本文转载，仅用于个人学习，侵删有关图像分割评价标准详细信息可以看这里：一文了解目标检测/图像分割/coco数据集检测评价标准IoU(Intersection over Union)Intersection over Union是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准。我们可以在很多物体检测挑...

前言行为策略（Behavior Policy）和目标策略（Target Policy）行为策略用来与环境互动产生数据的策略，即在训练过程中做决定；目标策略是学习训练完毕用来应用的策略；存在两个策略的原因：强化学习中存在 exploitation(利用) 和 exploration(探索) 的问题，我们需要使用行为策略来保持探索性，来优化我们的目标策略On Policy：实际上就是行为策略和目标策略

Ubuntu 18.04 anaconda安装成功,conda命令不能正常使用的解决办法,提示未找到命令...

本文转载自知乎，仅用于个人学习，侵删YOLOv3没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到YOLO里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力。本文主要讲v3的改进，由于是以v1和v2为基础，关于YOLO1和YOLO2的部分析请移步YOLO v1深入理解 和 YOLOv2 / YOLO9000 深入理解。YOLO3主要的改进有：调整了网络结..

最近看到一个很好的API，这个可以方便我们很简单地实现一些基本的人脸识别的工作，比如识别出这个人是谁、人脸的检测定位，配合其他的工具可以产生更好的效果；github原地址一、配置环境（一）安装dlib，这是一个开源的、基于C++的库（二）安装face_recognition，可以直接使用代码：pip install face_recognition但是，一般情况下速度太慢，可以...

（一）数据库的创建1）数据库分类系统数据库和用户数据库；通过查看对象资源管理器来区分数据库类型；注意：master数据库不要动，这个是数据库的数据库；我们主要学习用户数据库；2）用户数据库文件组成数据库物理文件的组成：数据库文件 + 日志文件；注意：一个数据库有且只有一个mdf，但是可以有多个 ndf 和 ldf （但是至少一个）3）创建数据库创建一个主数据文件和一个日...

本文转载自知乎，仅用于个人学习，侵删YOLOv3没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到YOLO里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力。本文主要讲v3的改进，由于是以v1和v2为基础，关于YOLO1和YOLO2的部分析请移步YOLO v1深入理解 和 YOLOv2 / YOLO9000 深入理解。YOLO3主要的改进有：调整了网络结..

最近看到一个很好的API，这个可以方便我们很简单地实现一些基本的人脸识别的工作，比如识别出这个人是谁、人脸的检测定位，配合其他的工具可以产生更好的效果；github原地址一、配置环境（一）安装dlib，这是一个开源的、基于C++的库（二）安装face_recognition，可以直接使用代码：pip install face_recognition但是，一般情况下速度太慢，可以...

首先是ctrl+alt+t 打开一个终端。运行命令sudo nautilus就可以打开一个具有管理员权限的文件管理器，然后就可以在不切换到管理员的条件下拷贝文件...

type()是一个内置函数，可以很方便地查询对象数据类型；主要有两种用法：一个参数和三个参数；（一）type()函数的使用：1）只使用一个参数：只使用一个参数可以返回数据的类型；使用方法：type(对象)>>> print(type(1))# 输出<class 'int'>>>>print(typr('str'))#输出...