本文为博主原创，转载请注明出处：https://blog.csdn.net/hitzijiyingcai/article/details/81636455一、前言在利用诸如Faster R-CNN等深度学习网络进行目标检测的时候一定需要训练自己的数据集，一般有两种方法：按照VOC2007的格式修改自己的数据格式根据自己的数据格式修改源码一般推荐第一种方法，因为第一种方法比较简单而...

对于使用机器学习解决的大多数常见问题，通常有多种可用的模型。每个模型都有自己的独特之处，并随因素变化而表现不同。每个模型在“验证/测试”数据集上来评估性能，性能衡量使用各种统计量如准确度（accuracy），精度（precision），召回率（recall）等。选择的统计量通常针对特定应用场景和用例。 对于每个应用场景，选择一个能够客观比较模型的度量指标非常重要。本文将介绍目标检测（Obj...

目录一、交换排序1、冒泡排序(Bubble Sort)2、快速排序(Quick Sort)二、插入排序1、简单插入排序(Insert Sort)2、希尔排序(Shell Sort)三、选择排序1、简单选择排序(Select Sort)2、堆排序(Heap Sort)四、归并排序1、二路归并排序(Two-way Merge Sort)五、线性时间非比较...

一、SAD算法1.算法原理        SAD(Sum of absolute differences)是一种图像匹配算法。基本思想：差的绝对值之和。此算法常用于图像块匹配，将每个像素对应数值之差的绝对值求和，据此评估两个图像块的相似度。该算法快速、但并不精确，通常用于多级处理的初步筛选。2.基本流程输入：两幅图像，一幅Left-Image，一幅Right-Image对左图，依...

摘自:https://blog.csdn.net/zhaomengszu/article/details/78347388中国计算机学会推荐国际学术会议:类别如下计算机系统与高性能计算，计算机网络，网络与信息安全，软件工程，系统软件与程序设计语言，数据库、数据挖掘与内容检索，计算机科学理论，计算机图形学与...

ICML（国际机器学习大会）越来越规范的审稿制度和投稿规范要求，直接表现在录取率逐年下降上面。如上图所示，只有21.80%的录取率已经是连续四年下降的结果。顶会趋势：投稿量逐年递增，录用率逐年下降图注：5大会议投稿数量趋势图图注：5大会议加总之后，会议录用率趋势不光是ICML，如上图所示，其他的人工智能顶会如IJCAI、AAAI、CVPR的录用率也有逐年下降的趋势，这意味着投稿一些顶级会议越来越难

目录第一题:二维数组中的查找第二题:替换空格第三题:从头到尾打印链表第四题:重建二叉树第五题：用两个栈来实现一个队列第六题：旋转数组的最小数字第七题：斐波那契数列第一题:二维数组中的查找解题思路:从左下角元素往上查找，右边元素是比这个元素大，上边是的元素比这个元素小。于是，target比这个元素小就往上找，比这个元素大就往右找。如果出了边界，则说明二...

之前在Python中输入都是用的input(),但是看到大家都用sys.stdin.readline(),没办法那我也得用.python3中使用sys.stdin.readline()可以实现标准输入，需要调用sys库,sys.stdin是一个标准化输入的方法,其中默认输入的格式是字符串，如果是int，float类型则需要强制转换。如:例1:import sysprint('...

用python一行代码画出爱心print('\n'.join([''.join([('LoveSongxiaolong'[(x-y)%8]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3<=0 else' ')for x in range(-30,30)])for y in range(15,-15,-1)]))结果为：..

由于本次使用的服务器本人并不是管理员，所以只是作为一个使用者来使用。一般服务器上都配置好了驱动，可以使用navdia-smi命令进行查看，而且作为管理员的一方一般都会配置好了cuda和cudnn，因此本次并不需要自己在进行配置这两项。１、下载linux版本的Anaconda安装包下载地址：https://www.continuum.io/downloads选择64位linux的Py...