12 2022 档案
摘要：slides: https://c.d2l.ai/stanford-cs329p/_static/pdfs/cs329p_slides_7_2.pdf 视频：https://www.bilibili.com/video/BV13g411N7xy/?spm_id_from=333.999.0.0&vd
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摘要：1. 配置环境 参考文档：https://mmclassification.readthedocs.io/zh_CN/dev-1.x/get_started.html git clone -b 1.x https://github.com/open-mmlab/mmclassification.gi
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摘要：参考： https://blog.csdn.net/Wuli_jiejie/article/details/98342731 点击调试中打开配置选项 比如： .vscode/launch.json: 加入 "args": [ "--source", "0", ],
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摘要：model.eval() 负责改变batchnorm、dropout的工作方式，如在eval()模式下，dropout是不工作的。 torch.no_grad() 负责关掉梯度计算，节省eval的时间。 只进行inference时，model.eval() 是必须使用的，否则会影响结果准确性。 而
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摘要：代码： import pandas as pd import glob target_path = 'Dataset/target.csv' cat_list = glob.glob('Dataset/cat/*csv') for index, cat_csv in enumerate(cat_li
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摘要：当我们做一个分类问题时，比如手写数字识别，识别的是 0-9 几种数字。前提是给的就是 0-9 的测试样本，那我们如果给模型一个手写的 x ，显然它依旧会把 x 归为 0-9 的某个类别，可能还会输出一个较大的概率。 那我们训练机器学习时候怎么做的呢？首先，我们收集这 10 类的样本，使用有监督学习的
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摘要：百度产品： 1. 手势识别 24种常见手势。 1）上述24类以外的其他手势会划分到other类，其实就是啥都不显示。 2）除识别手势外，若图像中检测到人脸，会同时返回人脸框位置。 应用的技术分析： 手部检测（单手或双手）、人脸检测、检测到手部后对手进行 2D CNN 分类。 参考：https://c
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摘要：#### 1. 推理脚本参数解析 脚本位置：https://github.com/ultralytics/yolov5/blob/master/detect.py 本文目的：通过学习该脚本，让我们可以自己编写别的项目的推理脚本。 主函数： if __name__ == "__main__": # 定
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摘要：1. 配置环境 参考：https://mmpose.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html 第 1 步 使用 MIM 安装 MMCV pip install -U openmim -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/si
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摘要：修改当前用户的密码： sudo passwd 你的用户名 0. 环境说明： 假设本机为 A，为 Windows 系统。远程服务器 B 为 Linux 系统。 1. 本机 A 安装 ssh 可以使用 ssh -V 查看是否安装成功。 2. 本机 A 的 VSCode 安装 remote develop
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摘要：1. 最优状态估计 情景1：假设一个一个比赛中，不同队伍的自动驾驶汽车使用 GPS 定位，在 100 种不同的地形上各行驶 1 公里。每次都尽可能停在终点。然后计算每只队伍的平均最终位置。 第一组输了：因为虽然方差小，但是偏差大。 第二组输了：因为偏差小，但是方差大 第三组赢了：偏差和方差都小 不能
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摘要：1. 为什么使用 Kalman Filters？ 1.1 什么是 Kalman Filters？ Kalman Filters 是一种优化估计算法。下面使用使用两个例子说明 Kalman Filters 的用处。 例子1： 用来说明： 在系统的状态无法直接被测量时候， Kalman Filters
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