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深度学习中算法模型可视化工具的收集整理

1、常用的软件 netronNetron的Github官网地址Netron的在线查可视化预训练模型地址Netron在线查看可视化模型的示例之所以选择这个是主要,该软件支持的深度学习框架比较多1.1 在线编辑netorn在线编辑地址真的是很方便,导入自己训练的模型就可以观察到每个步骤:模型的网络整体结构图 ,使用的深度学习框架及其版本信息,模型输入维度模型输出维度,同时你也可以可视化的图片保存下来等

目标检测算法(二)——具体原理以及实现

主要介绍当前主要目标运动检测方法的原理和利用,对这些算法有一个初步了解,文章中设计借鉴其他文章,在这里一一感谢。

#算法
Jetson Nano(2)—开机准备与远程连接设置

Nano开机准备与远程连接设置1.开机前的准备1.1 认识 Nano1.2 硬件准备1.2.1 必备1.2.2 选配1.3 在 SD 卡上烧写系统1.3.1 下载镜像1.3.2 格式化 SD 卡1.3.3 将镜像烧录到 SD 卡1.4 网络连接1.4.1 安装无线模块1.4.2 设置静态 IP1.5 供电2.远程连接2.1 远程登录终端2.1.1 获取 Nan

#机器学习#边缘计算
Code::Blocks(V20.03)工具安装、汉化、使用一条龙介绍

code::blocks安装使用一条龙介绍。

文章图片
#c++
深度学习中算法模型可视化工具的收集整理

1、常用的软件 netronNetron的Github官网地址Netron的在线查可视化预训练模型地址Netron在线查看可视化模型的示例之所以选择这个是主要,该软件支持的深度学习框架比较多1.1 在线编辑netorn在线编辑地址真的是很方便,导入自己训练的模型就可以观察到每个步骤:模型的网络整体结构图 ,使用的深度学习框架及其版本信息,模型输入维度模型输出维度,同时你也可以可视化的图片保存下来等

QT中用到数据展示的控件以及可实现的方法总结

前言之前用到画曲线的时候用了qt自带的Qchart,说实话还好,但是网上也说了,在刷新数据量达到5万时候就会有卡顿现象,所以下面稍微介绍一下,第三方的库,在性能和功能上远比自带的要强大,而且使用也方便。一、QCustomPlotQCustomPlot 是一个超强超小巧的qt绘图类,非常漂亮,非常易用,只需要加入一个qcustomplot.h和qcustomplot.cpp文件即可使用,远比qwt方

#qt
STL容器与QT自带容器的总结

1、STL中的容器STL中的常用容器包括:顺序性容器(vector、deque、list)、关联容器(map、set)、容器适配器(queue、stack),主要是分为 我们常用到的STL容器有vector、list、deque、map、setSTL中顺序容器类和关联式容器类的主要特征如下:(1)Vector1、内部数据结构:连续存储,例如数组。2、随机访问每个元素,所需要的时间为常量。3、在末尾

MVC和MVVC的一些区别

前言一、MVC定义:Model(模型)-View(视图)-Controller(控制器),是一种将业务逻辑、数据、界面显示分离开来的软件设计模式,更偏向于后端。目的:将模型和和视图代码分离,让同一个程序实现不同的表现方式。二、MVVC定义:Model(数据层)-View(视图层)-ViewModel(数据视图层),是一种双向数据绑定的响应式框架。目的:修改View,Model数据对应数据发生变化;

#mvc
Jetson Nano(3)—系统环境初探

上一篇(Nano(2))最后一步的安装 Jtop 没有成功,我也不知道这个pip3 指令为啥不行,估计是没有装,摸索了一段时间之后搞定。使用指令指令:python显示:python 2.7python3 -V显示:python 3.6.7很显然两个版本都有,于是我接着whereis python3cd /usr/local/liblls显示: python2.7python3.6cd python

目标跟踪算法总汇

1.目标跟踪算法简介       目标跟踪(Target Tracking)是近年来计算机视觉领域最活跃的研究方向之一,它包含从目标的图像序列中检测、分类、识别、跟踪并对其行为进行理解和描述,属于图像分析和理解的范畴。从技术角度而言,目标跟踪的研究内容相当丰富,主要涉及到模式识别、图像处理、计算机视觉、人工智能等学科知识;同时,动态场景中运动的快速分割、目标的非刚性运动、目标自遮挡和目标之间互

#算法
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