Oracle中用exp/imp命令参数详解 [用 exp 数 据 导 出]:1  将数据库TEST完全导出,用户名system 密码manager 导出到D:\daochu.dmp中   exp system/manager@TEST   rows=y  indexes=y compress=n buffer=65536   feedback=100000full=y  file=d:\daochu.dmp  log=d:\daochulog.txt   owner=(ECC_BIZ,ECC_C

之前对imagenet的预训模型进行finetune,找出了很多样本选择时的注意事项,当时在测试如下这张照片时,效果不好,我认为是物体过小造成的,因此尝试使用图像金字塔的方法: 当时结果如下: 一开始我准备使用  net_full_conv.blobs['data'].reshape(1,3,scale_img.shape[1],scale_img.shape[0])  这条语句,但一直出现“check failed: K_ == newK_ (9216 vs .20736) Input siz

上一篇文章,比较了三种算法实现对手写数字识别,其中,SVM和神经网络算法表现非常好准确率都在90%以上,本文章进一步探讨对神经网络算法优化,进一步提高准确率,通过测试发现,准确率提高了很多. 首先,改变之一: 先在初始化权重的部分,采取一种更为好的随机初始化方法,我们依旧保持正态分布的均值不变,只对标准差进行改动, 初始化权重改变前, def large_weight_initializer(self): self.biases = [np.random.randn(y, 1) for y in

前言 最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 核心思想 在使用某个特定的算法是,有时会发现生成的算法\(f(x)\)的错误率比较高,只使用这个算法达不到要求. 这时\(f(x)\)就是一个弱算法. 在以前学习算法的过程中,我们认识到算法的参数很重要,所以把公式改写成这样: \[ f(x,arguments) \\ where \\ \qquad x \text{ : calculated

硬件中断发生频繁,是件很消耗 CPU 资源的事情,在多核 CPU 条件下如果有办法把大量硬件中断分配给不同的 CPU (core) 处理显然能很好的平衡性能.现在的服务器上动不动就是多 CPU 多核.多网卡.多硬盘,如果能让网卡中断独占1个 CPU (core).磁盘 IO 中断独占1个 CPU 的话将会大大减轻单一 CPU 的负担.提高整体处理效率.VPSee 前天收到一位网友的邮件提到了 SMP IRQ Affinity,引发了今天的话题:D,以下操作在 SUN FIre X2100 M2

原文地址: https://www.cnblogs.com/steven-yang/p/5686473.html ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 最近在看Peter Harrington写的“机器学习实战”,这是我的学习笔记,这次是第7章 - 利用AdaBoost元算法提高分类性能. 这个思路称之

引言: 复杂背景内容提取指的是从复杂的背景中提取出特定的内容,例如在图片中提取特定的文字,在图片中提取特定的叠加图层等等.这是一个业界难题,基于传统的图像处理的方法存在准确率和召回率的问题,没法解决语义的问题.而主流的机器学习的方法,例如目标检测无法获取像素级别的位置信息,而语义分割的方法则只能提取像素而无法获取半透明叠加前的像素信息.本文考虑到这些痛点,从UI2CODE业务的业务场景出发,采用了目标检测网络来实现内容召回,GAN网络实现复杂背景中特定前景内容的提取和复原. 处理流程: 复杂背景

原文:Bulletproof JavaScript benchmarks 做JavaScript的基准测试并没有想的那么简单.即使不考虑浏览器差异所带来的影响,也有很多难点-或者说陷阱需要面对. 这是为何我创建了jsPerf的一个原因,一个你可以轻松创建并分享各种代码片段对比结果的简单工具.用起来非常省事,只需把想要测试的代码录入然后jsPerf会为你创建好可以跨平台跑起来的测试用例. 内部实现上,最开始jsPerf用的是一个基于JSLitmus的基准测试库,我将它称作Benchmark.js.

JavaScript的基准测试 原文:Bulletproof JavaScript benchmarks 做JavaScript的基准测试并没有想的那么简单.即使不考虑浏览器差异所带来的影响,也有很多难点-或者说陷阱需要面对. 这是为何我创建了jsPerf的一个原因,一个你可以轻松创建并分享各种代码片段对比结果的简单工具.用起来非常省事,只需把想要测试的代码录入然后jsPerf会为你创建好可以跨平台跑起来的测试用例. 内部实现上,最开始jsPerf用的是一个基于JSLitmus的基准测试库,我将

模式识别课程的一次作业.其目标是对UCI的手写数字数据集进行识别,样本数量大约是1600个.图片大小为16x16.要求必须使用SVM作为二分类的分类器. 本文重点是如何使用卷积神经网络(CNN)来提取手写数字图片特征,主要想看如何提取特征的请直接看源代码部分的94行左右,只要对tensorflow有一点了解就可以看懂.在最后会有完整的源代码.处理后数据的分享链接.转载请保留原文链接,谢谢. UCI手写数字的数据集 源数据下载:http://oddmqitza.bkt.clouddn.com/ar

前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount

1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:

