10 2023 档案
摘要：内置函数 sorted() 是 Python 中的一个内置函数，用于对可迭代对象进行排序，并返回一个新的已排序列表。 sorted(iterable, key=key, reverse=reverse) # iterable 是需要排序的可迭代对象，比如列表、元组、字典等。 # key 是一个可选参
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摘要：不是openmim就莫名奇妙安装上了？ 首先，mmcv安装文档 其次, pip install -U openmim,安装报错， 尝试换源: pip install -U openmim -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.dou
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摘要：前言 为什么安装GCC？ 搭建CCNet项目时，需要GCC环境 gcc (GCC) 4.8.5 参考： Windows中安装GCC教程-QoSina 第一步：安装MinGW MinGW 点击Install，后续操作连续点击continue 安装完成后，会跳出MinGW Installation Ma
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摘要：论文名： CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation 语义分割的交叉关注 关键字 语义分割（semantic segmentation）+图注意力+交叉注意力网络+上下文模型 The source codes are availabl
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摘要：对比学习 SimCLRv2 from Google brain team Facebook's MoCo 动作分割 早期的工作大都通过滑动窗口来建模外观和动作的变化状态，因此他们主要关注于短期的依赖关系。之后同时捕捉长期和短期的依赖关系称为了动作分割的焦点。——Global2Local 序列模型，序
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摘要：论文名： Going Deeper with Convolutions 深入了解卷积 了解GoogleNet 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理：
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摘要：论文名： Ultra Fast Deep Lane Detection with Hybrid Anchor Driven Ordinal Classification 混合Anchor驱动顺序分类的超快深车道检测 研究问题： 1、效率问题：在受限的车辆计算设备下，执行车道检测算法，需要更快的检测速
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摘要：论文名： 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问题： 行文结构梳理： Ctrl+v #论文名： #研究问题： #行文结构梳理： #研究方法: #主要结论： #模型: #问题：
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摘要：论文名： Very deep convolutional networks for large-scale image recognition "用于大规模图像识别的深度卷积网络" 了解VGG模型 VGG在深度上的探索达到了极致，往后的精进在于改进结构 研究问题： 研究方法: 主要结论： 模型: 问
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摘要：第7章 贝叶斯分类器 怎样用非数学语言讲解贝叶斯定理？ 感觉像在说贝叶斯公式 带你理解朴素贝叶斯分类算法 将贝叶斯公式诠释为：在特征条件下的分类问题： 7.1 贝叶斯决策论 7.2 极大似然估计 如何通俗地理解极大似热估
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摘要：神经网络模型 TCN：时域卷积网络 (转载)时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测 《MS-TCN++》算法详解 机器学习进阶之 时域/时间卷积网络 TCN 概念+由来+原理+代码实现 TCN（Temporal Convolutional Network，时间卷积网络） 论文《An Em
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摘要：第5章 神经网络 5.1 神经元模型 基本单元：神经元 灵感来源： 生物神经网络（1、当神经元“兴奋”时，向相邻的神经元发送化学物质，从而改变相邻神经元的电位） 激活：如果某个神经元的电位超过了一个“阈值”，那么它就会被激活，即“兴奋”起来，向其他相邻神经元发送化学物质。 图例：McCulloch和
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摘要：第3章 线性模型 3.1 基本形式 问题描述：给定由d个属性描述示例,其中是x自第i个属性上的取值，线性模型(Linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数，即 函数描述：\(f(x)=w_{1}x_
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摘要：文献名：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 创新点： 首次利用AlexNet神经网络，在ImageNet分类中以巨大的优势打败非神经网络算法 模型：
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摘要：第2章 数理统计的基本概念 在概率论中，所研究的随机变量，它的分布都是假设已知的。 在数理统计中，所研究的随机变量，它的分布是未知的。 2.1 简单随机样本 数理统计的核心问题：由样本推断总体 为了了解总体X的分布规律或某些特征，往往通过从总体中抽取一部分个体，根据从这些个体获得的数据来对总体的分布
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摘要：
第一章 绪论 机器学习： 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据“形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生”模型“的算法，即”学习算法“。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，他就能基于这些数据产生模型；在面对新
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第一章 绪论 机器学习： 致力于研究如何通过计算的手段，利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中，“经验”通常以“数据“形式存在，因此，机器学习所研究的主要内容，是关于在计算机上从数据中产生”模型“的算法，即”学习算法“。有了学习算法，我们把经验数据提供给它，他就能基于这些数据产生模型；在面对新
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