我正在尝试构建多模式情感分类器，为此我分别创建了基于CNN的音频和视频模型。以下是实施的CNN：
因此，我试图清理多边形数据以在Tableau中制作地图，并且我有一列（wkt_polygon）由一长串经度和纬度组
有人用MTCNN检测面部标志时尝试提取特征值吗（KP Zhang等人在2015年描述过）？在此网络中实现了三个CNN（
我试图比较两个特征向量的相似性。在激活中，形状输出为（60000，64），而new_activation的形状输出为（10000
下面的代码可以正常工作并产生适当的结果。
<pre><code>import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional
有一个泰坦尼克号数据集。它具有“年龄”独立功能，缺少177个值。我在github中寻找一种解决方案，但
我正在使用从预先训练的VGG16和VGG19模型中提取的功能。这些特征是从上述网络的第二个完全连接层（FC2
我试图了解有关计算机视觉模型的更多信息，并且试图对它们的工作方式进行一些探索。为了进一步了
假设我有一个pyspark数据框（df1），其中包含一些用户的信息，如下所示：
<pre><code>+--------+--------+-----
我花了很多时间尝试调试一些pytorch代码，这些代码已经创建了一个最小的示例，目的是帮助更好地了解
我有一个关于为实验提取VGG16 / VGG19功能的查询。
预先训练的VGG16和VGG19模型已经在ImageNet数据集上
目前，我有这段代码将Spectogram切成固定长度的张量：
<pre><code>def chunks(l, n):
"""Yield successi
ORB在图像边缘附近找不到关键点，我也不明白为什么。 SIFT和SURF似乎更糟，我期望相反。
如果我
我正在尝试进行特征提取并为Twitter情绪分析项目构建模型。但是，我遇到以下错误，我想知道是否有人
我是机器学习的新手，我想从脸上发现情绪。
<strong>预处理</strong>：我使用equalizeHist均衡灰度图像
我有一个这样的数据框
<pre><code>data = {'Customer':['C1', 'C1', 'C1', 'C2', 'C2
我已经实现了一个堆叠式的独立子空间分析（ISA）网络，用于无监督的特征提取。它包含2个ISA层，一层
我正在使用<code>Mask r-cnn</code>来检测一个感兴趣区域（Roi）的对象的项目。<br/>
进行训练时，遮罩会使用
我想对包含序数值的列执行RIDIT计分，但是我没有Ridit :: ridit函数要求的比较数据集。
作为最佳实
我需要使用数据框house_price中的“便利设施”列进行特征提取。
“便利设施”列具有以下数据集