5寸高清彩屏,高端大气上档次,小巧轻便,独特的包胶防护,坚固耐用,外形精细,美观!与软件灵活对接,解决企业手工盘点,手工输单,库存管理等困难,提高准确率,提高工作效率!! 应用领域:适用于仓库.超市.服装.食品.批发零售.手机电脑等企业管理 产品亮点:1无缝对接电脑端软件,数据与电脑实时同步2不受网络限制,WIFI,蓝牙,离线,GPRS,3G等多种连接方式自由切换3功能全面,完整的进销存业务,进货,销售,盘点,验货,报表查询一应俱全!一枪 多用,可以管理多家店铺4支持对接蓝牙小票打印机5多种查询

凌晨,被安排在公司值班,因为台风“灿鸿”即将登陆,风力太大,办公楼,车间等重要部分需要关注.所以无聊,那就分享一下,今天给朋友临时做的一个小的考试系统辅助工具吧.其实非常小,需求也很简单,但是可以根据实际需要进行扩充,暂时只实现了一些核心功能.界面丑了点,无所谓,凑合着用吧. 1.考试系统辅助需求 上午10点一个朋友紧急求助,单位要进行在线测评,开卷考试,题库以及答案已经发给他们了,但是太多,好几百道题目,翻资料都来不及.问我能不能做一个软件,能够快速填充答案或者找到题目,节省时间,提高准确率.

如何使用Python在Kaggle竞赛中成为Top15 Kaggle比赛是一个学习数据科学和投资时间的非常的方式,我自己通过Kaggle学习到了很多数据科学的概念和思想,在我学习编程之后的几个月就开始了Kaggle比赛,最近还赢得了几个比赛. 要在Kaggle比赛中取得好成绩不仅仅是要求知道一些机器学习算法,而且要有一个准确的思维模式,好学,花大量的时间探索数据.虽然,在很多方面通常都不强调在开始Kaggle比赛的时候使用教程(tutorials),但是在这里,我将告诉大家如何开始Kaggle

我们要探讨的Haar分类器实际上是Boosting算法(提升算法)的一个应用,Haar分类器用到了Boosting算法中的AdaBoost算法,只是把AdaBoost算法训练出的强分类器进行了级联,并且在底层的特征提取中采用了高效率的矩形特征和积分图方法,这里涉及到的几个名词接下来会具体讨论. 在2001年,Viola和Jones两位大牛发表了经典的<Rapid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features>和<R

1.搜索业务 主搜索:商品搜索.商家搜索.采购搜索.app搜索 行业搜索:淘货源.淘工厂.聚好货.主题市场.品牌馆等 2.优势 由于用户多,需求强烈,收益大,所以功能.场景.架构做到极致高效. 代码复用性强:基础通用功能进行组件抽象化 组件通用性好:一些组件或者组件进行组合的服务,适用更多场景,支持更多功能 转化效果好:算法做的比较深入.细致 3.搜索技术架构 架构分为三部分:离线.实时.在线. 离线 NLP文本分析:Natural Language Processing,基于自然语言处理进行文

深圳浩瀚技是一家主要从事手持数据终端硬件.软件研究.销售服务为一体的高新企业公司.公司主要销售进销存等无线开单系统.工业级手持PDA,安卓数据采集器,RFID阅读器等设备.我们秉承“诚信.敏捷.繁荣”的经营理念,以顾客至上.质量第一的质量方针,不断为用户提供高性价比的产品和服务.4.5寸高清彩屏,高端大气上档次,小巧轻便,独特的包胶防护,坚固耐用,外形精细,美观!与销售软件灵活对接,解决企业手工盘点,手工输单,库存管理等困难,提高准确率,提高工作效率!! 应用领域:适用于仓库.超市.服装.食品.

即将进入涉及大量数学知识的阶段,先读下“别人家”的博文放松一下. 读罢该文,基本能了解面部识别领域的整体状况. 后生可畏. 结尾的Google Facenet中的2亿数据集,仿佛隐约听到:“你们都玩儿蛋去吧”. 长文干货!走近人脸检测:从 VJ 到深度学习(上) 长文干活!走进人脸检测:从 VJ 到深度学习(下) Ello 戏说系列 人脸识别简史与近期发展 人脸检测的开始和基本流程 具体来说,人脸检测的任务就是判断给定的图像上是否存在人脸, 如果人脸存在,就给出全部人脸所处的位置及其大小.由于人

一. 预备知识 包括 Linear Regression, Logistic Regression和 Multi-Layer Neural Network.参考 http://ufldl.stanford.edu/tutorial/supervised/MultiLayerNeuralNetworks/ 或者coursera看Andrew Ng 的机器学习课程.二者只是在某些公式表达上有细微的差距. 二. 卷积神经网络CONVNET 此部分来自 http://m.blog.csdn.net/ar

背景引言 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)是用于在计算机视觉和图像处理领域,目标检测的特征描述子.该项技术是用来计算图像局部出现的方向梯度次数或信息进行计数.此种方法跟边缘方向直方图.尺度不变特征变换以及形状上下文方法有很多相似.但与它们的不同点是:HOG的计算基于一致空间的密度矩阵来提高准确率.即:在一个网格密集的大小统一的细胞单元上计算,而且为了提高性能,还采用了重叠的局部对比度归一化技术.HoG特征与SVM分类器结合,已经被广泛应用于图