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Linux服务器的正确关机方式

与Windows系统的不同windows系统的关机很简单,你觉得不爽直接关了就行了。而对于Linux系统来说,特别是linux服务器,它是一个非单机系统,这台主机可能同时有多个人在共同使用。如果贸然关机,会直接中断掉别人的进程,并且可能导致文件的损坏!先观察使用状态使用who这个指令,观察目前有谁正在使用系统资源其中第一列表示用户名,第二列表示登录地点(tty表示实体登录,pts表示远程登录),第

#linux
Pytorch:实现图像分类 VGG & ResNet(以猫狗数据集为例)

文章目录准备数据集模型文件 VGG_hc.py训练 train.ipynb测试文件 Test.pyGitHub地址:准备数据集我是用的torchvision.datasets.ImageFolder加载的数据,就把数据集分成如下形式:猫狗数据集里有25000张train数据,12500张test数据;我从train数据中随机抽取4000张图像作为val数据集。import torchv...

#迁移学习#深度学习
文本分类之朴素贝叶斯

文章目录数据准备数据清洗搭建模型模型应用github地址:数据准备文本数据以.csv文件保存,本次采用的新闻类数据,数据结构如下,包含了十个类别的主题文档:数据清洗# 读取五个.csv文件df_technology = pd.read_csv("./data/technology_news.csv", encoding='utf-8')df_technology = df_techn...

OpenCV-Python学习之路-3:Drawing Function in OpenCV(使用opencv中的绘图功能)

文章目录参考依据目标0. 参数1. 直线2. 矩形3. 圆形4. 椭圆5. 多边形6. 在图像中添加文本参考依据参考自OpenCV-Python官方教程:https://opencv-python-tutroals.readthedocs.io/en/latest/py_tutorials/py_gui/py_drawing_functions/py_drawing_functions.htm..

#opencv#python#计算机视觉
Nips2021(Segmentation) - 高效的语义分割transformer《SegFormer》

文章目录原文地址论文阅读方法初识相知Transformer EncoderAll-MLP Decoder整体网络结构讨论与实验回顾代码原文地址原文论文阅读方法三遍论文法初识本文的工作主要是Transformer在语义分割领域的应用,虽然CVPR21已经有SETR(基于ViT)了,但是其本身还是存在不少问题的:① ViT作为backbone只能输出固定分辨率的特征图,这对于密集预测任务显然不够友好;

#transformer#深度学习#pytorch
这些年在计算机视觉领域中的自监督学习~

文章目录为什么需要自监督学习?什么是自监督学习?Pretext Task进一步理解Pretext TaskClustering & Contrastive LearningContrastive Self-supervised Learning LearningDeep InfoMaxContrastive Predictive CodingLearning Invariance with

#计算机视觉
【机器学习经典算法】K近邻(KNN):核心与总结

KNN算法的主要核心以及算法总结,包括KD树的构建与搜索

#机器学习#算法#近邻算法
图像数据集预处理:计算数据集RGB各通道的均值、方差/标准差

文章目录参考目的计算原理Python实现参考https://www.cnblogs.com/liugl7/p/10874958.html参考上文的原理以及框架,在其基础上做了一定的修改及提炼目的我们在做图像领域的任务或者项目时,通常需要对图像进行归一化处理,使输入网络的数据呈现一个稳定的分布。这就需要我们求得图像各通道(R、G、B)的均值以及方差。计算原理一般计算方差和均值需要两步,...

#python#计算机视觉#机器学习 +1
VAE:变分自编码器的理解与实现

VAE理解与实现文章目录VAE理解与实现1. 理解VAE2. 模型实现3. 代码4. 总结1. 理解VAEVAE是一类生成模型,其假设在低维空间(维度k,k<d)中存在一个关于输入X(维度d)的真实概率分布:pgt(x)p_{gt}(x)pgt​(x)。现考虑一个与X相关的潜在变量z(维度d),z的分布为p(z)p(z)p(z),通常也称之为先验分布(通常为正态分布),因此可重写概率分布pg

#人工智能#神经网络#深度学习
【机器学习经典算法】K近邻(KNN):核心与总结

KNN算法的主要核心以及算法总结,包括KD树的构建与搜索

#机器学习#算法#近邻算法
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