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目标检测综述——两阶段检测器

文章目录一级目录二级目录三级目录参考文章:论文笔记-2019-Object Detection in 20 Years: A Survey基于深度学习的目标检测算法综述(一)基于深度学习的目标检测算法综述(二)基于深度学习的目标检测算法综述(三)优秀的GitHub仓库:deep learning object detectionAwesome Object Detection比较全面的整理:我这两

#计算机视觉
CS224n自然语言处理(三)——问答系统、字符级模型和自然语言生成

文章目录一、问答系统1.Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)2.Stanford Attentive ReaderStanford Attentive Reader++3.BiDAF二级目录三级目录一、问答系统问答系统(Question Answering)实际需求很多,比如我们常用的谷歌搜索就可看做是问答系统。通常我们可以将问答系统看做两部分:从

#自然语言处理
数据库管理学习笔记(一)——实体关系建模

文章目录一、实体关系建模1.概念(1)实体、关系和属性(2)约束2.ER图绘制3.实体关系模型存在的问题(1)Fan Traps(2)Chasm Traps二、增强实体关系建模1.Specialization/Generalization(1)Superclasses and Subclasses(超集和子集)(2)ER图画法(3)泛化/特化的约束2.Aggregation3.Compositio

#数据库#uml
计算机视觉(三)——人脸识别

文章目录一、人脸检测1.OpenCV+深度学习人脸检测2.Haar cascades人脸检测3.HOG + Linear SVM人脸检测4.人脸面部特征检测(1)(2)(3)(4)5.人脸检测的应用(1)(2)(3)(4)二、人脸识别1.2.3.4.计算机视觉在人脸方向的应用主要为人脸识别,对于人脸识别问题,首先需要进行人脸检测定位到人脸的位置,之后再进行识别。人脸识别需要用到的重要库包括Open

#人脸识别#计算机视觉
CS224n自然语言处理(三)——问答系统、字符级模型和自然语言生成

文章目录一、问答系统1.Stanford Question Answering Dataset (SQuAD)2.Stanford Attentive ReaderStanford Attentive Reader++3.BiDAF二级目录三级目录一、问答系统问答系统(Question Answering)实际需求很多,比如我们常用的谷歌搜索就可看做是问答系统。通常我们可以将问答系统看做两部分:从

#自然语言处理
数据库管理学习笔记(一)——实体关系建模

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#数据库#uml
Pandas基础(一)——Pandas基础

文章目录一、pandas基础1.文件的读取和写入(1)文件读取(2)数据写入2.基本数据结构(1)Series(2)DataFrame3.常用基本函数(1)汇总函数(2)特征统计函数(3)唯一值函数(4)替换函数映射替换逻辑替换数值替换(5)排序函数(6)apply方法4.窗口对象(1)滑窗对象(3)扩张窗口二级目录三级目录一、pandas基础1.文件的读取和写入(1)文件读取pandas 可以读

#python
集成学习(二)——XGBoost

文章目录XGBoost1.与GBDT区别2.XGBoost树的结构3.XGBoost损失函数4.XGBoost学习策略近似算法实际算法5.XGBoost其他细节(1) 稀疏值处理(2) 步长(3) 列采样6.XGBoost系统设计(1) Column Block(分块并行)(2) Cache-aware Access(缓存优化)(3) Out-of-core Computation7.参数介绍(1

#机器学习
计算机视觉(三)——人脸识别

文章目录一、人脸检测1.OpenCV+深度学习人脸检测2.Haar cascades人脸检测3.HOG + Linear SVM人脸检测4.人脸面部特征检测(1)(2)(3)(4)5.人脸检测的应用(1)(2)(3)(4)二、人脸识别1.2.3.4.计算机视觉在人脸方向的应用主要为人脸识别,对于人脸识别问题,首先需要进行人脸检测定位到人脸的位置,之后再进行识别。人脸识别需要用到的重要库包括Open

#人脸识别#计算机视觉
扩散模型学习(一)

噪声管理器决定在不同的迭代周期时分别加入多少噪声。大多数扩散模型使用的模型结构都是一些 U-net 的变形。Diffusers 为我们提供了一个易用的UNet2DModel类,用来在 PyTorch 创建所需要的结构。),),

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#人工智能
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