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python中对字符串进行左、中、右对齐操作

python中对字符串的对齐操作一般有两种方式,具体如下:1、ljust()、rjust()和center()函数分别表示左对齐、右对齐、居中对齐str.ljust(width[, fillchar]):左对齐,width -- 指定字符串长度,fillchar -- 填充字符,默认为空格;str.rjust(width[, fillchar]):右对齐,width -- 指定字...

深度学习与机器学习教程

深度学习教程整理:https://github.com/zeusees/HyperDL-Tutorial机器学习教程整理:https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code(英文版)https://github.com/MLEveryday/100-Days-Of-ML-Code(中文版)...

人脸检测——Single Stage Headless Face Detector(SSH)算法解析

原文链接:https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/83590831论文:SSH: Single Stage Headless Face Detector论文链接:https://arxiv.org/abs/1708.03979代码链接:https://github.com/mahyarnajibi/SSH这篇ICC...

【目标检测】FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

论文:《FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection》 ICCV2019论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf代码:https://github.com/tianzhi0549/FCOS/https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networkshtt

人脸特征点检测——Tweaked CNN(TCNN)

《Facial Landmark Detection with Tweaked Convolutional Neural Networks》论文链接:https://talhassner.github.io/home/publication/2017_TPAMI_2开源参考项目:https://github.com/cooparation/...

LPRNet: License Plate Recognition via Deep Neural Networks

论文:https://arxiv.org/abs/1806.10447?context=cs代码:https://github.com/sirius-ai/LPRNet_Pytorch0 摘要本文提出了LPRNet - 无需进行初步的字符分割的端到端自动车牌识别方法。LPRNet由轻量级卷积神经网络组成,因此可以以端到端的方式进行训练。据我们所知,LPRNet是第一个不使用RNN...

numpy的文件存储.npy .npz 文件详解

Numpy能够读写磁盘上的文本数据或二进制数据。1、npy文件——Numpy专用的二进制格式np.load()和np.save()是读写磁盘数组数据的两个重要函数。使用时,数组会以未压缩的原始二进制格式保存在扩展名为.npy的文件中。import numpy as npa = np.random.randint(0, 10, (3,), dtype='int')print(...

flask无法访问(127.0.0.1:5000)的问题解决

flask默认开启的ip地址是:http://127.0.0.1:5000/但实际上可能存在无法访问的问题,特别是当我们在linux服务器上搭建flask时,此时需要修改如下:app.run(host='0.0.0.0', port=5000, debug = True)主要是将host地址修改为“0.0.0.0”,后面两项可以自行修改,运行后会出现如下界面:window端访...

机器学习之线性回归(Linear Regression)

1、线性回归概念机器学习中的两个常见的问题:回归任务和分类任务。那什么是回归任务和分类任务呢?简单的来说,在监督学习中(也就是有标签的数据中),标签值为连续值时是回归任务,标志值是离散值时是分类任务。而线性回归模型就是处理回归任务的最基础的模型。线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性;非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线,叫做非...

#机器学习#线性回归
CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表

一般而言,不同版本的CUDA要求不同的NVIDIA驱动版本,同时显卡驱动版本要不低于CUDA的安装版本,具体的对照关系如下:如下链接对应了官方的版本要求说明:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html一般安装显卡驱动版本一般有如下两种方式:前提需要查询对应直自己机器的显卡驱动版本,查询链接...

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