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MAC机后端开发必备

开篇:相信很多日常使用 MAC 进行软件开发的同学会有一种感受,在换 MAC 机的时候,拿到的都是一些裸系统,有一些常用必备的软件需要重新来安装一遍。我也遇到几次这样的问题,发现每次配置开发环境时都要安装那么几个方便好用的软件,在这总结一下备忘踩过的坑。brew(Homebrew),Mac上的包管理器,一般拿到 MAC 就要先安装这个工具,方便后面使用brew命令(类似Linux中的yum)安装开

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#macos
MNIST——手写数字识别数据集

MNIST数据集由Yann LeCun搜集,是一个大型的手写体数字数据库,通常用于训练各种图像处理系统,也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数字文字识别数据集数据量不会太多,而且是单色的图像,较简单,适合深度学习初学者练习建立模型、训练、预测。MNIST数据库中的图像集是NIST(National Institute of Standards and Technology)的两个数据库

Python开发环境配置(Anaconda、jupyter-notebook、PyCharm、Windows)

Python 是一种‌解释型‌高级编程语言,由 Guido van Rossum 于 1991 年发布。它以简洁的语法、强大的功能库和跨平台特性著称,广泛应用于 Web 开发、数据分析、人工智能、自动化脚本等领域。‌PyCharm‌ 是由 JetBrains 公司开发的 ‌Python 集成开发环境(IDE)‌,专为 Python 语言设计,支持代码编写、调试、项目管理、版本控制等功能,适用于专业

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#python#jupyter#pycharm
NMS:Efficient Non-Maximum Suppression论文解读(NMS详解)

NMS,非极大值抑制算法,用于目标检测的后处理,去除重叠度较高的冗余检测结果。参考:https://www.bbsmax.com/A/A2dmV1YOze/http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fdc463b0102vcu5.htmlhttps://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/16817971...

MNIST——手写数字识别数据集

MNIST数据集由Yann LeCun搜集,是一个大型的手写体数字数据库,通常用于训练各种图像处理系统,也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数字文字识别数据集数据量不会太多,而且是单色的图像,较简单,适合深度学习初学者练习建立模型、训练、预测。MNIST数据库中的图像集是NIST(National Institute of Standards and Technology)的两个数据库

C++ 自己动手简单实现字符串String类

实现一个自己的String类是一道考验C++基础知识的好题。能够准确无误地编写出String类的构造函数、拷贝构造函数、赋值函数和析构函数的面试者至少已经具备了C++基本功的60%以上!在这个类中包括了指针类成员变量m_pData,当类中包括指针类成员变量时,一定要重载其拷贝构造函数、赋值函数和析构函数,这既是对C++程序员的基本要求,也是《Effective C++》中特别强调的条款。仔...

#c++
大顶堆、小顶堆及其建堆过程、堆排序

定义按照堆的特点可以把堆分为大顶堆和小顶堆。大顶堆:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值;小顶堆:每个结点的值都小于或等于其左右孩子结点的值。(堆的这种特性非常的有用,堆常常被当做优先队列使用,因为可以快速的访问到“最重要”的元素)我们用简单的公式来描述一下堆的定义就是:大顶堆:arr[i] >= arr[2i+1] && arr[i] >= arr[2i+2]小

#排序算法#leetcode#算法
MNIST——手写数字识别数据集

MNIST数据集由Yann LeCun搜集,是一个大型的手写体数字数据库,通常用于训练各种图像处理系统,也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数字文字识别数据集数据量不会太多,而且是单色的图像,较简单,适合深度学习初学者练习建立模型、训练、预测。MNIST数据库中的图像集是NIST(National Institute of Standards and Technology)的两个数据库

MNIST——手写数字识别数据集

MNIST数据集由Yann LeCun搜集,是一个大型的手写体数字数据库,通常用于训练各种图像处理系统,也被广泛用于机器学习领域的训练和测试。MNIST数字文字识别数据集数据量不会太多,而且是单色的图像,较简单,适合深度学习初学者练习建立模型、训练、预测。MNIST数据库中的图像集是NIST(National Institute of Standards and Technology)的两个数据库

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