小编Dem*_*dge的帖子

这似乎是一个愚蠢的问题,但我无法得出一个合理的答案.

据说正则化可以帮助我们获得复杂的模型以避免过度拟合.但对于线性分类问题:

f(x) = Wx

模型的复杂性有些明确:它是线性的,而不是二次的或更复杂的.那么为什么我们仍然需要对参数进行正则化？为什么在这种情况下我们更喜欢较小的重量？

我有一个4D阵列训练图像,其尺寸对应于(image_number,通道,宽度,高度).我还有一个2D目标标签,其尺寸对应于(image_number,class_number).在训练时,我想通过使用random.shuffle随机地移动数据,但是如何保持标签与我的图像的相同顺序混洗？谢谢!

在我的php网站中,我使用theano调用python脚本并在GPU上运行.

然而,当从php调用这个python脚本时,似乎apache对GPU没有任何权限,因此程序会回退到CPU,与GPU相比效率低得多.

如何授予Apache在GPU上运行程序的权限？

我想将一些由另一个网络训练的权重转移到TensorFlow,权重存储在一个向量中,如下所示:

[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18]

通过使用numpy,我可以将它重塑为两个3乘3的过滤器,如下所示:

1 2 3     9  10 11
3 4 5     12 13 14
6 7 8     15 16 17

因此,我的过滤器的形状是(1,2,3,3).但是,在TensorFlow中,过滤器的形状为(3,3,2,1):

tf_weights = tf.Variable(tf.random_normal([3,3,2,1]))

在将tf_weights重塑为预期形状后,重量变得混乱,我无法获得预期的卷积结果.

具体来说,当图像或滤镜的形状是[数字,通道,大小,大小]时,我写了一个卷积函数,它给出了正确的答案,但它太慢了:

def convol(images,weights,biases,stride):
    """
    Args:
      images:input images or features, 4-D tensor
      weights:weights, 4-D tensor
      biases:biases, 1-D tensor
      stride:stride, a float number
    Returns:
      conv_feature: convolved feature map
    """
    image_num = images.shape[0] #the number of input images or feature maps
    channel = images.shape[1] #channels of an image,images's shape should be like [n,c,h,w] …

我使用 ffmpeg 将视频剪切成剪辑。通过这个命令：

ffmpeg -ss 00:00:00 -i video.mp4 -to 00:01:00 -c copy cut.mp4

Ffmpeg 必须在关键帧处进行剪切，因此当我将每个剪辑连接回整个视频时，每个剪辑的开头都有一些重复的帧。然后我找到了这个命令：

ffmpeg -i video.mp4 -ss 00:00:00 -to 00:01:00 -c copy cut.mp4

通过放置 -i 首先解决了上述问题，但是当我将视频剪辑连接回整个视频时，它会引入一些冻结的帧。事实上，我看到它在每个剪辑的开头引入了一些黑色帧，所以当我将这些剪辑连接回来时，有冻结的帧。

那么有没有什么方法可以准确地将我的视频剪切成剪辑，而不会在 ffmpeg 中引入黑帧或冻结帧？

我尝试使用 yum 在 CentOS7 上安装 protobuf-devel，但它给了我这个错误：

No package protobuf-devel available

我没改yum资源，就用我公司的代理，能不能解决这个问题，而不是通过源码安装protobuf？

我正在使用videojs建立一个网站来播放视频,并在播放视频的特定时间点将一些图像插入到页面中.我使用下面的代码获取当前时间并在"imageContext"div中插入图像.

<script type="text/javascript">
    var myPlayer = document.getElementById("example_video_1");
    var added = false;
    var ShowAds=function(){
        var time = myPlayer.currentTime;
        var img = document.createElement('IMG');
        div = document.getElementById("imageContext");
        div.style.width = '100px';
        div.style.height = '100px';
        div.style.display = 'inline-block';

        if(time > 30 && time <= 40 && !added){
            //img.onload = function(){
            div.appendChild(img);
            added = true;

            img.setAttribute("src",'/Applications/MAMP/htdocs/shqc.jpg');

            img.style.width = '100%';
            img.style.height = 'auto';
        }else if(time > 70){
            //change to another image in the same position
        }

    }
    myPlayer.addEventListener('timeupdate',ShowAds,false);
</script>

如果我想在时间变为第90秒时在页面上显示另一个图像怎么办？或者有没有办法使用javascript删除页面上的图像？谢谢!

要清楚,我试图把

img.setAttribute("src",'/Applications/MAMP/htdocs/yy.jpeg');

在其他情况下,它不起作用

我创建了一个用户上传视频的网站,我使用python函数逐帧处理视频.在这个函数中,我知道我已经处理了多少帧.我想在进度条中向用户显示进度.我google了很多,但几乎所有的进度条都用于上传,所以我该如何实现呢？谢谢!

我正在通过这个视频教程学习lua ,它有这段代码:

co = coroutine.create(function()
    for i=1,5 do
      print(coroutine.yield(i))
    end
  end)

print(coroutine.resume(co,1,2))
print(coroutine.resume(co,3,4))
print(coroutine.resume(co,5,6))
print(coroutine.resume(co,7,8))
print(coroutine.resume(co,9,10))
print(coroutine.resume(co,11,12))

输出是这样的:

true    1
3   4
true    2
5   6
true    3
7   8
true    4
9   10
true    5
11  12
true

但是我不明白收益和恢复如何将参数传递给对方以及为什么收益率不输出恢复传递给它的前1,2,有人可以解释一下吗？谢谢

我使用 Octave 运行选择性搜索代码，它给了我这个错误：

error: @SSSimColourTextureSizeFillOrig: no function and no method found.

出现此错误的代码是：

simFunctionHandles = {@SSSimColourTextureSizeFillOrig, @SSSimTextureSizeFill, @SSSimBoxFillOrig, @SSSimSize};

但是这段代码可以在MATLAB上成功运行，所以我认为Octave存在一些错误或者它不支持函数句柄？

假设我有一个图像的场景解析图，该场景解析图中的每个像素都指示该像素属于哪个对象。现在我想获取每个对象的边界框，如何在python中实现呢？对于一个详细的例子，说我有一个像这样的场景解析图：

0 0 0 0 0 0 0
0 1 1 0 0 0 0
1 1 1 1 0 0 0
0 0 1 1 1 0 0
0 0 1 1 1 0 0
0 0 0 0 0 0 0
0 0 0 0 0 0 0

因此边界框为：

0 0 0 0 0 0 0
1 1 1 1 1 0 0
1 0 0 0 1 0 0
1 0 0 0 1 0 0
1 …