开发技术Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、MySQL、协同过滤算法(基于用户+基于物品)、LSTM情感分析、Python爬虫、echarts、阿里云短信接口、支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别整体架构设计大屏统计端API接口端爬虫端用户门户系统后台管理系统功能描述端的要求：web用户端、大屏端、后台管理系统角色要求：系统管理员、普通用户框架：沿用【新闻推荐系统】spark+springboot+vue.js+python这个新框架功能要求：SparkSQL分析mysql的数据制作大屏统计(交易订单)，使用新一点的UI；SparkML机器学或者Python协同过滤算法
1引言卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）具有四个特点：局部连接、权值共享、池化操作及多层结构。其局部连接是相对于多层感知机（MultilayerPerceptron,MLP）的全连接特点说的。所以要介绍局部连接，我们首先要先提一下多层感知机，之后再引入CNN局部连接的原理，及具体表现。2多层感知机多层感知机（MultilayerPerceptron,MLP）是由输入层、隐含层（一层或多层）及输出层构成的神经网络模型，可以解决单层感知器不能解决的线性不可分问题。下面是含有2个隐含层的多层感知器网络拓扑结构图。可以发现，输入层神经元接收输入信号，隐含层和输
1打开Vivado工程Vivado工程文件如图：打开Vivado软件，打开工程，如图：自动升级到当前版本，如图：暂时选择现有开发板的型号，如图：出现一条警告性信息，暂时先不管，点击OK：可以看到完整的工程文件包含如下图：2卷积层设计自顶而下分析卷积层的设计过程2.1MultiFilterLayer图为该项目的一个卷积层，其中包含了多个卷积核(Filter)，模块的输入为图像矩阵和卷积核设置参数，输出为卷积提取的特征矩阵图片来自附带的技术文档《HardwareDocumentation》卷积层的原理图如图所示，其中filters的位宽为2400，image的位宽是16384，该层卷积的输出位宽是
1打开Vivado工程Vivado工程文件如图：打开Vivado软件，打开工程，如图：自动升级到当前版本，如图：暂时选择现有开发板的型号，如图：出现一条警告性信息，暂时先不管，点击OK：可以看到完整的工程文件包含如下图：2卷积层设计自顶而下分析卷积层的设计过程2.1MultiFilterLayer图为该项目的一个卷积层，其中包含了多个卷积核(Filter)，模块的输入为图像矩阵和卷积核设置参数，输出为卷积提取的特征矩阵图片来自附带的技术文档《HardwareDocumentation》卷积层的原理图如图所示，其中filters的位宽为2400，image的位宽是16384，该层卷积的输出位宽是
忆如完整项目/代码详见github：https://github.com/yiru1225（转载标明出处勿白嫖starforprojectsthanks）目录系列文章目录一、实验综述1.实验工具及及内容2.实验数据3.实验目标4.实验步骤二、ML/DL任务综述与模型部署知识补充1.ML/DL任务综述2.模型部署知识补充二、预训练模型知识补充与本地部署实践1.任务与模型简介1.1任务简介1.2模型简介2.本地部署实践2.1DL模型的框架选择2.2模型定义2.3模型训练2.4本地部署三、其他部署方式实践1.基于CNN的手写数字识别Web网页部署1.1Flask简介1.2Web网页部署实践2.基
1、摘要本文主要讲解：使用鲸鱼算法优化LSTM超参数-神经元个数-dropout-batch_size主要思路：鲸鱼算法Parameters：迭代次数、鲸鱼的维度、鲸鱼的数量，参数的上限，参数的下限LSTMParameters神经网络第一层神经元个数、神经网络第二层神经元个数、dropout比率、batch_size开始搜索：初始化所鲸鱼的位置、迭代寻优、返回超出搜索空间边界的搜索代理、计算每个搜索代理的目标函数、更新Alpha,Beta,andDelta训练模型，使用鲸鱼算法找到的最好的全局最优参数plt.show()2、数据介绍zgpa_train.csvDIANCHI.csv需要数据的话
1、数据概况数据十分简单，就只有日期，以及对应的销量。 2、代码本次我使用jupyternotebook来整，，主要是可以更方便的看出每组代码的输出结果。代码如下，#导入相关库importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDensefromkeras.layersimportLSTMimportpandasaspdimportosfromkeras.modelsimportSequential,load_modelfromsklearn.metricsim
一、基本概念1.卷积（Convolution)卷积是一个物理和数学的概念，可以理解为，系统某一时刻的输出是由多个输入共同作用（叠加）的结果。卷积公式如下：详细讲解可以看【从“卷积”、到“图像卷积操作”、再到“卷积神经网络”，“卷积”意义的3次改变】https://www.bilibili.com/video/BV1VV411478E?vd_source=6f69eb2b361d7f319fa5f5250e9a5d4a实质上，卷积就是对信息（信号）进行“过滤”（滤波），它能够“过滤出”我们感兴趣、对我们有用的信息。在这里的卷积和物理数学上的概念不一同，在图像的卷积操作中，f(x)可以理解为原始像
其实早在之前，我的一些文章里面就有做过关于学生课堂行为检测识别的项目，感兴趣的话可以自行移步阅读：《yolov4-tiny目标检测模型实战——学生姿势行为检测》《基于yolov5轻量级的学生上课姿势检测识别分析系统》这些主要是偏目标检测类的项目这里主要是想基于图像识别的方式来实现不同类型课堂行为的识别。首先来看下效果：这里识别的课堂行为一共有以下5种，如下：drink喝水listen听课phone玩手机trance走神write记笔记简单看下数据：drink：listen：phone：trance：write：首先解析构建标砖h5数据集如下：forone_labelinos.listdir(p
目录一、CNN和GCN的关系二、“图”的预备知识三、图卷积网络（GCN）四、针对于高光谱图像分类的网络优化五、频域的图卷积神经网络 最近看到一篇引用量非常高的文章，是用图卷积网络处理高光谱图像分类任务，于去年7月发布，到现在已经有300+的引用量了，这对于高光谱分类领域来讲是一个非常快也是非常高的数据。接触图卷积神经网络后发现绝大部分资料都在尝试以一种数学推理的方式讲解中间的公式部分，这对于整体理解、把握、使用这个网络造成一定障碍，在阅读了相关资料后，尝试从更宏观的角度去认识这个网络，之后再慢慢加入一些数学内容，以此来力求顺畅的了解和学习这个网络。一、CNN和GCN的关系 对于传统
