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遇到的问题：当服务器有两张显卡的时候，多人使用电脑跑程序可能会使一张显卡的内存不够用。如何调用另外一张显卡，下面提供了解决方案。关键词：服务器out of memory多GPU问题描述：跑程序时候出现 out of memory字样原因分析：程序运行的数据内存超过了显卡专用GPU内存，导致内存溢出报错。解决方案：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]

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问题场景：目标检测算法大致可分为两阶段（two stage）目标检测算法和一阶段（one stage）目标检测算法，在没有过多的tricks的情况下，两阶段的目标检测算法的检测精度是要比一阶段的目标检测算法精度高的。原因分析：其实我认为主要原因有以下几点：1.正负样本的不均衡性   这一点想必大家在做目标检测实验的时候深有体会，当某一类别的样本数特别多的时候，训练出来的网络对该类的检测精度往往会比

要求：随机生成x,y均在[0,10]范围内的10个点，k=2,训练一个简单的k-means模型。K均值算法步骤如下：1.在训练样本点中随机初始化[0,10]范围内的k个样本点作为k个簇各自的中心；2.遍历一遍所有样本点，将每一个样本点分配到最近的簇中心，得到clusterDict。clusterDict的键为centroidList的下标，键值为属于该类的所有样本点。3.计算第一次聚类迭代得到的结

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  首先我们先谈谈loss和val loss 的区别：  loss：训练集整体的损失值。  val loss：验证集（测试集）整体的损失值。  一般来说，我们在训练的一个模型的时候，我们都会把一个样本划分成训练集和验证集。如果我们按照训练集和测试集9:1的比例来划分，那么当我们在训练模型计算出来的loss值就会分为训练集总体loss以及测试集val loss。两者之间有大致如下的关系：  当los

海康威视实习日志  这是我上研究生以来第一次实习，在实习之前，面试了几家公司，有被虐的很惨的，也有和面试官聊得挺好的。总之非常感谢我现在所在公司的面试官，让我能够待在海康，让我能够从事和算法相关的工作，能够和很厉害的人一起工作学习，也算是满足了我对算法的热爱了。接下来我将会记录我实习过程中的点点滴滴，我本人其实挺喜欢记录生活的，这一次就用CSDN这个平台来记录一下，希望有同事看到这篇博客不要拆穿我

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