随笔分类 - 思考
摘要：以SSD（Single Shot MultiBox Detector）算法为例，你可以从多个方面了解它的基础知识、结构、工作原理、优点以及应用。以下是一些建议的问题和学习路径： 基础介绍 SSD 算法的基本概念是什么？ 你可以问：SSD 是什么？它解决了什么问题？ SSD 算法的优点和缺点有哪些？
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摘要：本文来自腾讯科技公众号,拜读了陆奇的演讲后,对大模型的发展有了更加深刻的了解,同样,我也对于现在的大模型发展感觉很疲惫,技术发展太快了,以至于自己自暴自弃不想再看,但回头想一想,深度学习从16年发展到23年,经过7年的时间出现了令人眼前一亮的chatgpt,而这7年的时间里,出现了以人工智能为名称的
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摘要：某网友： 数据放在第一位，成也数据，败也数据。深刻认识数据的重要性，把数据集维护好，数据量够了，再谈后面的模型优化，数据都不干净，用再好的模型，也不会出好的结果。 启动开发前，多问问自己有没有了解这个业务，目前定的方案还有没有盲点没有考虑到，毕竟启动开发需要准备各种数据集，耗时长且需要一定的人员和经
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摘要：拿任务来讲解： 假设我目前已经有了一个目标检测功能，检测物体a，现在我想判断这个a是不是真实场景下的，需要对整图再加个判断，即二分类。这样的需求其实就是典型的多任务学习，即检测+分类 拿到这样的任务，目前经过实际操作已知如下有效的训练方法。 首先，训练数据要保证类别均衡，包括两个方面，检测就不用说了
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摘要：谈到前景，首先是对cv领域的未来很有信心。 主要是从以下方面谈一谈自己的看法 第一是现有的成就 第二是当前cv的一些难点 第三是对cv当前难点的业界进展 第四是未来展望 一、现有的成就 截止到2022年8月，cv领域早已从传统模式迈入深度学习时代，且在深度学习模式下深耕多年，这期间，如图片/视频分类
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摘要：之前总结的一些经验，这里整合一下发出来~ 文字较多，都是干货，大家慢慢看哈。 算法工程师50%的时间是和数据打交道，有时候拷贝数据（分别从多个文件夹拷贝到某一文件夹）；有时候筛选数据（过滤掉一些质量不好的数据）；有时候把数据换个名字、加个前缀（为了后续训练的时候区分数据的特性，比如多尺度、多种图像增
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摘要：2022年06月30日15:10:22 新增png图片模糊 ——————————————————————分割线—————————————————————————————————— 2022年06月28日10:03:22 这里写一个有效的贴图方法，我们常常将类别进行png抠图，保留主体，然后随机粘贴到
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摘要：对于存储服务器，如果每次遇到存储空间不足就通知清理一次，那这样的事情会一直发生，甚至即使是扩充容量也还会出现。 真正的解决方法需要用制度规范和技术工具来维持服务器的良性运转，存储服务器作为重要的数据资产，其价值也极高，并且作为所有功能的基础弹药更是直接影响顶层。 目前存储服务器主要存在的问题有： 1
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摘要：随便写点什么 总是想着不要把精力浪费在可复用的工作上 比如一个部门都在使用resnet50，都在使用yolov3，都在使用yolov5，每个人都在github上下载，搬运到内网，试想一下为什么不在内网gitlab上建立一个公共项目，所有人都可以取快速下载，可以去贡献改进，这样难道不是越来越好吗？但是
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摘要：高效率开发思考 包括：工欲善其事必先利其器，站在巨人的肩膀上，快速验证想法 第一、 工欲善其事必先利其器 可以帮助我们提高工作效率的工具，比如pycharm远程连接服务上的容器环境，everthing电脑搜索工具，tmux界面管理等，尽可能的提供一个最方便开发，最快捷找到我们想要的东西 除此以外，数
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