老师最近布置了一个作业是找一些免费的在线目标检测网站，然后室友同学找了一天没找到，我也没有，哈哈哈。本来觉得这个作业完成不了了。然后试探性的问了下我研究nlp的高中同学，不愧是学霸，下午问的，晚上就给我找了两个。1.https://www.studiodiip.com/2019/12/12/studio-diip-presents-computer-vision-demo/这个网站可以直接打开用效

规范化技术（雪花模型）：一个属性只存在于一张表， 删除冗余数据，可以避免数据的不一致性。（对OLTP友好，对OLAP能节约存储，但需要大量关联操作，查询性能差）维度中的描述属性以层次方式或一对多的方式相互关联。在创建事实表时，可以按照属性的层次结构向下钻取数据。反规范化技术：将维度属性层次合并到单个维度中，更适用于统计分析，降低了分析复杂度。描述为“维度”，维度是用于分析事实所需要的多样环境。维度

【论文解读】——基于多尺度卷积网络的遥感目标检测研究（姚群力，胡显，雷宏）该文针对现有遥感图像目标检测算法对于复杂场景下多尺度目标检测精度较低、泛化能力差的问题，提出了一种多尺度卷积神经网络遥感目标检测框架———MSCNN。1.引言遥感目标自动检测技术不仅是一种实现遥感目标自动分类和定位的智能化数据分析方法，还是遥感图像解译领域的重要研究方向之一。传统的遥感图像目标检测方法是根据人工经验设...

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机器学习算法可分为四大类：一、监督学习二分类、多分类及标量回归问题都属于监督学习。即给定一组样本（样本通常需要人工进行标注），通过这组样本的学习，当输入未标注的数据时会自动映射到已知目标（人工标注）。监督学习还包括几种除分类回归外的任务：1.序列生成：给定一张图像，预测出描述该图像的文字。2.语法树预测：给定一个句子，预测其分解生成的语法树。3.目标检测：给定一张图像，在图像中特定的目标（一个或多

机器学习算法可分为四大类：一、监督学习二分类、多分类及标量回归问题都属于监督学习。即给定一组样本（样本通常需要人工进行标注），通过这组样本的学习，当输入未标注的数据时会自动映射到已知目标（人工标注）。监督学习还包括几种除分类回归外的任务：1.序列生成：给定一张图像，预测出描述该图像的文字。2.语法树预测：给定一个句子，预测其分解生成的语法树。3.目标检测：给定一张图像，在图像中特定的目标（一个或多

【学习笔记】用VGG16实现猫狗分类与前一篇博文不同，这次使用VGG16来完成猫狗分类。在项目文件夹中新建VGGClassification.py文件，导入相关工具from keras.applications.vgg16 import VGG16from keras.models import Sequentialfrom keras.layers import Conv2...

BN(Batch Normalization 批量归一化）BN（批量归一化）算法在DL中出现的频率很高，因为对于提升模型收敛速度来说具有非常好的效果。本文将通过以下三个点来理解Batch Normalization。一、什么是BN我们在训练模型的时候希望训练集训练出来的模型在通过测试集时能够拥有和训练时一样的效果，为此，有这样一个假设，即训练集数据和测试集数据是满足相同分布的，这个叫做IID（独立

pytorch安装、环境搭建及在pycharm中设置这两天同学在问我pytorch的 安装，因为自己的已经安装好了，但是好像又有点遗忘，所以记录一下。一、安装python直接到官网找到和自己设备匹配的版本下载安装即可。安装过程不会出现太多问题，一般情况下python安装在本机上，故可以直接在终端测试是否安装成功。只需win+R——cmd——输入python，就会输出python的版本信息。...

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