寫給程式設計師的機器學習入門 (九) - 物件識別 RCNN 與 Fast-RCNN
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寫給程式設計師的機器學習入門 (十) - 物件識別 Faster-RCNN - 識別人臉位置與是否戴口罩
每次看到大資料人臉識別抓逃犯的新聞我都會感嘆技術發展的太快了，國家治安水平也越來越好了
寫給程式設計師的機器學習入門 (一) - 從基礎說起
前段時間因為店鋪不能開門，我花了一些空餘時間看了很多機器學習相關的資料，我發現目前的機器學習入門大多要不門檻比較高，要不過於著重使用而忽視基礎原理，所以我決定開一個新的系列針對程式設計師講講機器學習。這個系列會從機器學習的基礎原理開始一直講到如何應用，看懂這個系列需要一定的程式設計知識（主要會使用 pytho
寫給程式設計師的機器學習入門 (三) - 線性模型，啟用函式與多層線性模型
生物神經元與人工神經元 在瞭解神經元網路之前，我們先簡單的看看生物學上的神經元是什麼樣子的，下圖摘自維基百科： （因為我不是專家，這裡的解釋只用於理解人工神經元模擬了生物神經元的什麼地方，不一定完全準確） 神經元主要由細胞體和細胞突組成，而細胞突分為樹突 (Dendrites) 和軸突 (Axon)，樹突
寫給程式設計師的機器學習入門 (四) - 訓練過程中常用的技巧
這篇將會著重介紹使用 pytorch 進行機器學習訓練過程中的一些常見技巧，掌握它們可以讓你事半功倍。 使用的程式碼大部分會基於上一篇最後一個例子，即根據碼農條件預測工資
寫給程式設計師的機器學習入門 (五) - 遞迴模型 RNN，LSTM 與 GRU
## 遞迴模型的應用場景 在前面的文章中我們看到的多層線性模型能處理的輸入數量是固定的，如果一個模型能接收兩個輸入那麼你就不能給它傳一個或者三個。而有時候我們需要根據數量不一定的輸入來預測輸出，例如文字就是數量不一定的輸入，“這部片非常好看” 有 7 個字，“這部片很無聊” 有 6 個字，如果我們想根據文字
寫給程式設計師的機器學習入門 (六) - 應用遞迴模型的例子
這一篇將會舉兩個例子說明怎麼應用遞迴模型，包括文字情感分類和預測股價走勢。與前幾篇不同，這一篇使用的資料是現實存在的資料，我們將可以看到更高階的模型和手法
寫給程式設計師的機器學習入門 (七) - 雙向遞迴模型 (BRNN) - 根據上下文補全單詞
這一篇將會介紹什麼是雙向遞迴模型和如何使用雙向遞迴模型實現根據上下文補全句子中的單詞。 ## 雙向遞迴模型 到這裡為止我們看到的例子都是按原有順序把輸入傳給遞迴模型的，例如傳遞第一天股價會返回根據第一天股價預測的漲跌，再傳遞第二天股價會返回根據第一天股價和第二天股價預測的漲跌，以此類推，這樣的模型也稱單向
寫給程式設計師的機器學習入門 (八) - 卷積神經網路 (CNN) - 圖片分類和驗證碼識別
這一篇將會介紹卷積神經網路 (CNN)，CNN 模型非常適合用來進行圖片相關的學習，例如圖片分類和驗證碼識別，也可以配合其他模型實現 OCR。 ## 使用 Python 處理圖片 在具體介紹 CNN 之前，我們先來看看怎樣使用 Python 處理圖片。Python 處理圖片最主要使用的類庫是 Pillow
寫給程式設計師的機器學習入門 (八 補充) - 使用 GPU 訓練模型
在之前的文章中我訓練模型都是使用的 CPU，因為家中黃臉婆不允許我浪費錢買電腦
寫給程式設計師的機器學習入門 (十一) - 物件識別 YOLO - 識別人臉位置與是否戴口罩
這篇將會介紹目前最流行的物件識別模型 YOLO，YOLO 的特徵是快，識別速度非常快
寫給程式設計師的機器學習入門 (十二) - 臉部關鍵點檢測
在前幾篇文章中我們看到了怎樣檢測圖片上的物體，例如人臉，那麼把實現人臉識別的時候是不是可以把圖片中的人臉截取出來再交給識別人臉的模型呢？下面的流程是可行的，但因為人臉的範圍不夠準確，截取出來的人臉並不在圖片的正中心，對於識別人臉的模型來說，資料質量不夠好就會導致識別的效果打折。  + ϵ 訓練：機器從帶標籤的
Discuz驗證碼識別（編碼篇）-寫給程式設計師的TensorFlow教程
歡迎大家回到《寫給程式設計師的TensorFlow教程》系列中來，本系列希望能給廣大想轉型機器學習的程式設計師帶來一些不一樣的內容，我們不講公式，只調方法，不聊文獻，只說程式碼。不求最好，只求有用。帶大家迅速上手TensorFlow（以下簡稱TF。我是強迫症患者，每次都敲駝峰
寫給程式設計師的數理科普：混沌與三體
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【寫給程式設計師】請不要做浮躁的人
1.不要看到別人的回覆第一句話就說：給個程式碼吧！你應該想想為什麼。當你自己想出來再參考別人的提示，你就知道自己和別人思路的差異。 2.初學者請不要看太多太多的書那會誤人子弟的，先找本系統的學，很多人用了很久都是隻對部分功能熟悉而已，不繫統還是不夠的。 3.看幫助,不要因為很