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香橙派AIpro基础功能使用指南

1 相关链接 ●官网链接:OrangePi AIpro●官方资料下载(用户手册/工具/github源码/原理图/机械图等):http://www.orangepi.cn/html/hardWare/computerAndMicrocontrollers/service-and-support/Orange-Pi-AIpro.html●官方镜像下载:Ubuntuhttps://pan.baidu.c

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c++编程入门到精通(四) 编译过程详解(g++ 编译选项 & cmake编译初解 & vscode调试c++)

CMake是一个跨平台的安装编译工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。CMake可以说已经成为大部分C++开源项目标配。

#vscode#c++#ide
数据挖掘-心跳信号分类预测

主要工作1 主要是熟悉一下题目内容,跑通baseline2 心跳检测,归属到传统机器学习的分类问题。采用的是lightgbm。这个是个结构化赛事比较管用的一个分类器。3 有一些比较重要的基础内容,需要补充学习一下:推荐:机器学习原理与实践pandas数据处理Matplotlib可视化XGBOOST, LIGHTGBM, GBDT等常用大杀器简介知识点总结参考上图,我们能看出:训练集准确度:XGBo

#数据挖掘
zotero在不同系统的安装(win/linux)

zotero 官网:(官方)推荐常用的插件:入门视频推荐:点击 exe文件自动安装就好。

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#linux#运维#服务器 +1
pytorch深度学习和入门实战(三)transforms数据增强和ImageFolder数据集构造详解

目录1.数据处理工具箱概述2. transforms的所有数据增强的api2.1 针对PIL image的处理2.1.1裁剪2.1.2 翻转和旋转2.1.3 图像变换2.1.4 对 transforms 操作,使数据增强更灵活2.2 针对 torch.*Tensor的处理2.2.1 标准化:transforms.Normalize2.2.2 线性变换:transforms.LinearTransf

#深度学习#python#pytorch +1
全球人工智能技术创新大赛 - 布匹疵点智能识别参赛笔记(win10采坑不断版本)

目录代码参考环境安装docker预备知识过程详述结果预览ref:代码参考baseline使用yolov5相关训练调节笔记参见 链接环境安装注意:本地训练使用的是pytorch == 1.7环境,其他安装包参见require.txtdocker 中的 pytorch==1.4 (这个问题后续会说明)因为官方的yolov5.pt权重是使用torch==1.7以上的,所以使用其他版本torch加载的时候

#深度学习#神经网络#机器学习 +1
YOLOv4中常见CV学术名词说明(一)【AP/anchor-base/anchor-free/1-stage/2-stage/facol loss/ label smooth/知识蒸馏/loss】

学术名词汇总【1】 MS COCO AP是什么意思?【2】 AP50什么意思【3】anchor-base/ anchor-free简述【4】one-stage/two-stage【5】focal loss【6】label smoothing【7】knowledge distillation(知识蒸馏)【8】GIOU/DIOU/CIOU【1】 MS COCO AP是什么意思?AP: average

#算法#计算机视觉#机器学习 +1
香橙派AIpro基础功能使用指南

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【论文解读】深度学习目标检测的开山鼻祖 |R-CNN详解 | 两阶段目标检测代表

目录前言目标检测近年里程碑深度学习目标检测1 R-CNN简介1.1 何为R-CNN?1.2 摘要2.Fast RCNN网络结构解析2.1 整体结构概览2.2 region proposals ---- selective search2.3 back bone --- AlexNet & vgg2.4 classfication --- SVM2.5 regression3.论文亮点4.

#深度学习#机器学习
pytorch深度学习和入门实战(六)pytorch像keras一样使用封装接口

目录1. earlystop1.1简介1.2 如何使用早停法1.2.1、停止标准简介1.2.2、停止标准选择规则1.3 pytorch举例说明2. lr_schedule3. summary可视化4. 接口封装1. earlystop1.1简介当我们训练深度学习神经网络的时候通常希望能获得最好的泛化性能(generalization performance,即可以很好地拟合数据)。但是所有的标准深

#python#机器学习#深度学习 +1
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