摘要:参考:How to search for all the files starting with the name “ABC” in a directory? 参考:Terminal Commands: For loop with echo 使用变量的时候需要 ${i} 这样包围住 {01..10}
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摘要:参考:Terminal解压命令 参考:【终端使用】拷贝和移动文件 参考:一些常用的terminal命令 参考:【终端】终端常用命令,terminal使用 参考:使用Python解压zip、rar文件 zip 解压与压缩(Terminal)举例: 参考:如何通过命令行将指定文件夹压缩成zip文件? .
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摘要:参考:如何保存 Keras 模型? 参考:ModelCheckpoint 参考:Keras 如何保存训练模型 可以使用 keras.models.load_model(filepath) 重新实例化模型。load_model 还将负责使用保存的训练配置项来编译模型(除非模型从未编译过)。 举例: f
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摘要:参考:"sample", "batch", "epoch" 分别是什么? Sample: 样本,数据集中的一个元素,一条数据。 例1: 在卷积神经网络中,一张图像是一个样本。 例2: 在语音识别模型中,一段音频是一个样本。 Batch: 批,含有 N 个样本的集合。每一个 batch 的样本都是独立
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摘要:参考:QGIS创建矢量文件以及特殊矢量图形的画法 参考:Python 的一些练习(1)加载shapefile 一、QGIS 矢量化 (MAC) Layer -> Create Layer -> New Shapefile Layer... 选择存储位置、选择绘制的 shp 类型 二、Python 加
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摘要:参考:pytorch torch.nn 实现上采样——nn.Upsample 参考:PyTorch Upsample() 函数实现上采样 参考:Official - Docs > torch.nn > Upsample 举例 >>> input = torch.arange(1, 5, dtype=
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摘要:参考:PyTorch 神经网络 参考:PyTorch 图像分类器 参考:深度学习框架Keras与Pytorch对比 参考:最浅显易懂的 PyTorch 深度学习入门 —— Bilibili 实现下面这个网络: 第一层:卷积 5*5*6、ReLU、Max Pooling 第二层:卷积 5*5*16、R
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摘要:Q1: Q2: Mobile Networks and Applications
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摘要:0. 参考: 【逆卷积】ConvTranspose2d原理,深度网络如何进行上采样? 相当于插值,把小图片变成大的,插入 0 值 【Keras实现】Keras U-Net starter - LB 0.277 通过 Keras 来实现 U-Net 网络 【pytorch】憨批的语义分割重制版6——P
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摘要:参考:Python os.walk() 方法 os.walk() 方法用于通过在目录树中游走输出在目录中的文件名,向上或者向下。 举例: def walkFile(file): for root, dirs, files in os.walk(file): # root 表示当前正在访问的文件夹路径
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摘要:参考:CNN中的多通道卷积(RGB等) 参考:【CNN】理解卷积神经网络中的通道 channel 对于连续的卷积层,filter 的维度是跟输入图像的维度一致 model = Sequential([ Conv2D(8, 3, input_shape=(28, 28, 1), use_bias=Fa
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摘要:参考:scipy.stats.norm函数 参考:核密度估计Kernel Density Estimation(KDE)概述 密度估计的问题 按照自己的理解说明下大致的思路,就是已知一些点信息,然后计算周围所有的点与已知点之间的一个函数,通过这个函数可以得到一个结果,就是最终核密度估计的结果,这个函
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摘要:LaTeX(TexLive+VScode)引用参考文献时出现作者姓名为横线 【功能】大的圆括号 【效果】
f(x)=1√2πσexp(−(x−μ)22σ2) 【代码】\left( 和
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