计算机视觉：三、图像基础本文我们将回顾构建图像的基础元素：像素。什么是像素？每个图像都由一组像素构成，像素是图像原生的基础构件，没有比像素更好的粒度(granularity)了。一般来说，我们认为像素是图像中某个给定位置出现的光的"颜色"或者"强度"。如果我们将图像看成一个网格，网格中的每个方块就包含一个像素。​例如，如果我们有一个分辨率为10*10的图像，这就说明我的图像被表示为一个像素网格,这

1. 什么是欠拟合和过拟合？当你的模型在数据集上不能获得足够低的loss时，就出现了欠拟合。这种情况下，你的模型未能学习到训练数据中潜在的模式。当我们的学习将训练数据的模式学习的太好了，但不能泛化于验证集，叫做过拟合。因此，我门在训练机器学习模型时的目标是：尽可能降低训练训练loss确保训练loss和测试loss之间的间隙足够小我们可以通过调整神经网络的容量来控制模型是否欠拟合或者过拟合。通过增加

Python如何永久修改sys.path起因：这两天运行需要用命令行来运行python文件，但是总是报错ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'(tf) liushanlin@liushanlindeMacBook-Air train % ~/miniforge3/envs/tf/bin/python3 resnet_cifar.py --checkpo

理解rank-1和rank-5正确率​在学习中，我们经常会遇到rankaccuracyrank accuracyrankaccuracy，这是什么意思呢？​我们举例来解释一下：假设我们正在评估一个在CIFAR−10CIFAR-10CIFAR−10数据集上训练好的神经网络，输入下图让我们的神经网络来计算出每个类别所对应的概率返回的结果如下表（左）所示：​类概率最高的是青蛙（97.397.3%97.3

注意OS的要求是否支持解压到指定目录查看目录结构x86_64/binx86_64/libconfigsource设置环境变量​可以通过目录中自带的脚本来设置环境变量，也可以通过下面的shell命令行来设置，当然这些都是一些临时的设置方法，有效期仅限于本次Session内。​永久性设置：在~/.bashrc中加入如果希望将SDK文件安装到你的系统目录下，可以参考如下步骤（感觉可以使用软链接更好一些）

Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data今天在提取彩色图像RGB通道值合成单通道图像时，出现问题：Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0..1] for floats or [0..255] for integers)

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