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省钱利器!基于TensorFlow的端到端验证码识别

最近机器学习很热,作为机器学习在图像识别方面最火的研究领域,神经网络将图像识别带入了新的高度,很多之前还只能在实验室中的理想情况下的成果,目前已经大量的运用在了实际生产环境中了,了解一些神经网络的知识,不仅能拓宽自己的视野,关键时刻这还是一种很好的省钱省力的解决方案。最近在做端到端的识别的研究,刚刚将模型搭建完毕,想着用什么方式测试一下呢?目前网上最多的就是验证码图片了,随便一个网站都能拔下来一堆,借助一些打码平台,能很快的完成数据的标注工作,正好把刚刚搭建完成的end-to-end的识别模型在这些验证码上一试。 好了背景介绍完了,为了接下来介绍一些原理性的东西,一些基本术语的概念需要先明晰一下: 机器学习解决问题主要是分类问题和回归问题 回归问题:概括的讲就是用于分析两个变量X和Y之前的关系。希望能找到一个模型来尽量的表示Y=f(X),其中的f就是需要学习的模型。例如X:表示房屋大小,Y:表示房屋价格,当你获取多组数据以后,就要尽量建模来拟合X和Y之间的关系。 分类问题:根据物体一系列的特征,通过模型对问题进行分类。例如通过图像的像素,判断图像中的物体,这就是典型...

基于LSTM搭建文本情感分类的深度学习模型:准确率95%

基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有“不”,积极词语有“喜欢”、“爱”,消极词语有“讨厌”、“恨”等,从而在大脑中形成一个基本的语料库。然后,我们再对输入的句子进行最直接的拆分,看看我们所记忆的词汇表中是否存在相应的词语,然后根据这个词语的类别来判断情感,比如“我喜欢数学”,“喜欢”这个词在我们所记忆的积极词汇表中,所以我们判断它具有积极的情感。 基于上述思路,我们可以通过以下几个步骤实现基于情感词典的文本情感分类:预处理、分词、训练情感词典、判断,整个过程可以如下图所示。而检验模型用到的原材料,包括薛云老师提供的蒙牛牛奶的评论,以及从网络购买的某款手机的评论数据。 文本的预处理 由网络爬虫等工具爬取到的原始语料,通常都会带有我们不需要的信息,比如额外的Html标签,所以需要对语料进行预处理。由薛云老师提供的蒙牛牛奶评论也不例外。我们队伍使用Python作为我们的预处理工具,其中的用到的库有Numpy和Pandas,而主要的文本工具为正则表达式。经过预处理,原始语料规...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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