摘要: 一、多线程的基础知识 1、进程的定义:进程是进程实体的运行过程,是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。 2、线程的定义:引入进程的目的是为了更好地使多道程序并发执行,提高资源利用率和系统吞吐量;而引入线程的目的则是为了减小程序在并发执行时所付出的时空开销,提高操作系统的并发性能。线程最直接的理解就 阅读全文
posted @ 2021-09-04 16:55 X18301096 阅读(422) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、数据类型 1、基本数据类型 整形 short(signed、unsigned) 示例: short a; short int a; int(signed、unsigned) 示例: int a; long(signed、unsigned) 示例: short a; long int a; 浮点型 阅读全文
posted @ 2021-07-24 16:41 X18301096 阅读(1247) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、前言 pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的Python库。Echarts是百度开源的一个数据可视化 JS 库,可以生成一些非常酷炫的图表。 本文将会介绍Pyecharts1.x版本的使用方法,本文所有语句均基于v1.8.1,通过以下语句查询使用pyecharts版本: im 阅读全文
posted @ 2020-08-29 16:00 X18301096 阅读(291) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 持续更新。。。 一、损失函数 loss:预测值(y)与已知答案(y_)之间的差距 NN优化目标: 1、均方差mse tensorflow2实现 loss_mse = tf.reduce_mean(tf.square(y_-y)) y_代表label,已知答案,y代表预测值 2、自定义损失函数 ten 阅读全文
posted @ 2020-07-15 23:15 X18301096 阅读(206) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、内置序列类型概览 按照存放类型分类 不同类型的数据:list, tuple, collections.deque 一种类型的数据:str, bytes, bytearray, memoryview和arrray.array 按照是否修改分类 可变序列:list, bytearray, array 阅读全文
posted @ 2020-07-10 18:27 X18301096 阅读(158) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、线性回归 1、库:tensorflow,pandas,matplotlib.pyplot 2、其他函数:data = pd.read_csv('路径') 读取csv格式文件 data.head() 读取前五行 plt.scatter(data.Education,data.Income)#绘制散 阅读全文
posted @ 2020-07-01 11:20 X18301096 阅读(1413) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、思路 语义分割既需要丰富的空间信息,又需要较大的感受野。然而,现代方法通常会牺牲空间分辨率来实现实时推理速度,导致性能低下。本文提出了一种新的双边分割网络(BiSeNet)来解决这一难题。我们首先设计一个空间路径以较小的步幅保存空间信息并生成高分辨率特征。同时,采用快速下采样策略的上下文路径获取 阅读全文
posted @ 2019-10-23 22:14 X18301096 阅读(2424) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 论文地址:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Yang_DenseASPP_for_Semantic_CVPR_2018_paper.pdf 一、相关工作 1、FCN FCN开创了语义分割任务的先河,高级语义信息在分割网络中起着 阅读全文
posted @ 2019-10-23 20:59 X18301096 阅读(5481) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、摘要 组成:意义目的(1句话),前人方法总结,优点+缺点(1句话),本文针对这些问题提出什么方法(1句话),叙述机制的好处和原因(1句话),介绍实验精度(1句话),最后总结本文方法的优点。 二、综述(引言) 第一段:介绍提出本文方法的背景和目的,简单总结以前方法的不足以及本文方法的优势 第二段: 阅读全文
posted @ 2019-09-24 22:00 X18301096 阅读(350) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 深度学习中的数据增强与实现 深度学习中的数据增强(data augmentation) 阅读全文
posted @ 2019-09-08 08:28 X18301096 阅读(1382) 评论(0) 推荐(0) 编辑