You need to generate caffe.pb.h manually using protoc as follows.
# In the directory you installed Caffe to protoc src/caffe/proto/caffe.proto --cpp_out=. mkdir include/caffe/proto mv src/caffe/proto/caffe.pb.h include/caffe/proto
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针对ID3算法存在的一些问题，1993年，Quinlan将ID3算法改进为C4.5算法。该算法成功地解决了ID3算法遇到的诸多问题，发展成为机器学习的十大算法之一。 C4.5并没有改变ID3的算法逻辑，基本的程序结构仍与ID3相同，但在节点的划分标准上做了改进。C4.5使用信息增益率（GainRatio）来替代信息增益（Gain）进行特征的选择，克服了信息增…
线性代数是数学的分支学科，涉及矢量、矩阵和线性变换。它是机器学习的重要基础，从描述算法操作的符号到代码中算法的实现，都属于该学科的研究范围。虽然线性代数是机器学习领域不可或缺的一部分，但二者的紧密关系往往无法解释，或只能用抽象概念(如向量空间或特定矩阵运算)解释。 这里我向大家推荐一个不错的线性代数学习教程，《Introduction to Linear A…
在机器学习中，我们获取的数据往往存在一个问题，就是样本不均匀。比如你有一个样本集合，正例有9900个，负例100个，训练的结果往往是很差的，因为这个模型总趋近于是正例的。 就算全是正那么，也有99%的准确率，看起来挺不错的，但是我们要预测的负样本很可能一个都预测不出来。 这种情况，在机器学习中有三个处理办法，过采样、欠采样、再平衡（再缩放） 过采样：增加…
# library # standard library import os # third-party library import torch import torch.nn as nn import torch.utils.data as Data import torchvision import matplotlib.pyplot as plt #…
1.绘制折线图 在pandas里面有一种数据类型为datatime ，可以将不规范的日期改为：xxxx-xx-xx import pandas as pd import numpy as np a = pd.read_csv(‘UNRATE.csv’) a[‘DATE’] = pd.to_datetime(a[‘DATE’]) print(a.head(12…
项目简介 在之前的文章keras入门（三）搭建CNN模型破解网站验证码中，笔者介绍介绍了如何用Keras来搭建CNN模型来破解网站的验证码，其中验证码含有字母和数字。 让我们一起回顾一下那篇文章的处理思路： 利用OpenCV对图像进行单个字符的切割，大概400多张图片； 对切割好的单个字符进行人工手动标记； 搭建合适的CNN模型，对标记好的数据集进行训…
repeat(*sizes) → Tensor Repeats this tensor along the specified dimensions. Unlike expand(), this function copies the tensor’s data. WARNING torch.repeat() behaves differently from…
一、引入相关库 %matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties font=FontProperties(fname=r’c:/windows/fonts/msyh.ttf’,size=10) 二、一元回归…
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