预训练

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

本代码利用已训练的BP神经网络模型文件 (ANN.mat) 对新的数据集进行预测，计算预测值与真实值的均方误差，并绘制两者对比图以可视化预测结果。

BERT 的中文预训练模型—bert-base-chinese，是一个实用的自然语言工具。它可以你快速进行中文文本的理解、分类、问答等任务。这个模型使用了Hugging Face Transformers库，能够通过config.json、pytorch_model.bin和vocab.txt这些文件进行 fine-tune，挺方便的。如果你对BERT的工作原理感兴趣，可以深入了解它如何通过[CLS]和[SEP]标记来文本，并生成嵌入向量。在实际应用中，它对中文文本的语义理解效果蛮不错，适合需要进行中文的项目。如果你正在做自然语言相关的项目，不妨尝试一下这个模型，是它的 fine-tune 原

该工具允许从任何预训练的神经网络中提取图像特征，并提供功能：1. 数据加载和存储；2. 特征提取和规范化；3. 自定义模型特征管理。应用于机器学习和图像处理领域。

在乳腺癌检测中，该MATLAB代码利用预训练模型对图像进行分类。需要的前提条件包括Python 2.7和MATLAB（使用LIBSVM）。数据集来自BreakHis，使用VGG-16权重进行处理。方法包括特征提取、数据平衡处理以及使用线性SVM、多项式SVM和随机森林进行分类。

glove.6B.50d.zip是一个包含预训练词向量的压缩文件，主要用于自然语言处理（NLP）任务。GloVe（Global Vectors for Word Representation）是斯坦福大学开发的一种词嵌入方法，通过统计词汇共现矩阵来捕捉词汇之间的语义和语法关系。“6B”表示这些向量基于大约60亿个词汇项的大规模语料库训练，而“50d”则意味着每个词汇被表示为50维的向量。描述中的Captum是一个由PyTorch团队维护的解释性机器学习库，提供了理解模型预测行为的API，帮助可视化和解析神经网络的内部工作原理。在情感分析任务中，Captum可以洞察模型如何对特定输入进行情感分类

训练包，包含有用的训练资料。

Hadoop 的 Windows 预配置版，用起来真的省心。原本 Hadoop 就是奔着 Linux 来的，Windows 上折腾起来说实话挺头疼的。好在这个 2.6.5 版本已经配好环境，下载完解压一下，按照readme一步步来，配置下环境变量，就能跑起来了。 HDFS 的文件系统和 MapReduce 的计算模型，都是 Hadoop 的两大核心。你只要搞明白，数据怎么存、任务怎么跑，基本上就能用得顺手了。像start-dfs.bat、start-yarn.bat这种命令，直接启动服务，响应也快。 启动之后，浏览器打开localhost:50070看 HDFS 状态，:8088看任务情况，图

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

介绍了在Matlab中创建和使用预加载器的两种类型：线性棒预加载器和两个圆形预加载器的具体方法和步骤。通过这些示例，读者可以更好地理解如何有效利用预加载器进行Matlab开发。