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摘要: 1. 两数之和 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target,请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数,并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是,数组中同一个元素在答案里不能重复出现。 你可以按任意顺序返回答案。 示例 1: 输入:nums 阅读全文
posted @ 2022-03-31 10:21 Ariel_一只猫的旅行 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: c++常见面试题30道_大隐隐于野-CSDN博客_c++面试题 1. new、delete、malloc、free关系 new调用构造函数; free和new对应,它只会释放内存; delete会调用对象的析构函数; malloc与free是C/C++语言的标准库函数,new/delete是C++的 阅读全文
posted @ 2021-08-14 11:27 Ariel_一只猫的旅行 阅读(715) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目标检测旨在为感兴趣目标预测bounding boxes以及类别(category).现代检测器多通过在数据庞大的proposals,anchors,window centers等集合上面,设计可替代的回归和分类模块,以后处理方式去处理该预测问题。这种方式的算法性能严重依赖于前述后处理操作。本文将目 阅读全文
posted @ 2021-03-10 11:07 Ariel_一只猫的旅行 阅读(681) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ref :https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd37c6f https://zhuanlan.zhihu.com/p/46990010 https://zhuanlan.zhihu.com/p/48508221 Transformer是Google在2017年提出 阅读全文
posted @ 2021-02-09 15:28 Ariel_一只猫的旅行 阅读(278) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ref: https://blog.csdn.net/b1055077005/article/details/100152102 总结一下 加深记忆 一般使用交叉熵作为损失函数时,在模型的输出层总会接一个softmax函数,这是为什么呢? 交叉熵简介: 交叉熵是信息论中的一个重要概念,主要用于度量两 阅读全文
posted @ 2020-11-19 10:27 Ariel_一只猫的旅行 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ref:https://www.mathworks.com/help/vision/ug/anchor-boxes-for-object-detection.html Object detection using deep learning neural networks provide a fas 阅读全文
posted @ 2020-09-10 11:13 Ariel_一只猫的旅行 阅读(397) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 以你喜欢和理解起来最舒服的方式 以多标签图像分类任务为背景 多标签图像分类(Multi-label Image Classification)任务中图片的标签不止一个,因此评价不能用普通单标签图像分类的标准,即mean accuracy。该任务采用的是和信息检索中类似的方法——MAP(Mean Av 阅读全文
posted @ 2020-09-02 20:48 Ariel_一只猫的旅行 阅读(337) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ref: https://zhuanlan.zhihu.com/p/110590953 https://www.zhihu.com/search?type=content&q=%E5%8C%88%E7%89%99%E5%88%A9%E5%8C%B9%E9%85%8D%20%E8%B7%9F%E8%B 阅读全文
posted @ 2020-08-18 11:33 Ariel_一只猫的旅行 阅读(12670) 评论(0) 推荐(3) 编辑
摘要: 作者:黄飘链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/111397247来源:知乎 近几年由于深度学习框架的兴起,端到端的训练和推理框架展现出一定的数据利用优势,而传统的数据关联算法基本都不满足可导可微的特性,因此出现了很多近似的端到端数据关联框架。这里由于篇幅有限,如果专栏和g 阅读全文
posted @ 2020-08-05 13:59 Ariel_一只猫的旅行 阅读(1324) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 4 最小代价流 4.1 算法形式 在了解最小代价流之前,我们需要先铺垫一下几个常见图模型,以帮助我们理解,比如最短路、最大流、最小费用最大流,最小割(闭嘴,我暂时没看懂)。下图是一个很常见的图网络: 我们可以看到,图上有很多节点和边,这两个元素是组成图模型的核心。其次,每条边上都会有对应的数值,比如 阅读全文
posted @ 2020-08-05 13:55 Ariel_一只猫的旅行 阅读(925) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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