02 2023 档案
摘要：| 题目名字 | 两数之和 | | | | | 链接 | https://leetcode-cn.com/problems/two-sum/| | 难度 | 简单 | | 类型 | 数组 | | 方法 | 暴力枚举、哈希表 | 注：题目中数组中同一个元素不能使用两遍。意思是：结果不能用两遍同一个数，
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摘要：| 原始题目 | SSD: Single Shot MultiBox Detector | | | | | 中文名称 | SSD: 一阶段 多框 检测器 | | 发表时间 | 2015年12月8日 | | 平台 | ECCV 2016 | | 来源 | 北卡罗来纳大学教堂山分校 | | 文章链接 |
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摘要：| 原始题目 | SSH: Single Stage Headless Face Detector | | | | | 中文名称 | SSH: 单阶段 无头的 人脸检测器 | | 发表时间 | 2017年8月14日 | | 平台 | ICCV 2017 | | 来源 | University of
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摘要：| 原始题目 | Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks | | | | | 中文名称 | 基于 多任务级联卷积网络 的 联合 人脸检测与对齐 | | 发表时间 | 201
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摘要：| 原始题目 | A Survey of Model Compression and Acceleration for Deep Neural Networks | | | | | 中文名称 | 深度神经网络的模型压缩和加速综述 | | 发表时间 | 2017年10月23日v1, 2020年6月14
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摘要：1. 平均绝对误差：MAE（Mean Absolute Error） 2. 均方误差：MSE（Mean Squared Error） 3. 均方根误差：RMSE（Root Mean Squard Error） 4. 决定系数：R2（R-Square） 5. 校正决定系数（Adjusted R-Squ
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摘要：| 原始题目 | Sample and Computation Redistribution for Efficient Face Detection | | | | | 中文名称 | 采样和计算 重分配的 高效人脸检测 | | 发表时间 | 2021年5月10日 | | 平台 | ICLR-202
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摘要：项目地址：https://github.com/DeepLabCut/DeepLabCut 1. 安装 pip install "deeplabcut[gui,tf]" 2. 启动 GUI 界面 python -m deeplabcut
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摘要：| 原始题目 | Deep High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition | | | | | 中文名称 | 面向视觉识别的深度高分辨率表示学习 | | 发表时间 | 2019年8月20日 | | 平台 | TPAMI |
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摘要：需求： 我有一些pad 文件，它们有一些表格。我需要一个图像识别工具，或者是根据我复制的表格文本来自动生成 markdown 代码。 两种方案： 一种是基于图像，输入图像然后分割每一个元素，送到 OCR 中进行文字识别，最后进行 OCR 的格式转换，再组装成 markdown 格式。 第二种： 写一
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摘要：在线LaTex 公式编辑 LaTex ~~强大的是：这个竟然支持图像识别公式，太棒了。~~ 好吧，它收费了。我决定要抛弃它的图像识别功能了了。 由于该在线图像识别公式的应用已经收费。因此我尝试了如下开源库用来图像识别公式： 代码仓库： https://github.com/lukas-blecher
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摘要：亲测可用，链接：https://www.cnblogs.com/chat-gpt/p/how-to-use-chatgpt-in-china.html 不过接码平台最少要支付 0.5$。我选择了菲律宾的号，成功了。 链接已挂！ 类似教程: https://www.intbell.com/cn/blo
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摘要：1. 论文模型图： 2. 模型代码：pytorch 实现 https://github.com/oukohou/SSR_Net_Pytorch/blob/master/SSR_models/SSR_Net_model.py 注：pytorch 中的 view 在 onxx 的可视化 Netron 中
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摘要：https://zh.cppreference.com https://www.cplusplus.com https://www.tutorialspoint.com/cplusplus https://www.learncpp.com https://github.com/fffaraz/awe
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