logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

【python】小批次数据生成器

机器学习中的小批次数据生成器,上代码以备以后使用:#inputs, targets就是 X 和 ydef iterate_minibatches(inputs, targets, batchsize, shuffle=False):assert len(inputs) == len(targets)if shuffle:indices = np.arang...

#python#机器学习#开发语言
【迁移式的目标检测】一种通用目标检测算法

传统的物体检测算法受限于繁琐的人工标注,在开放世界中出现新类别后往往需要“从头来过”,即使只增加一个新类别,也要完整过一遍标注、训练、部署整个流程,严重限制了其通用性,这显然不“科学”。向大家介绍一篇今天新出的非常有意思的 CVPR 2023 的论文,相比于传统的目标检测算法,训练时标注了几个类别,就只能检测几个类别,这篇论文属于通用目标检测的范畴。3)为了应对训练中的新挑战,作者还提出了提出的解

文章图片
#目标检测#算法#计算机视觉
迁移学习 transfer learning

本文从入门级讲述了迁移学习的原理及基本实现方法

#算法#机器学习#迁移学习
【python】os.system() & os.popen() 在 python 执行 cmd 指令

而是一个16位的数,它的高位才是返回码。使用os.system返回值是脚本的退出状态码,该方法在调用完shell脚本后,返回一个16位的二进制数,低位为杀死所调用脚本的信号号码,高位为脚本的退出状态码。os.system()返回值为256,十六位二进制数示为:00000001,00000000,高八位转成十进制为 1 对应 linux命令返回值 1。通过 os.popen() 返回的是 file

#python#linux#服务器
【python】json和字典的相互转换

JSON (JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。

#python#json#开发语言
【FedMD,一种利用模型蒸馏的异构FL训练方法】FedMD: Heterogenous Federated Learning via Model Distillation

原文标题:FedMD: Heterogenous Federated Learning via Model Distillation涉及 迁移学习、模型蒸馏。异构FL分为数据的异构 (statistical heterogeneity) 和 模型的异构 (the differences of local models)。模型的异构FL 指的是 Each participant independen

#机器学习
    共 57 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 6
  • 请选择