12 2018 档案
摘要：一 简单介绍 不管是开源还是闭源，文档都是很重要的。当然理论上说，最好的文档就是代码本身，但是要让所有人都能读懂你的代码这太难了。所以我们要写文档。大部分情况，我们不希望维护一份代码再加上一份文档，这样做很容易造成文档和代码的不一致，程序员最讨厌更新文档了。所以最佳实践就是在程序员代码中加注释，然后
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摘要：一 简单介绍 SciPy是基于NumPy开发的高级模块，它提供了许多数学算法和函数的实现，用于解决科学计算中的一些标准问题。例如数值积分和微分方程求解，扩展的矩阵计算，最优化，概率分布和统计函数，甚至包括信号处理等。 作为标准科学计算程序库，SciPy类似于Matlab的工具箱，它是Python科学
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摘要：一 介绍 scikit-learn是Python的一个开源机器学习模块，它建立在NumPy，SciPy和matplotlib模块之上。值得一提的是，scikit-learn最先是由David Cournapeau在2007年发起的一个Google Summer of Code项目，从那时起这个项目就
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摘要：一 简要介绍 recommonmark是个到commonMark文档的兼容性桥，那么什么是commonMark是什么的呢？CommonMark是规范版的markdown，下边是部分commonmark的学习链接，供学习参考： commonmark规范 https://spec.commonmark.
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摘要：一 psutil介绍 psutil是一个跨平台库（http://code.google.com/p/psutil/），能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、to
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摘要：最近用到这方面的知识，感觉这篇文章写的很好，为了方便自己查阅，就搬运了过来，如果牵涉到侵权，请联系我，我会删除该博文！！！ 我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。
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摘要：一 chainer基础 Chainer是一个专门为高效研究和开发深度学习算法而设计的开源框架。 这篇博文会通过一些例子简要地介绍一下Chainer，同时把它与其他一些框架做比较，比如Caffe、Theano、Torch和Tensorflow。 大多数现有的深度学习框架是在模型训练之前构建计算图。 这
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摘要：1 上采样与下采样 缩小图像（或称为下采样（subsampled）或降采样（downsampled））的主要目的有两个： 下采样原理：对于一幅图像I尺寸为M*N，对其进行s倍下采样，即得到(M/s)*(N/s)尺寸的得分辨率图像，当然s应该是M和N的公约数才行，如果考虑的是矩阵形式的图像，就是把原始
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摘要：1.git clone git@github.com:Sehunwy/test.git(加粗的是下载的地址) 2.下载完成，此时本地是这样的： 参考：https://blog.csdn.net/qq_34607371/article/details/82119182
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摘要：Step 1: 创建一个我们自己的账号 我们先登录https://github.com，然后单击sign up for Github，我们输入用户名，密码和邮箱就可以有一个 属于我们自己的Github了。 Step 2: 设置我们自己的主页 我们单击右上角自己的用户名，这样我们将来到我们自己的主页。
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摘要：我课题组做基于深度学习的图像处理主要分两条线： 基于深度学习的目标检测 网络压缩 我的方向是网络压缩，为了以后方便展开，下边先简要介绍几种网络压缩的方式，： 1 网络修剪网络修剪,采用当网络权重非常小的时候(小于某个设定的阈值),把它置0,就像二值网络一般；然后屏蔽被设置为0的权重更新，继续进行训练
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