api 提取图片的sift特征. import org.opencv.core.Core; import org.opencv.core.Mat; import org.opencv.core.MatOfKeyPoint; import org.opencv.highgui.Highgui; import org.opencv.features2d.*; public c…

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features)  # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60)  # 对图中的X轴标签进行60的翻转 代码: 第一步:数…

用CNN分类Mnist http://www.bubuko.com/infodetail-777299.html /DeepLearning Tutorials/keras_usage 提取出来的特征训练SVMhttp://www.bubuko.com/infodetail-792731.html ./dive_into _keras 自己动手写demo实现…

我们前面已经讲了如何训练稀疏自编码神经网络,当我们训练好这个神经网络后,当有新的样本输入到这个训练好的稀疏自编码器中后,那么隐藏层各单元的激活值组成的向量就可以代表(因为根据稀疏自编码,我们可以用来恢复),也就是说就是在新的特征下的特征值.每一个特征是使某一个取最大值的输入.假设隐藏层单元有200个,那么就一共有200个特征,所以新的特征向量有200维.特征显示情况在前面博客中已经给出,我们把这时候的特征称为一阶特征. 我们知道脑神经在处理问题,比如看一个图片的时候,也不只使用了一层的神经,而是…

原文:http://www.cnblogs.com/iamzyf/p/3529740.html 做数据抓取和分析的各位亲们, 有没有遇到下面的难题呢? - 如何从各式各样的网页中提取正文!? 虽然可以用SS为各种网站写脚本做解析, 但是互联网各类网站何止千万种, 纵使累死我们也是做不完的. 这里我给大家热情推荐使用Readability来彻底解决这个难题 (呵呵, 不是做广告, 真心热爱这个好东东) Raedability网站(www.readability.com)最引以为傲的就是其强大的解析…

这几天在做用户画像,特征是用户的消费商品的消费金额,原始数据(部分)是这样的: id goods_name goods_amount 男士手袋 1882.0 淑女装 2491.0 女士手袋 345.0 基础内衣 328.0 商务正装 4985.0 时尚 969.0 女饰品 86.0 专业运动 399.0 童装(中大童) 2033.0 男士配件 38.0 我们看到同一个id下面有不同的消费记录,这个数据不能直接拿来用,写了python程序来进行处理:test.py #!/usr/bin/pytho…

  clear all;close all;clc; I = imread('rice.png'); I = im2bw(I); J = bwperim(I); % 提取二值图像图像边缘 figure; subplot(121);imshow(I);title('原二值图像'); subplot(122);imshow(J);title('图像边缘'); ​ 其他提取图像边缘的方法: 利用膨胀和腐蚀提取图像边缘 matlab实现 https://blog.csdn.net/Ibelievesun…

0x01 前言 通常情况下,即使拥有管理员权限,也无法读取域控制器中的C:\Windows\NTDS\ntds.dit文件.那么什么是ntds.dit呢? ntds.dit文件是一个数据库,用于存储Active Directory数据,包括有关用户对象,组和组成员身份的信息.它包括域中所有用户的密码哈希.通过提取这些哈希值,可以使用诸如Mimikatz之类的工具执行哈希传递攻击,或使用诸如Hashcat之类的工具来破解这些密码.这些密码的提取和破解可以脱机执行,因此将无法检测到.一旦攻击者提取了…

最近琢磨了一下二维码.一维码的编码.解码方法,感觉google的zxing用起来还是比较方便. 本人原创,欢迎转载,转载请标注原文地址:http://wallimn.iteye.com/blog/2071020 一.工具类 Java代码 收藏代码 package com.exam.services.qrcode; import com.google.zxing.BarcodeFormat; import com.google.zxing.BinaryBitmap; import com.goog…

下面这个小工具包含了判断unicode是否是汉字.数字.英文或者其他字符,全角符号转半角符号,unicode字符串归一化等工作. #!/usr/bin/env python # -*- coding:GBK -*- """汉字处理的工具: 判断unicode是否是汉字,数字,英文,或者其他字符. 全角符号转半角符号.""" __author__="internetsweeper <zhengbin0713@gmail.com>…

对action方法进行校验有两种方法一种是: 1手工编码书写 2一种是用xml 输入校验的流程: 1类型转化器对请求参数执行类型转化,并把转换后的值赋给action属性. 2.如果执行类型转化的过程中出现异常,系统会把异常信息保存到actioncontext,conversionerror拦截器会将信息添加到fileerroes里.不管类型转化是否出现异常,都会进入第3步骤. 3系统通过反射技术先调用action的validateXxx()方法,Xxx是特定的方法名字. 4．z再调用action…

