Linux 新手必备命令：tar、grep、which、find、cut等。 阅读全文
为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准，目标检测模型评价指标主要包含 f1、ap、map、roc计算公式及代码实现与auc曲线绘制等。 阅读全文
常见数据结构：数组、链表、栈和队列以及排序、动态规划算法的必考算法题及其代码解析。 阅读全文
目标检测模型的基础知识包括 anchor box、iou、focal loss、nms算法等内容。在⽬标检测⾥，我们通常使⽤边界框（bounding box，缩写是 bbox）来描述⽬标位置。边界框是⼀个矩形框，可以由矩形左上⻆的 x 和 y 轴坐标与右下⻆的 x 和 y 轴坐标确定。 阅读全文
Linux 下使用 Shell 处理文本时最常用的工具有： find、grep、xargs、sort、uniq、tr、cut、paste、wc、sed、awk。 阅读全文
找实习感想、找实习建议、面试过程建议、计算机视觉岗找实习心得、计算机视觉面试问题分类总结、已面试的公司和进展、实习面经内容汇总。 阅读全文
一个基本概念：任何装置在 Linux 下都是文件，数据沟通的接口也有专属的文件在负责，Linux 的文件种类繁多，常用的是一般文件(-)与目录文件(d)。 注意：Linux 文件类型和文件的文件名所代表的意义是两个不同的概念，在 linux 中文件类型与文件扩展名没有关系。它不像 Windows 那样是依靠文件后缀名来区分文件类型的，在 linux 中文件名只是为了方便操作而的取得名字。Linux 文件类型常见的有：普通文件、目录、字符设备文件、块设备文件、符号链接文件等。 阅读全文
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。 阅读全文
终端设备上运行深度学习算法需要考虑内存和算力的需求，因此需要进行模型复杂度分析，涉及到模型计算量（时间/计算复杂度）和模型参数量（空间复杂度）分析。
为了分析模型计算复杂度，一个广泛采用的度量方式是模型推断时浮点运算的次数 （FLOPs），即模型理论计算量，但是，它是一个间接的度量，是对我们真正关心的直接度量比如速度或者时延的一种近似估计。 阅读全文
在所有监控 Linux 系统性能的工具中，Linux 的 top 命令是最好的也是最知名的一个（htop 是其升级版）。top 命令提供了 Linux 系统运行中的进程的动态实时视图。它能显示系统的概览信息和 Linux 内核当前管理的进程列表。它显示了大量的系统信息，如 CPU 使用、内存使用、交换内存、运行的进程数、目前系统开机时间、系统负载、缓冲区大小、缓存大小、进程 PID 等等。默认情况下，top 命令的输出结果按 CPU 占用进行排序，每 5 秒中更新一次结果。 阅读全文
