[帮助文档] TPP方案代码调用pai-eas遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用pai-eas遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:pai-eas和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。公网地址调用TPP不允许调用公网,只能使用VPC地址调用本地测试可以使用公网地址调用VPC地址调用您的pai-eas服务必须和tpp实例在同一r...
[帮助文档] TPP方案代码调用redis遇到的网络问题_个性化算法开发平台TPP_智能推荐 AIRec(AIRec)
本文介绍tpp方案代码调用Redis遇到的网络问题以及解决方案。网络问题前提:Redis和tpp在同一VPC下,如果不在请咨询aliyun相关同学。TPP调用时,将TPP实例使用的交换机网段添加到Redis白名单,就能调通本地测试时,开通公网地址,将本地IP添加到Redis白名单,就能调通公网访问T...
【3-D深度学习:肺肿瘤分割】创建和训练 V-Net 神经网络,并从 3D 医学图像中对肺肿瘤进行语义分割研究(Matlab代码实现)
💥1 概述使用3D深度学习进行肺肿瘤分割是一种有前景的研究方向。V-Net是一种常用的3D神经网络,特别适用于医学图像分割任务。下面是一个基本的步骤:1. 数据收集和准备:收集具有标注好的3D医学图像数据集,其中包含肺肿瘤的区域标签。这些图像可以是通过CT扫描等方式获取的。确保数据集中包含多样性的...
花朵识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+深度学习模型+卷积网络算法【完整代码】
一、介绍 花朵识别系统,基于Python实现,深度学习卷积神经网络,通过TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,并对数据集进行训练最后得到训练好的模型文件,并基于Django搭建可视化操作平台。在当今信息化社会,图像识别技术在各种领域都展现出了重要的应用价值,包括医学影像分析、自动驾驶、人脸识...
Python垃圾识别系统,TensorFlow+Django网页框架+深度学习模型+卷积网络【完整代码】
一、介绍 垃圾识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对5种垃圾数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张垃圾图片识别其名称。 二、效果展示 三、演示视频+代码 视频+...
Python交通标志识别系统,TensorFlow+Django网页+深度学习模型+卷积网络【完整代码】
一、介绍 使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。 二、效果展示 三、演示视频 视频+完整代码:https://www...
优达学城深度学习之五——卷积神经网络代码实现及实战演练
梯度下降算法推导与实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #Some helper functions for plotting and drawing lines def plot_poin...
深度学习入门(9)神经网络Affine与Softmax层的计算图表示方式及其误差反向传播的代码实现
1 Affine与Softmax层的实现1.1 Affine层神经元的加权和可以用 Y = np.dot(X, W) + B计算出来。然后,Y 经过激活函数转换后,传递给下一层。这就是神经网络正向传播的流程。神经网络的正向传播中进行的矩阵的乘积运算在几何学领域被称为“仿射变换” 。将进行仿...
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵,精确率,召回率,特异度计算方法)——python代码
深度学习之卷积神经网络中常用模型评估指标(混淆矩阵,精确率,召回率,特异度计算方法):混淆矩阵,精确率,召回率,特异度作为卷积神经网络的模型性能评价指标,它们的计算和绘制具有非常重要的意义,特别是在写论文的时候,我们往往需要这些指标来证明我们模型的优异性&#...
《Python深度学习》之Keras卷积神经网络可视化(代码实战)
import keras keras.__version__首先加载之前保存的模型from keras.models import load_model model = load_model('cats_and_dogs_small_2.h5') model.summary() # As a rem...
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