依赖sudo apt install libopenblas-devsudo -H pip3 install scipy -i https:/pypi.doubanio.com/simplesudo -H pip3 install scikit-learn -i https:/pypi.doubanio.com/simplesudo -H pip3 install Pillow -i https:

写在前面老实说，这是我最喜欢的一部分了，最近沉迷于寻找各种不同阶段的加速工具，jetson平台的TensorRT属于“推理加速”，也是比较实用的一种加速，之后找个时间我会专门写一节总结，介绍各种加速工具给你，这里就不多说了。这本书中关于使用TensorRT的部分比较坑，有很多东西我没有顺利安装。这里总结一下我最后成功方法。安装pycuda...

准备VOC格式的数据集首先要准备数据集，参考https://blog.csdn.net/sinat_36391198/article/details/102761170的文件组织形式1 目录组织handvoc是你自己数据集的名字，在该目录下有第三个文件夹如下所示。注意其中ImgeSets下还有一个Main文件夹文件夹说明：JPEGImages中存放要训练的图片。Annotations中这XML信息

摘要：XGBoost作为一种高性能集成算法在Higgs机器学习挑战赛中大放异彩后，被业界所熟知，之后便在数据科学实际工程中被广泛应用。本文首先试从原理解析XGBoost分类器的具体构成并推导其理论公式以指导读者了解何种指标会影响XGBoost的性能表现。然后以一个高维网页广告数据集的分类任务入手，探讨XGBoost在数据集需要大量缺省值的处理、大量空白值的处理、正负样本比例失衡处理、离散型特征和连

笔试4道编程+两道简答题编程题1：简历投递系统，每个岗位只能由一个人占据，每个人最后也只能在一个岗位上，输入[[0, 245], [0,130], [1,130], [2, 130], [2,140]]，尽可能多的岗位被占据，输出数量编程题2：简答题1：在BN、LN、IN、GN中任意选择两种，试论述它们之间的异同简答题2：梯度爆炸和梯度消失的产生原因以及解决方法......

面试经验

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图像分割的上一节中手写数字分类网络没什么问题，新手唯一需要注意的是原文中打开DIGITS的地址: http://127.0.0.1:5000 这个是因人而异的。如果你使用putty等SSH工具远程登录，你的地址就是你使用SSH工具登录时的那个地址+：5000 比如我的就是 http://192.168.0.101:5000说起SSH也算是为今天的内容点题了。书中在制作数据集时，下...

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梯度下降法简单来说就是一种寻找目标函数最小化的方法。只要你接触机器学习领域或者说接触深度学习领域你就一定会见到它，有人说是梯度下降法成就了这几年深度学习的发展，可见其重要性。有关于梯度下降法的推导、证明方法有很多，读者若是感兴趣可多找一些资料了解一下。我的写作风格一直都是力争简明概要，鉴于此原则我选择推导这种非常简洁的证明方式。假设一连续可导的函数 f ，给定绝...