kaggle的犬种识别如何优化

2024-09-04

Kaggle上的犬种识别（ImageNet Dogs）

Kaggle上的犬种识别(ImageNet Dogs) Dog Breed Identification (ImageNet Dogs) on Kaggle 在本节中,将解决在Kaggle竞赛中的犬种识别挑战.比赛的网址是 https://www.kaggle.com/c/dog-breed-identification 在这场竞赛中,试图鉴别120种不同品种的狗.本次竞赛中使用的数据集实际上是著名的ImageNet数据集的一个子集.与CIFAR-10数据集中的图像不同,ImageNet数据集中

js 实现继承的6种方式(逐渐优化)

<!DOCTYPE html> <html lang="zh"> <head> <meta charset="UTF-8" /> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0" /> <meta http-equiv="X-UA-Compatible"

trape 一种识别工具

trape是一种识别工具,可以让你跟踪任何人,你可以得到的信息非常详细.通过去识别现有的网站所登录的用户,来追踪一个人的虚拟身份如何使用它首先卸载工具.git clone https://github.com/boxug/trape.gitcd trapepython trape.py -h如果它不起作用,请尝试安装文件requirements.txt中的所有库pip install -r requirements.txt执行的例子示例:python trape.py --url http:/

Android中ListView的几种常见的优化方法

Android中的ListView应该算是布局中几种最常用的组件之一了,使用也十分方便,下面将介绍ListView几种比较常见的优化方法: 首先我们给出一个没有任何优化的Listview的Adapter类,我们这里都继承自BaseAdapter,这里我们使用一个包含100个字符串的List集合来作为ListView的项目所要显示的内容,每一个条目都是一个自定义的组件,这个组件中只包含一个textview: Activity: package com.alexchen.listviewoptimi

【HDOJ】4801 Pocket Cube 的几种解法和优化

1. 题目描述给定一个$2 \times 2 \times 2$的魔方,当某个面上的4个小块颜色均相同时,称这个面为complete.求对这个魔方进行$n \in [1,7]$次旋转(沿某个面顺时针或者逆时针)的过程中,求complete的面总和的最大值.魔方及索引如下图所示: 2. 基本思路及代码解法一(MLE):刚读过题,觉得挺简单的,时限10000ms还挺长的.需要搞清楚沿着某个面旋转后矩阵的元素是如何变化的.就想到可以进行状态压缩$6^24 < 2^63$,因此将cube表示的矩阵可以使

php 冒泡排序的两种思路以及优化

php冒泡排序,两种思路,时间复杂度都是O(n^2),当然最优的时间复杂度就是O(n),以下说的都是正序排列(倒序的话,把内层循环的大于号换成小于号就好了) 第一种冒泡排序思路就是把第一个数跟所有的数比较,如果碰到比第一个数还小的数字,就把他俩位置交换下,然后把交换后的数字继续往后比较...这样第一轮交换能得出什么呢,就是第一轮交换完,数组的第一个位置,一定是最小的数循环体内,每次$j = $i + 1, 因为外层每循环一次已经把最小的数压到数字头部了, 没必要从头开始比较了 $numbers

必须掌握的30种SQL语句优化

1.’对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

【转】30种MySQL索引优化的方法

第一方面:30种mysql优化sql语句查询的方法 1.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用 !=或<> 操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中n

李宏毅 Keras手写数字集识别（优化篇）

在之前的一章中我们讲到的keras手写数字集的识别中,所使用的loss function为‘mse’,即均方差.那我们如何才能知道所得出的结果是不是overfitting?我们通过运行结果中的training和testing即可得知. 源代码与运行截图如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2019/9/9 13:23 # @Author : BaoBao # @Mail : baobaotql@163.com #

30种SQL语句优化

1.'对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引. 2.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描. 3.应尽量避免在 where 子句中对字段进行 null 值判断,否则将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描,如: select id from t where num is null 可以在num上设置默认值0,确保表中num列没有null值,然后这样查询: select id from

015-线程同步-synchronized几种加锁方式、Java对象头和Monitor、Mutex Lock、JDK1.6对synchronized锁的优化实现

一.synchronized概述基本使用为确保共享变量不会出现并发问题,通常会对修改共享变量的代码块用synchronized加锁,确保同一时刻只有一个线程在修改共享变量,从而避免并发问题. synchronized结论: 1.java5.0之前,协调线程间对共享对象的访问的机制只有synchronized和volatile,但是内置锁在功能上存在一些局限性,jdk5增加了Lock以及ReentrantLock. 2.java5.0,增加了一种新的机制:显式锁ReentrantLock,注意它

ASP.NET MVC 提高运行速度的几种性能优化方法

主要介绍ASP.NETMVC 应用提速的六种方法,因为没有人喜欢等待,所以介绍几种常用的优化方法. 大家可能会遇到排队等待,遇到红灯要等待,开个网页要等待,等等等. 理所当然,没有人喜欢等待网页慢吞吞地加载,尤其是在移动端访问网站时.其实,Web 开发者敏感的神经决定了我们等待与否. 现在,快速响应不仅是来自用户的要求,还是决定搜索引擎的速度. 考虑到大多数网站都存在速度方面的问题,在本文中将介绍六种为 ASP.NET MVC 应用提速的方法. 希望可以帮助到大家!!! 1. 应用程序缓存缓存

kaggle 实战（1）: PCA + KNN 手写数字识别

文章目录加载package read data PCA 降维探索选择50维度, 拆分数据为训练集,测试机 KNN PCA降维和K值筛选分析k & 维度 vs 精度预测生成提交文件本文采用PCA+KNN的方法进行kaggle手写数字识别,训练数据共有42000行,每行代表一幅数字图片,共有784列(一副数字图像是28*28像素,将一副图像展开为一行即784),更多关于Digit Recognizer项目的介绍https://www.kaggle.com/c/digit-recogniz

优化Python代码的4种方法

介绍作为数据科学家,编写优化的Python代码非常非常重要.杂乱,效率低下的代码即浪费你的时间甚至浪费你项目的钱.经验丰富的数据科学家和专业人员都知道,当我们与客户合作时,杂乱的代码是不可接受的. 因此,在本文中,我将借鉴我多年的编程经验来列出并展示四种可用于优化数据科学项目中Python代码的方法. 优化是什么? 首先定义什么是优化.我们将使用一个直观的示例进行此操作. 这是我们的问题: 假设给定一个数组,其中每个索引代表一个城市,该索引的值代表该城市与下一个城市之间的距离.假设我们有两个索

技术分享 | 在MySQL对于批量更新操作的一种优化方式

欢迎来到 GreatSQL社区分享的MySQL技术文章,如有疑问或想学习的内容,可以在下方评论区留言,看到后会进行解答作者:景云丽.卢浩.宋源栋 GreatSQL社区原创内容未经授权不得随意使用,转载请联系小编并注明来源. 引言批量更新数据,不同于这种 update a=a+1 where pk > 500,而是需要对每一行进行单独更新 update a=1 where pk=1;update a=12 where pk=7;... 这样连续多行update语句的场景,是少见的. 可以说是偶

如何利用AI识别未知——加入未知类（不太靠谱），检测待识别数据和已知样本数据的匹配程度（例如使用CNN降维，再用knn类似距离来实现），将问题转化为特征搜索问题而非决策问题，使用HTM算法（记忆+模式匹配预测就是智能），GAN异常检测，RBF

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots