FaceNet算法-理论学习篇 @WP20190228 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目 录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.LFW数据集简介 二.FaceNet算法简介 FaceNet算法=MTCNN模型+FaceNet模型 三.FaceNet算法理论 3.1 MTCNN人脸检测与对齐模型 3.2 FaceNet人脸比对模型 四.FaceNet的基本使用 4.1 FaceNet环境安装 4.2 使用1-评估预训练模型的准确率 4.2.1 处理数据集(对齐数据集) 4.2.2 解压下载已训练模型 4.…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之案例篇2 (白宁超 2018年10月22日10:09:07) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学…

一步步教你轻松学朴素贝叶斯深度篇3(白宁超   2018年9月4日14:18:14) 导读:朴素贝叶斯模型是机器学习常用的模型算法之一,其在文本分类方面简单易行,且取得不错的分类效果.所以很受欢迎,对于朴素贝叶斯的学习,本文首先介绍理论知识即朴素贝叶斯相关概念和公式推导,为了加深理解,采用一个维基百科上面性别分类例子进行形式化描述.然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法,并在屏蔽社区言论.垃圾邮件.个人广告中获取区域倾向等几个方面进行应用,包括创建数据集.数据预处理.词集模型和词袋模型.朴素贝叶斯模…

前两篇文章分析该APP的抓包.的逆向: 启xin宝app的token算法破解--抓包分析篇(一) 启xin宝app的token算法破解--逆向篇(二) 启xin宝app的token算法破解--token分析篇(三) 本篇就将对token的秘钥进行hook,使用上篇提到的frida进行hook,hooknative方法,获取到秘钥和偏移. 对于frida是什么? Frida是一个动态代码插桩框架,这里的介绍主要以应用在Android平台应用程序上.动态二进制插桩(DBI)是将外部代码注入到现有的正…

选择排序(Selection Sort) 该文章的最新版本已迁移至个人博客[比特飞],单击链接 https://www.byteflying.com/archives/681 访问. 选择排序是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 选择排序是不稳定的排序方法. 示例:  public class Program { public static void Main(string[] arg…

FaceNet---Tensorflow下的下的实战篇 @WP20190225 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.FaceNet算法简介 二.FaceNet配置与使用 2.1 安装环境的确定 2.2  下载文件:FaceNet源码 + LFW数据集 + 模型 2.3 环境配置 2.4 测试自己的数据 三.遇到的问题与解决方式 3.1 安装requirements.txt里要求的依赖项时报错 3.2 非法指令 (核心已转储) 3.3 找不到路径 3.4 模型版本…

1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python]( http://interactivepython.org/courselib/static/pythonds/index.html)时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论]( http://en.wikipedia.org/wiki/Introduction_to_Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱.这部分主要是介…

相信算法对于许多开发人员来说都是一大难点,之所以难,就像设计模式一样,许多人在阅读之后,没有很好地理解,也不愿意动手上机操作,只停留在理论的学习上面,随着时间推移就慢慢淡忘. 有些东西,你可以发明创造,但是有些东西呢,你要么死记硬背,要么好好理解并动手进行练习来巩固.搞开发的话,死记硬背没用,好好理解火候还是差一点.最好的方式,还要在理解的基础上多敲敲代码,使自己即知其然,又知其所以然. 本篇只是简单介绍快速排序算法,大牛可以从旁帮忙指点,但是请嘴下留情哦:) 快速排序算法定义 快速排序(Qui…

本文由云+社区发表 GBDT 是常用的机器学习算法之一,因其出色的特征自动组合能力和高效的运算大受欢迎. 这里简单介绍一下 GBDT 算法的原理,后续再写一个实战篇. 1.决策树的分类 决策树分为两大类,分类树和回归树. 分类树用于分类标签值,如晴天/阴天/雾/雨.用户性别.网页是否是垃圾页面: 回归树用于预测实数值,如明天的温度.用户的年龄.网页的相关程度: 两者的区别: 分类树的结果不能进行加减运算,晴天 晴天没有实际意义: 回归树的结果是预测一个数值,可以进行加减运算,例如 20 岁 3…