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文章目录 一、背景二、方法2.1 框架总览2.1.1 Text-based classifiers from language descriptions2.1.2 Vision-based Classifiers from Image Exemplars2.1.3 Constructing Classifiers via Multi-Modal Fusion 三、效果3.1 数据集3.2 实现细节3.3 开集目标检测结果 论文：Multi-Modal Cl 继续阅读
深度学习使用Python进行卷积神经网络的图像分类教程 好的，这次我将使用python编写如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类。我希望你事先已经阅读并理解了卷积神经网络（CNN）的基本概念，这里我只讨论步骤，而不讨论卷积神经网络（CNN）中使用的术语... 我们将尝试对汽车和摩托车这两个类别进行分类。我们使用的训练数据数量是470个，用于测试/验证的数 继续阅读
为了积累数据集，ChatGPT-3使用了一系列技术来从不同来源的文本中提取数据。其中最常用的技术包括： Web scraping：ChatGPT-3使用Web scraping技术从互联网上的网页中提取文本。它可以自动化抓取网页，并从中提取出需要的信息。 数据库查询：ChatGPT-3使用数据库查询系统来收集从各种来源收集到的数据。这是一种常用的技术，在大型网站和应用程序中广泛使用。 API收集ÿ 继续阅读
越是整理数据，越是觉得挺奇葩的。还记得一开始的时候，BlogBus只有分类，没有标签，后来多了标签，但分类没了，强迫把我们的分类全部变成标签。后来分类回来了，标签依然有，但分类只能选一个，标签可以好多个。这样的设计纠结了好长时间才终于确定了下来。后来当我用上WordPress以后，发现原来人家分类和标签都可以同时多个，但因为BlogBus的使用习惯，所以分类通常我只会选一个，而标签会搞一大堆。这是因为blog上的使用习惯，所以我在文件归档的时候也会用分类和标签，我的默认设置继续是分 继续阅读
机器学习：使用OpenCV和Python进行智能图像处理，由机械工业出版社在2018-11-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： [美] 迈克尔·贝耶勒（Michael Beyeler） 著，王磊译 译，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787111611516，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有251页，字数万字，值得推荐。 此书内容摘要 本书是一本基于OpenCV和Python的机器学习实战手册，既详细介绍机器学习及Op 继续阅读
自然语言处理技术——文本生成 ChatGPT的应用领域越来越广泛，关于文本生成，我们可以使用Python中的文本生成库来实现。其中，最常用的是基于深度学习的文本生成模型，如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。 可以使用Python中的文本生成库来生成文本，例如使用OpenAI的GPT-2模型或者使用TensorFlow的Seq2Seq模型。 模型生成文本Python代码示例 以下是一个使用GPT-2 继续阅读
越是整理数据，越是觉得挺奇葩的。还记得一开始的时候，BlogBus只有分类，没有标签，后来多了标签，但分类没了，强迫把我们的分类全部变成标签。后来分类回来了，标签依然有，但分类只能选一个，标签可以好多个。这样的设计纠结了好长时间才终于确定了下来。后来当我用上WordPress以后，发现原来人家分类和标签都可以同时多个，但因为BlogBus的使用习惯，所以分类通常我只会选一个，而标签会搞一大堆。这是因为blog上的使用习惯，所以我在文件归档的时候也会用分类和标签，我的默认设置继续是分类 继续阅读
如今，国家列表和货币列表等标准数据源很容易在互联网上获得。然而，丰富或重新格式化这些数据通常非常耗时。在本文中，我们探讨如何使用 ChatGPT 有效地生成和增强数据。我们将提供示例来演示 ChatGPT 的功能。 示例 1 — 获取 CSV 格式的世界货币列表 我要求 ChatGPT 向我提供 CSV 格式的货币列表，包括文化代码 这是我的查询： 以 csv 格式列出所有货币及其文化代码。例如“土耳其里拉”、 继续阅读
文章目录 1.使用事件委托为子节点绑定事件2.e.target和this的区别3.vue中如何获取DOM节点?方法一:通过事件源来获取当前点击的节点方法二:通过ref来获取当前点击的节点方法三:使用自定义指令来获取当前点击的节点 1.使用事件委托为子节点绑定事件 <body><ul onclick="func(event)"><li>1</li><li>2</li><l 继续阅读
chat gpt能写公众号文章吗 ChatGPT是一种强大的自然语言生成技术，它可以用来自动生成大量的、质量较高的文本。根据OpenAI官方的演示和使用案例，ChatGPT已经被用于文本摘要、对话生成、语言翻译、文本分类等多种应用场景。 然而，ChatGPT作为一种自动生成的技术，其生成的文本仍然需要进行审校和修改，以满足特定的需求和要求。因此，将ChatGPT直接应用于公众号文章的写作中是存在一些限制和挑战 继续阅读
Java线程池是一种管理线程的机制，它可以有效地控制并发执行的线程数量，提高程序的性能和稳定性。本文将介绍Java线程池的概念、实现原理以及一个简单的示例代码。 一、Java线程池概念 线程池的作用：线程池可以预先创建一定数量的线程，当有任务需要执行时，从线程池中获取一个空闲的线程来执行任务，任务执行完毕后，将线程归还给线程池。这样可以避免频繁地创建和销毁线程，提高系统的性能。 继续阅读
Python是一种高级编程语言，因其简单易学和可读性而备受欢迎。Python允许程序员通过标准输入或命令行获得用户输入，这使得Python语言无法预测或控制输入。在本文中，我们将详细了解Python的动态输入功能，并讲解其实际应用场景。 一、基础：Python动态输入的基本使用 Python提供了标准库函数input()来获取用户输入的数据。在使用此函数时，Python会等待用户输入，并将输入的值存储在一个变量中。以下是Python动态输入的示例： 继续阅读
