强化学习（Reinforcement Learning, RL）与监督学习不同——，而是要，让智能体。

集大家之所长汇集于此，希望对有需要的你能有所帮助。一、打标签工具（1）labelimg/labelme这两款工具简便易行，前者主要用于对目标进行大致的标定，用于常见的框选标定，后者主要用于较为细致的轮廓标定，多用于mask rcnn等。安装也是很方便的，直接在终端下用pip install labelimg即可(至于labelme，需要先安装pyqt,所以先pip insta...

强化学习（Reinforcement Learning, RL）与监督学习不同——，而是要，让智能体。

在web开发时，HTML相当于主体骨架，而CSS是针对样式优化，JavaScript则是外部链接资源。一、HTML 是什么？HTML 指的是超文本标记语言 (HyperTextMarkupLanguage)HTML 不是一种编程语言，而是一种标记语言(markup language)标记语言是一套标记标签(markup tag)HTML 使用标记标签来描述网页...

在日常的学习中，为了提升模型的效果，我们经常会考虑将几个性能一般的模型集成起来形成一个性能较优的模型，而常见的模型集成的方法有bagging和boosting两种，在这里就这两种方式进行一定总结，供后续的研究和学习。(一)baggingBagging的主要思想如下图所示，首先从数据集中有放回的采样出T个数据集，然后基于这T个数据集，每个训练出一个基分类器，再讲这...

在日常学习工作中，经常会碰到一个概念，那就是金字塔（pyramid），本文就该概念进行一定的阐述，具体如下：（1）图像金字塔图像金字塔结构，即对图像进行一定比例的缩放，从而得到一系列不同尺寸的样本图像序列，在缩放过程中一般采用线性差值等方法，在缩放的同时可以加入滤波、模糊等处理，常见的形式有：高斯金字塔(Gaussianpyramid): 用来向下采样，主要的图像金字塔。...

俗话说得好，工欲善其事必先利其器，想要学好深度学习，你必须拥有足够的算力，否则一切都只是停留在纸上谈兵了。下面就自己了解的进行以下总结：（1）算力---处理单元人工智能的实现需要依赖三个要素：算法是核心，硬件和数据是基础。算法主要分为为工程学法和模拟法。工程学方法是采用传统的编程技术，利用大量数据处理经验改进提升算法性能；模拟法则是模仿人类或其他生物所用的方法或...

由于默认安装的docker都是基于cpu版本的，如果想要配合GPU进行一些简单的部署的话，则需要安装nvidia-docker来结合使用。

OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法（百度定义）。只要你接触到图像处理这块，肯定会用到这个库，详情可查看htt...

影响一个网络性能的因素很多，网络结构，参数优化，loss约束等，这里就常见的几种loss进行比较总结。其中（1）（2）（3）为回归损失，（4）（5）（6）为分类损失。（1）MSE（均方误差）均方误差（MSE）是回归损失函数中最常用的误差，也常被称为L2 loss，它是预测值与目标值之间差值的平方和，其公式如下所示：，有时也写成这样优点：各点都连续光滑，方便求导，具......