    在QQ热线或者技术咨询会问到:"我有一副RGB的栅格图,想从上面提取相关的一些信息.能不能提取?精度有保证吗?"等等诸如此类的问题.本专题就採用我们经常使用的栅格地图进行建筑物轮廓信息的提取. 1. 採用数据:网上地图部分截图    2.  软件:ENVI Fx 3.  提取步骤: Ø  启动ENVI 5.1: Ø  点击载入影像数据. Ø  在Toolbox中找到工具:"/FeatureExtraction/Example Based Feature Extract…

#!/usr/bin/env Python # -*- coding:GBK -*- """汉字处理的工具: 判断unicode是否是汉字,数字,英文,或者其他字符. 全角符号转半角符号.""" __author__="internetsweeper <zhengbin0713@gmail.com>" __date__="2007-08-04" def is_chinese(uchar): &q…

一.事出 近期乌云漏洞平台等科技新闻,爆出Docker虚拟化 端口漏洞,本着热爱开源,实践动手的精神,我也去尝试了下,漏洞严重性确实很高,可以拿到root 登陆账户. 二.还原 2.1 通过扫描,我们找到了一些主机,下面是其中一台运行了docker 主机的服务器,并且开了ssh 端口 知道了22端口后,我们后面会利用此端口来使用root免密码登陆该主机. 2.2 我们可以利用2375 端口做什么? 看到上面的信息后,我们就知道,可以管理该主机上的docker 容器了,启动.停止.创建.下载镜像.…

下面这个小工具包含了 判断unicode是否是汉字,数字,英文,或者其他字符. 全角符号转半角符号. unicode字符串归一化等工作. 还有一个能处理多音字的汉字转拼音的程序,还在整理中. #!/usr/bin/env python # -*- coding:GBK -*- """汉字处理的工具: 判断unicode是否是汉字,数字,英文,或者其他字符. 全角符号转半角符号.""" __author__="internetsweepe…

1.编码与解码代码如下所示: import java.awt.image.BufferedImage; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.net.MalformedURLException; import java.net.URL; import javax.image…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_1549483b70102wioy.html 最近几个月每天都在发通报.过程很繁琐,动作很机械,整个人就是一部机器,执行SQL,填Excel,发邮件.所以想把日报自动化了.最后找到一个叫EasySQLMAIL的软件,试了一下,很简单也很方便,特撰此文以记录. 软件的主页www.easysqlmail.com.下载和安装都很简单.安装完后,用Chrome打开http://127.0.0.1:9110,出现了EasySQLMAIL的…

var s ="总金额4500元"; var num= s.replace(/[^-]/ig,""); alert(num);// 上述示例会把数字匹配到直接转成数字: var s ="总金额4500元,利润:28"; var num = s.replace(/[^0-9]/ig,""); alert(num);//450028   如果遇到字符夹带数字的情况:上述就会直接转成数字拼接起来的方式: var nomuch = f…

现在Caffe的Matlab接口 (matcaffe3) 和python接口都非常强大, 可以直接提取任意层的feature map以及parameters, 所以本文仅仅作为参考, 更多最新的信息请参考: http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/interfaces.html 原图…

_________________________________________________________________________________________________________________________________ 批处理(dir/a/s/b) 例:某文件夹下有a.b.c.d.e.f.g.h.j的图片和一个文件夹JN,里边包括一张图片john.jpg 我们在该文件夹下的命令行中 输入:dir/b b:仅仅显示当前文件夹下文件名称及文件夹名 a-d:仅仅…

C3D Introduction 卷积神经网络(CNN)近年被广泛应用于计算机视觉中,包括分类.检测.分割等任务.这些任务一般都是针对图像进行的,使用的是二维卷积(即卷积核的维度为二维).而基于视频的问题,提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支,目前C3D衍生出P3D,I3D等等,这里只介绍最早的C3D caffe版提取特征的步骤以及遇到的问题. C3D 用caffe实现官网github C3D Installation installation C3D User Guide 官方User G…

一.代码来源: https://github.com/drozdvadym/opencv_line_descriptor 二.依赖包:OpenCV 2.4.9 三.Matching的运行结果截图: 四.代码分析 代码里重要的语句都有注释,在这里只附上代码,并做简要补充.. 下面是LBD,LSD两种方案的主要代码 int main(void argc,const char **argv) { ... ... /* load image */ cv::Mat imageMat1 = imread(…

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列…