我正在尝试在 Pycharm 中为 python 安装对象检测或 imageai。我做了所有的安装方法，但这显示了错误 ModuleNotFoundError: No module named 'imageai'

我正在做一个红绿灯检测的demo，检测后的解析代码如下：self.predictLabel.text = " none (String(describing: prediction.prob["none"]!)) n green (String(describing: prediction.prob["green"]!)) n red (String(describing: prediction.prob["red"]!))"

假设我有一个观察（一点）。我收到新的观察的每一帧，我称卡尔曼预测和卡尔曼正确。 opencv卡尔曼滤波器正确后的状态是“紧跟其后”，没关系。

照着一个kaggle项目（[链接]）进行练习，在做最后一张图的时候出现错误，代码和作者的相同，找不到问题原因。已经确认过range(len(X_test))和predictions - prediction_log的长度相同，predictions - predictions_log的类型是numpy.ndarray

{代码...}

{代码...} {代码...} 原文由 Vijesh Jat 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

实例中输入法语 Muy Bueno ，就会显示French,Spanish,English猜中的几率。 { "kind": "prediction#output", "id": "languageidentifier", "selfLink": "[链接]", "outputLabel": "Spanish", "outputMulti": [ { "label": "French", "score": "0.334130" }, { "label": "Spanish", "score": "0.418339" }, { "label": "En...

应该是这俩 y_true 实际值y_pred 预测值(prediction)

我是小白一个，刚刚开始学tensorflow，在我用tensorflow实现RNN的时候init = tf.global_variables_initializer()报错，好懵逼啊-- 求大神！！ 感谢！！

我是 Airflow 的新手。我正在学习教程并编写了以下代码。 {代码...} 在运行脚本时，它没有显示任何错误但是当我检查 dags 在 Web-UI 它没有显示在 菜单- > DAGs 但我可以在 菜单-> 浏览-> 工作 下看到预定的 job 我也看不到 $AIRFLOW_HOME/dags 中的任何内容。难道只能这样吗？有人可以解释为什么吗？ 原文由 R...

完全的 caffe 新手，研究了一天的 caffe ，虽然糊里糊涂的， GitHub 上找了个项目： [链接] 在网上找了个 Python 代码照猫画虎写成如下：

貌似也需要training data。 google prediction api是监督学习。 目前市场上有没有无监督学习的云产品？

加载训练好的模型做prediction 然后更改输入input的图片 为啥预测值相同呢 是不会变的 {代码...}

最近正在学习 tensorflow ，使用 anaconda 在 windows 7 下用 pip 直接安装的。因为是一台老机器，没有独立显卡，因此安装的 cpu 版本。 cpu 是 i5-2500s 。运行 mnist 手写数字识别的例子很慢。以下是相关代码：

已满足要求：c:\users\cosmos lord\appdata\roaming\python\python37\site-packages (1.1.0) 中的 scikit-surprise 已满足要求：c:\users\cosmos lord\appdata 中的 joblib>=0.11 \roaming\python\python37\site-packages（来自 scikit-surprise）（0.14.0）要求已经满足：numpy>=1.11.2 in c:\users\cosmos lord\...

当我在 AutoCompleteTextView (mSearchText) 中键入文本时，自动完成预测不会显示在我的 MapsActivity 中。

各位大神，这是我的预测函数，输入的是batch_size50030的array，输出的是batch_size*2的包含预测分类和概率的array。这个函数极其消耗内存，监测发现内存总是突然暴涨然后迅速下降，迅速下降应该是释放函数内的临时变量，但是整体来看的话还是迅速在占用内存（下降的没有暴涨的多），导致这个函数循环调用30多次，我16G...

你的问题是你没有重塑 example 并且你正在重塑到不正确的尺寸。 You are reshaping your X array to be (16, N) , where N is the number of observations in X .

TF2 默认运行 Eager Execution，因此不再需要会话。如果要运行静态图，比较合适的方法是在TF2中使用 tf.function() 。虽然在 TF2 中仍然可以通过 tf.compat.v1.Session() 访问会话，但我不鼓励使用它。通过比较 hello worlds 中的差异来证明这种差异可能会有所帮助：

数据格式：520221|119|0009|223|292|000541875150|2018|04|18|11|3|137520626|120|0038|223|140|203030001000|2018|04|18|11|3|119520621|120|0024|223|005|000530002050|2018|04|18|11|3|91