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解决在linux上无法使用tf_debug问题

tf_debug在windom上使用很简单,但在linux上使用却总是会出现如下问题:问题1:_curses.error: setupterm: could not find terminfo database”问题2:_curses.error: setupterm: could not find terminal下面介绍如何解决这两个问题:点击链接下载terminfo database:htt

numpy的维度增删函数——np.expand_dims()和np.squeeze()

numpy的维度增删函数np.expand_dims()np.squeeze()numpy是python中重要的科学计算库,常用于数组或矩阵的计算,此时便会涉及到数组维度匹配的问题,虽然numpy有broadcast机制,但为避免一些难以察觉的bug,有必要对数组的维度进行增删操作,以使数组维度相匹配。numpy为用户提供了维度扩展函数:np.expand_dims()和维度删减函数np.sq..

#python
华为性格测试

1、几个原则必须要遵守  (1)华为喜欢那种喜欢加班的人,所以必须要能吃苦耐劳不计较报酬  (2)华为喜欢中庸,不要表现自己的特性,有自己性格一定会被刷掉  (3)华为喜欢稳定的,稳定超过一切包括技术、包括是否能做事  (4)性格不能过激,比如那种会跳楼第一时间会被刷掉  (5)团队合作很重要,不要自己来往2、性格测试的主要测试点就是:  (1)地雷,比如你选择了不愿意加班,你自己觉得你英明神武等

Pytorch构建数据集——torch.utils.data.Dataset()和torch.utils.data.DataLoader()

目录1. torch.utils.data.Dataset2. torch.utils.data.DataLoader在pytorch中,提供了一种十分方便的数据读取机制,即,使用torch.utils.data.Dataset与torch.utils.data.DataLoader组合得到数据迭代器。在每次训练时,利用这个迭代器输出每一个batch数据,并能在输出时对数据进行相应的预处理或数据增

np.max()、np.argmax()、np.maximum()、np.min()、np.argmin()、np.minimum()、np.sum()

numpy专题——最值、求和最大值np.max()np.argmax()np.maximum()求和二级目录三级目录最大值np.max()参数解析np.max(array, axis=None, out=None, keepdims=False)一维ndarrayimport numpy as nparray1 = np.array([1, 3, 2, 8, 5])prin...

#python#numpy
TensorFlow(6)——搭建CNN结构的2种方法

文章目录1原始API1.1卷积层1.1.1命名空间与变量名1.1.2权重变量的定义1.1.3偏置项变量的定义1.1.4卷积操作的定义1.1.5加偏置操作的定义1.1.6激活操作的定义1.2池化层1.3完整样例1.3.1完整样例11.3.2完整样例22TensorFlow-Slim API1原始API1.1卷积层搭建一个卷积层的完整结...

【数据增强】Cutout

论文: Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout.Github: https://github.com/uoguelph-mlrg/Cutout.Cutout的出发点和随机擦除一样,也是模拟遮挡,目的是提高泛化能力,实现上比Random Erasing简单,随机选择一个固定大小的正方形区域,然后采用全0

最详细的YOLOv4网络结构解析

这里写目录标题1. 概述2. 网络分块解析2.1 CSPDarknet53实现2.2 SPP实现2.3 PANet实现1. 概述现阶段的目标检测器主要由4部分组成:Input、Backbone、Neck、Head。YOLOv4模型由以下部分组成:CSPDarknet53作为骨干网络BackBone;SPP作为Neck的附加模块,PANet作为Neck的特征融合模块;YOLOv3作为Head。2.

到底了