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摘要: 二分法 二分法和系统函数性能差距几百倍。 牛顿迭代法 要求$t^\frac {1} {n}$,设所求值为$x$,可列方程$x^n t = 0$,令$f(x) = x^n t = 0$,现使用泰勒公式在一个初始的点$x_0$处展开$f(x)$,有 $$f(x) = f(x_0) + f'(x_0)(x 阅读全文
posted @ 2018-09-21 03:26 木易修 阅读(1027) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 先上caffe dropout_layer.cpp源码,如下: 原始的dropout的原理: 在训练时,每个神经单元以概率p被保留(dropout丢弃率为1 p);在测试阶段,每个神经单元都是存在的,权重参数w要乘以p,成为:pw。测试时需要乘上p的原因:考虑第一隐藏层的一个神经元在dropout之 阅读全文
posted @ 2018-09-19 15:39 木易修 阅读(1384) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文:CBAM: Convolutional Block Attention Module "论文链接" "pytorch代码" 论文:Approach for Fashion Style Recognition on JD AI Fashion Challenge "论文链接" CVPR2018论 阅读全文
posted @ 2018-09-16 11:30 木易修 阅读(532) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 来一发普通的二维卷积 1.输入feature map的格式为:m m h1 2.卷积核为 k k 3.输出feature map的格式为: n n h2 参数量:k k h1 h2 计算量: k k h1 n n h2 分组卷积 设分组大小为g,则: 参数量: (k k h1/g h2 /g) g 阅读全文
posted @ 2018-09-12 14:33 木易修 阅读(2025) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SSD: Single Shot MultiBox Detector 1. Introduction 改进点: 以前的方法都是先搞bounding box,再对box里面做分类。特点:精度高,速度慢。 SSD不需要在bounding box上采样,特点:精度高,速度快。 小卷积核在bounding 阅读全文
posted @ 2018-08-29 09:50 木易修 阅读(2326) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 以care.log这个log文件为例, care.log: 希望结果为: 匹配从行首到关键字并替换 匹配关键字并保留匹配到关键字其中一部分(用括号指代要保留的部分在 后用\1\2.....表示) 合并匹配到的行与上一行 删除空行 或 最后,合并在一起: 阅读全文
posted @ 2018-08-29 09:22 木易修 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、安装mysql 1. 安装mysql过程中,需要设置mysql的root账号的密码,不要忽略了。 2. 以上3个软件包安装完成后,使用如下命令查询是否安装成功: 查询结果如下图所示,表示安装成功。 二、设置mysql远程访问 1. 编辑mysql配置文件,把其中bind address = 12 阅读全文
posted @ 2018-08-23 19:14 木易修 阅读(208) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 在PyTorch中测试DataLoader读取后的图像,对图像画框cv2.rectangle时报错: 网上搜索良久无果,维度和数值也都检查无误,后在Stack Overflow上发现解决方案: 这里使用copy后,报错问题解决,但是Stack Overflow上也没有人知道原因所在, I faced 阅读全文
posted @ 2018-08-18 12:04 木易修 阅读(9559) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 概述 PyTorch在做一般的深度学习图像处理任务时,先使用dataset类和dataloader类读入图片,在读入的时候需要做transform变换,其中transform一般都需要ToTensor()操作,将dataset类中__getitem__()方法内读入的PIL或CV的图像数据转换为to 阅读全文
posted @ 2018-08-17 17:47 木易修 阅读(62254) 评论(1) 推荐(3) 编辑
摘要: 经常要clone github中的一些项目,无奈如果不爬梯子的话速度实在是龟速,经常1k/s,于是搜了下解决方法,改HOSTS大法。 Windows下在C:/Windows/system32/drivers/etc/hosts Ubuntu等linux系一般在/etc/hosts 在hosts中添加 阅读全文
posted @ 2018-08-08 15:15 木易修 阅读(17119) 评论(8) 推荐(3) 编辑
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