简介上一节完成了模型的前向传播，最后从LSTM层拿到了[41,32,106]的输出矩阵，这里32好理解是batch_size,106是字典的数目，41有点理解不了了…先不管了，看看代码对应的loss和优化器怎么设计的。优化器这里先试试adam优化器，参考的代码还封装了两个其他的优化器，首先在配置文件中设置优化器的选择以及超参：封装的优化器函数，这段代码加到utils.py中：def get_opt

上一节实现了题目的整理，没整理答案是不完整的，所以这一节加上答案的爬取。

贡献总结了245篇近年的reid顶会论文提出了一个新的baseling:AGWmINP:本文提出的新的reid评价标准。贡献一分析参考：https://blog.csdn.net/rytyy/article/details/105232594https://blog.csdn.net/qq_41967539/article/details/107268994https://zhuanlan.zhi

代码地址https://github.com/xmy0916/DLNetwork简介AlexNet首次在大规模图像数据集实现了深层卷积神经网络结构，点燃了深度学习这把火。其在ImageNet LSVRC-2012目标识别的top-5 error为15.3%，同期第二名仅为26.2%，碾压其他传统的hand-craft 特征方法，使得计算机视觉从业者从繁重的特征工程中解脱出来，转向思考能够从数据中自

前言大型的网络训练起来耗时太久了，所以我一般使用百度的aistudio云训练，然后人出去玩耍，在外面也不知道啥时候训练完成了，这里写个py脚本检测训练状态并发送提示短信给自己的手机。注册twilio网址：传送门注册很简单，绑定下邮箱和手机就行了。注册完登录界面：拿到图中我已经打马赛克的account sid和AUTH TOKEN即可然后这里点开左侧添加：添加这个#字一栏这里面可以找到active

简介上一节完成了模型的前向传播，最后从LSTM层拿到了[41,32,106]的输出矩阵，这里32好理解是batch_size,106是字典的数目，41有点理解不了了…先不管了，看看代码对应的loss和优化器怎么设计的。优化器这里先试试adam优化器，参考的代码还封装了两个其他的优化器，首先在配置文件中设置优化器的选择以及超参：封装的优化器函数，这段代码加到utils.py中：def get_opt

原理选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。算法流程基于KNN的手写数字识别在线运行：基于KNN的手写数字识别数据样式：这是一个32行32列的文本表示的图像，首先把HW的形式转成一维的向量：# 文本转向量, 32行32列转1 * 1024def img2vector(filename

前言大型的网络训练起来耗时太久了，所以我一般使用百度的aistudio云训练，然后人出去玩耍，在外面也不知道啥时候训练完成了，这里写个py脚本检测训练状态并发送提示短信给自己的手机。注册twilio网址：传送门注册很简单，绑定下邮箱和手机就行了。注册完登录界面：拿到图中我已经打马赛克的account sid和AUTH TOKEN即可然后这里点开左侧添加：添加这个#字一栏这里面可以找到active

前言  上一节使用adam优化器成功将手写数字识别的识别率优化到98%以上，这一节学习tensorboard的使用。tensorboard  TensorBoard是一个可视化工具，它可以用来展示网络图、张量的指标变化、张量的分布情况等。特别是在训练网络的时候，我们可以设置不同的参数（比如：权重W、偏置B、卷积层数、全连接层数等），使用TensorBoader可以很直观的帮我们进行参数的选择...

前言第一节：基于paddledetection在ROS中搭建红绿灯检测控制车模运动（1）—— 环境搭建准备以及软件安装第二节：基于paddledetection在ROS中搭建红绿灯检测控制车模运动（2）—— 数据集制作以及训练本地部署paddledetection本文假设你已经完成了前两节的操作，在本地创建了proj6_lightContrl工程文件夹。在aistudio平台上完成了模型的训练，训