随笔分类 - 技术
技术类的文档，希望高质量些，但是我好像不擅长这个方面的写作
摘要：初学者学习机器学习应该选择哪本教材？ 来吧，做一个时代的弄潮儿……卷进来吧…… 据我观察，现在很多想转行从事机器学习的，其实都不是因为真的喜欢，而是因为这个方向挣钱多。但是话说回来，我也喜欢赚钱多的机会…… 这几年其实火起来的人工智能技术，说到细的地方其实是深度学习，deep learning，虽然
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摘要：今天终于腾出时间来跑模型了，面试是真累，也真消耗时间。 然后每个都是按照readme把数据部署好，就可以跑了。连模型啥的都是弄好的，我知道我为啥不好找工作了，我甚至不知道算法的中间框架，按照葫芦就画出来瓢了，要不是我真的看文章时好多细节不懂，我真以为我会这个算法了。开源的代码越来越工具化了，我们能在
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摘要：西瓜书5.5习题，网上很多习题答案都是采用二分类来完成的。 我改成输出是一个神经元的sigmoid来做，结果其实一样的。因为数据的形式是好瓜坏瓜，好瓜1坏挂0，那么我其实就是预测一下好瓜的概率，一个神经元节点就可以了。 数据量比较少，没有评估的可信度，但是测试下来可以。
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摘要：一直觉得logistic regression就是softmax的一种特殊的形式，softmax是多类，logistic是两类。 但是今天仔细想了想logistic的意义以及softmax的意义，感觉之前的认识不太对。 在西瓜书中，logistic regression的定义，大概是这么说的，发生这
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摘要：安装了mmdetection，想跑一下有几篇文章的工作。总觉得发展很快，一转眼几年时间，好多东西都变了。可再仔细看，感觉又没变啥，还是faster rcnn, ssd, yolo等，这几年变化的主要是细节上，除了detr是基于transformer的，其它的都是老思路，只是有些是改变了loss，有些
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摘要：pycharm批量注释不像是spyder可以鼠标右键选择，pycharm是要用快捷键的，选中要注释的代码，然后快捷键就可以了。 注释代码和取消注释代码的快捷键都一样ctrl + /
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摘要：还是不熟悉造成的，keras的各种包使用起来真是有点小麻烦。导入方式不同就容易引起错误，也不提示你导入的库不存在，但是就是调用的时候报错。 比如近期写文章想画模型图，plot_model模块导入出问题。正确的是使用keras.utils.plot_model，而不是tf.keras.utils.pl
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摘要：其实上学期开学就已经这样了，我又不用，再者我上课对这些依赖不大，就没管。 这几天想彻底搞定吧。现状了opencv，最后搞了半天，还是通过安装相应版本的.whl文件搞定了，无法conda install直接安装，清华的镜像站可能有些不全，老装不成功。直接安装whl好了。 然后搞定这个navigator
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摘要：opencv官方文档上写的，https://docs.opencv.org/master/dc/d2e/tutorial_py_image_display.html Color image loaded by OpenCV is in BGR mode. But Matplotlib display
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摘要：由于python2在2020年将停止支持，这就意味着为了开发使用方便，必将转到python3。所以无论是安装python还是安装封装包anaconda，都建议选择3.0以上的版本。可能开始会有些不太方便，但是计算机和电子产品，版本越新的越好用，速度更快，这点是毋庸置疑的。 今天想介绍的是对做pyth
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摘要：c#书籍推荐 <Illustrated C#> 有中文版的，我买了，翻译的还可以。 以及同一作者的 <illustrated-wpf> 两者的结合，有点类似于早些年应用很广泛的C++和MFC的结合。 基本上和JAVA很相似，有些区别，具体可以搜索一下看看，个人觉得C#上手容易，和java类似，如果你
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摘要：从convnet开始，转到caffe，后来在单位服务器上使用过tensorflow。但是还是依然主要用caffe，最近想用tensorflow，发现tensorflow现在好友好，竟然可以venv环境下安装。打算转到tf。 1. tensorflow部署本身测试很快通过，但是涉及到别的项目时，要用到
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摘要：重要的事情说三遍，赶紧写几篇文章投出去！！！！！ 发文章发文章发文章…… 想了再想，感觉自己比较适合科研为主教学为辅的职业，但是科研就要发文章，加油。
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摘要：写点东西，挖细节是关键。 ap, nms
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摘要：因为最近anaconda各种版本冲突，尤其是protobuf和opencv，所以决定自己装各种包。 发现其实还可以的啊。 安装好基本的要求包后，编译时，需要安装什么就安装什么，其实也还好，没那么麻烦。anaconda关键是各种版本最近冲突的真的比较大，不太推荐了。
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摘要：https://blog.csdn.net/kilosnow/article/details/7179705 创建目录链接E:\>mklink /d c:\b d:\a为 c:\b << >> d:\a 创建的符号链接
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摘要：Ristretto https://github.com/BVLC/caffe/issues/5645
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摘要：bn and scale 合并到conv层。 DetNet 找时间跑跑试试 ssd或者进行计算量和模型大小改改，测一下定点化的问题。
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摘要：温故知新 focal loss for dense object detection，知乎上一人的评论很经典。hard negative sampling, 就是只挑出来男神（还是最难追的），而focal loss把男神拉出来的同时，还把备胎都拉出来，同时还按照颜值排个序…… 太有才了……理工科人也
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摘要：最近在跑好几个模型，视频检测，物体检测，搭建mxnet时，有点问题，记录一下。 视频检测，mxnet需要用指定版本，git 切换到指定版本后，update了，但是依然提示说有些库找不到。想了想，应该是recursive没用，可我clone项目时，明明是recursive了，后来一想才明白，估计是ma
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