随笔分类 - algorithm
摘要：本文实现使用yolov8训练自己的火灾数据集。 1. 数据的获取。 本文所使用的火灾数据集是在Roboflow上下载的。Roboflow是一款专为YOLOv8设计的自动化训练数据工具，它为YOLOv8提供了一种更便捷、更快速的方式来准备训练数据。它能够自动从开发者提供的原始图像数据中提取所需的信息，
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摘要：本文实现在 windows + CPU 的环境下实现实时火宅检测 项目网址：https://github.com/noorkhokhar99/Fire-Detection-using-YOLOv8 具体实现步骤： 1. 使用 Anaconda 搭建一个新的虚拟环境： conda create -n
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摘要：在最近的学习中，看到代码中展示了如何画出支持向量机分类结果的决策面、最大间隙面和支持向量，即确定用支持向量机分类函数 SVC 进行分类后得到分类超平面和间隙面函数以及支持向量坐标的方法，分享给大家~ 1. 训练 svm 分类器 SVC 代码 1 from sklearn import svm 2 i
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摘要：大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章
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摘要：1. 知识点简介 最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）是常见的估计模型参数的方法。 早在19世纪，勒让德就认为按照 “误差的平方和最小” 这个规则估计出来的模型是最接近真实情形的。于是就有： 其中，yi 是观测值或真实值，即样本数据，即采集得到的数据。f(xi) 是把
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摘要：最大似然估计法，是学习深度学习不可缺少的知识，在 《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书中看到了相关知识，简洁明了，分享给大家~ 1. 知识点 最大似然估计法（MLE, Maximum L
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摘要：最近在看《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow》—— 清华大学出版社 这本书， 看到第8章——目标检测，其中有使用 HOG 进行目标检测的代码，觉得写的通俗易懂，就分享给大家~（但是课本中的代码有一些Bug，本人已经修改完了，现在的代码是可以跑通的） 代码如下： 1 # (1) 载入
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摘要：汉诺塔算法是C语言递归算法调用的一个经典算法，对学习和理解C语言的递归函数调用有一定的帮助。 汉诺塔递归算法思路： 1. 如果只有一个盘子，那么直接从柱子1移动到柱子3 2. 如果有 >1 个盘子，那么先把 n-1 个盘子从柱子1移动到柱子2 （想要让最底下一个移动到从柱子1移动到柱子3，一定会有这
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迷宫生成算法之一——prim算法python代码详解（One of the maze generation algorithm - prim algorithm Python code detail）
摘要：之前已经介绍过了迷宫生成算法中的深度优先算法，这次让我来解析下迷宫生成之一的prim算法。 代码来源：https://blog.csdn.net/juzihongle1/article/details/73135920?spm=1001.2014.3001.5506 1. 我理解的迷宫生成算法之一的
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摘要：最近接触到了生成迷宫的算法，查找了资料了解了迷宫生成的三大经典算法——深度优先、随机Prim、递归分割，本文就深度优先算法的代码进行详细解析，希望能帮助大家理解。 代码来源：https://blog.csdn.net/juzihongle1/article/details/73135920?spm=
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