随笔分类 - AI(人工智能)
摘要：特约作者 | 曹凯 本文介绍一种名叫Virtual Adversarial Training (VAT) [1]的方法，是一种对于给定条件标签分布 的数据度量该分布局部光滑性的一种方法。其实就是对于每一个数据点，它的条件标签分布对于局部的扰动鲁棒性怎么样，是否数据的一点小变化，就会导致预测的其标签的
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摘要：https://blog.csdn.net/ichenwin/article/details/100086930 PS封装格式：GB28181协议RTP传输 1. GB28181要求的RTP流格式 2. 头部信息 在安防行业，有个协议是无论如何都要适配的，因为公安监控网络用的就是它，它就是：GB28
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摘要：调焦（对焦），其实并不是改变镜头的焦距，而是改变像距，调整成像面和镜头距离，使成像面到光心的距离等于像距，使物体可以清晰的成像到胶片（感光元件）上。调整相机使被摄体成清晰的像的过程，就是调焦（对焦）过程。成像位置位于透镜1倍焦距之外、2倍焦距之内，并且成像位置即是感光元件CCD/CMOS所在的位置，
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摘要：NVR是接IP camera的录像机，IP camera又分为CIF/D1普通的IPC与数字百万高清IPC；DVR的录像效果取决于摄像机与DVR本身的压缩算法与芯片处理能力，而NVR的录像效果则主要取决于IPcamera，因为IPcamera输出的就是数字压缩视频，视频到达NVR时，不需要模数转换，
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摘要：webGL 的3D绘画功能非常强大，但有些CEF 是关闭此功能的 以下是开启方法： 1）首先不要禁用GPU //不要禁用GPU //command_line->AppendSwitch("disable-gpu"); //command_line->AppendSwitch("disable-gpu
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摘要：一，原理介绍这回有点复杂，不过看懂了还是很好理解的。当然，我不敢保证这种算法在任何情况下都会起效果，如果有同学测试时，发现出现错误，请及时联系我。我们首先来建立一个以圆心为原点的坐标系： 然后要检测碰撞就只有两种情况了。 情况一，矩形全部都在一个象限内，如图： 当然，图中只是举个例子，不一定是只在第
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摘要：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 极端到极致的优美
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摘要：关于矩阵和张量的区别有些人可能不太清楚，看了这篇文章相信你会很明白了。矩阵是由括号括起的n×m（例如，3×3）个数字的网格。我们可以加上和减去相同大小的矩阵，只要大小兼容（（n×m）×（m×p）= n×p），就将一个矩阵与另一个矩阵相乘，以及可以将整个矩阵乘以常数。向量是一个只有一行或一列的矩阵。我
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摘要：anaconda是优秀的python发行版，集成了各种常用的数据分析库，以下对anaconda常用功能进行总结。 查看anaconda虚拟环境 conda env list # 或者 conda info -e 创建一个新的虚拟环境 conda create -n env_name python=v
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摘要：深度学习的优化算法，说白了就是梯度下降。每次的参数更新有两种方式。第一种，遍历全部数据集算一次损失函数，然后算函数对各个参数的梯度，更新梯度。这种方法每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习，这称为Batch gradient descent，批梯度下
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摘要：https://blog.csdn.net/owenfy/article/details/80022586
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摘要：通过Photoshop的拾色器，我们知道表征颜色的模型的不止一种，本文将系统并且详细讨论这四种模型（HSV、LAB、RGB和CMYK）之间的联系以及应用。本文部分章节整合了多位优秀博主的博客（链接见本文末尾），并对其表示感谢。文章中模型转换使用的是C式伪代码而不是数学公式，这样更便于编程人士理解。
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摘要：卷积神经网络的不变性 不变性的实现主要靠两点：大量数据（各种数据）；网络结构（pooling）不变性的类型 1）平移不变性 卷积神经网络最初引入局部连接和空间共享，就是为了满足平移不变性。 关于CNN中的平移不变性的来源有多种假设。 一个想法是平移不变性是由于连续卷积层中神经元的感受野尺寸增加。另一
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摘要：调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。打开tensorboard你会看到sequence_length个rnn_cell stack在一起，只不过这些cell是share weight的。因此，sequence_length就和图的拓扑结构绑定在了一起，因此也就限制了每
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80737724 “微信公众号” 本文同步更新在我的微信公众号里，地址：
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摘要：之前在几篇博客中说到了权重共享，但都觉得不够全面，这里做个专题，以后有新的理解都在此更新。 1. 减少运算只是锦上添花之前说到权重共享可以减少运算，是的，但这样说好像是可有可无，只是运算量大小的问题，其实不是可有可无的。 2. 权重共享的本质是特征提取之前说到权重就是模板，我们按照一定的模板来与样本
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摘要：之前在几篇博客中说到了权重共享，但都觉得不够全面，这里做个专题，以后有新的理解都在此更新。 1. 减少运算只是锦上添花之前说到权重共享可以减少运算，是的，但这样说好像是可有可无，只是运算量大小的问题，其实不是可有可无的。 2. 权重共享的本质是特征提取之前说到权重就是模板，我们按照一定的模板来与样本
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摘要：版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。 本文链接：https://blog.csdn.net/qq_33690342/article/details/81301624 1、Windows 系统在“运行”对话框中输入dxdiag,点击“
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摘要：一、GPU是什么？与显卡是什么关系？安装在什么地方？有单独的GPU板卡吗？ GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显卡的大脑或心脏。GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于
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