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叠加态的猫
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07 2018 档案
『MXNet』im2rec脚本使用以及数据读取
摘要:mx必备工具
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2018-07-26 19:41
叠加态的猫
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『TensorFlow』SSD源码学习_其八:网络训练
摘要:完结篇,介绍一下作者具体训练的实现细节
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2018-07-24 16:09
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『TensorFlow』SSD源码学习_其七:损失函数
摘要:ssd的损失函数设计比较繁琐,值得讨论一下
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2018-07-23 19:12
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『TensorFlow』SSD源码学习_其六:标签整理
摘要:为loss函数输入数据格式做最后的调整
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2018-07-23 16:59
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『TensorFlow』SSD源码学习_其五:TFR数据读取&数据预处理
摘要:自读取数据到输送网络前夕的过程
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2018-07-20 15:54
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『TensorFlow』SSD源码学习_其四:数据介绍及TFR文件生成
摘要:voc2012数据介绍,以及框架中的TFR文件生成流程简介
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2018-07-19 20:07
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『TensorFlow』SSD源码学习_其三:锚框生成
摘要:SSD重点,搜索网格的生成逻辑
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2018-07-17 11:05
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『TensorFlow』SSD源码学习_其二:基于VGG的SSD网络前向架构
摘要:SSD向前传播的逻辑
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2018-07-15 11:20
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『流畅的Python』第9章笔记_对象
摘要:符合python的类
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2018-07-13 22:31
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『算法设计_伪代码』贪心算法_活动选择问题
摘要:问题描述 i为任务id,s是开始时间,f是结束时间 问题求解
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2018-07-06 16:33
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『算法设计_伪代码』贪心算法_最短路径Dijkstra算法
摘要:Dijkstra算法实际上是一个贪婪算法(Greedy algorithm)。因为该算法总是试图优先访问每一步循环中距离起始点最近的下一个结点。Dijkstra算法的过程如下图所示。 初始化 计算最短路径 如果dist[v] + weight(v, t) < dist[t],则更新dist[t] =
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2018-07-06 16:05
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『算法设计_伪代码』动态规划问题
摘要:这一部分伪代码太长,所以只讲解解题手段 核心思想是将复杂问题化解为两个简单一点的问题,递归处理。 零、几个概念 最优子结构 一个问题的最优解包含其子问题的最优解 证明:反证法,a=b+c中a的最优解如果不是b和c的最优解,则b和c的最优解和将优于a的最优解,矛盾,的证。 重叠子问题 解决问题的递归算
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2018-07-06 15:41
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『算法设计_伪代码』斐波那契堆
摘要:一、堆结构 由一组最小堆有序树组成,每个节点有key值、四个指针(parent,child,left,right)、两个属性(是否被标记,degree)组成,堆对象有两个属性:H.min(有序树roots中最小的那个),H.n(总节点数) 任何节点的degree不大于lgn向下取整 二、势能函数 由
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2018-07-05 11:12
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『算法设计_伪代码』红黑树
摘要:一、红黑树性质 二、红黑树旋转 三、插入红黑树 先插入(以红色节点形式),再调整 【后文例子转自简书】 插入结点:12、1、9、2、0、11、7、19、4、15、18、5、14、13、10、16、6、3、8、17 全程演示 1.插入结点12 1.插入结点12 2.插入结点1 2.插入结点1 3.插入
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2018-07-03 16:49
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『算法设计_伪代码』二叉搜索树
摘要:前序遍历 查找节点 递归式 通常式 查找子树最大最小节点 查找当前节点后续 插入节点 删除节点 算法性能总结 随机二叉树高度期望值:O(lgn)
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2018-07-03 16:09
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『算法设计_伪代码』基本数据结构_栈、队列、链表
摘要:栈 队列 链表 通常链表 带哨兵链表 数组表示链表 多重数组表示 单数组表示 free空间索引链表
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2018-07-03 11:25
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『算法设计_伪代码』线性时间排序及排序算法对比
摘要:一、计数排序 被排序数为指定范围内的整数 二、基数排序 三、桶排序 被排序数为[0,1]之间的小数,最好分布均匀 四、对比不同排序方法
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2018-07-02 20:16
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『算法设计_伪代码』堆排序
摘要:建立堆 堆排序 堆内某个元素值变大(优先级提升)后调整堆 插入元素到堆尾
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2018-07-02 19:09
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『算法设计_伪代码』快速排序
摘要:一、快速排序 i:维护小于r的数字,j:维护大于r的数字 二、随机快排 三、基于快排的元素选择 选择数组A[p,r]中的第i小元素 进一步提高性能 提高后复杂度分析
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2018-07-02 18:43
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