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2019年4月4日
【转】ROI Pooling
摘要: Faster rcnn的整体构架: 训练的大致过程: 1、图片先缩放到MxN的尺寸,之后进入vgg16后得到(W/16,H/16)大小的feature map; 2、对于得到的大小为(W/16,H/16)的feature map上的每一个位置,都生成三种比例、三种(rotio、scale)尺度的an
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posted @ 2019-04-04 16:39 未完待续z
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【转】VGG网络结构及参数
摘要: VGG网络 VGG16输入224*224*3的图片,经过的卷积核大小为3x3x3,stride=1,padding=1,pooling为采用2x2的max pooling方式: 1、输入224x224x3的图片,经过64个卷积核的两次卷积后,采用一次pooling。经过第一次卷积后,c1有(3x3x
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posted @ 2019-04-04 16:08 未完待续z
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2019年1月18日
面试知识点准备(各方面)
摘要: 1. https://github.com/CyC2018/CS-Notes 算法,操作系统,网络,面向对象,数据库,Java,系统设计,编码规范,git,docker等 http://yangcongchufang.com/高级python编程基础/python-process-thread.ht
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posted @ 2019-01-18 15:13 未完待续z
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2018年11月14日
Hive 基本操作
摘要: 1.创建一个表 (字段表名不加引号‘,分隔符需要加引号) 2.插入数据 ·filepath 可以是: 相对路径,如project/data1 绝对路径,如/user/hive/project/data1 完整的URL,如hdfs://namenode:9000/user/hive/project/d
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posted @ 2018-11-14 11:27 未完待续z
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2018年11月12日
【转】正则化为什么能防止过拟合
摘要: 正则化为什么能防止过拟合(重点地方标红了) 正则化方法:防止过拟合,提高泛化能力 在训练数据不够多时,或者overtraining时,常常会导致overfitting(过拟合)。其直观的表现如下图所示,随着训练过程的进行,模型复杂度增加,在training data上的error渐渐减小,但是在验证
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posted @ 2018-11-12 17:03 未完待续z
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Ubuntu14.0 + CUDA9.0 + cudnn7.0 + TensorFlow-gpu1.7.0
摘要: 在安装好nvidia驱动的基础上安装 CUDA9.0 + cudnn7.0 + TensorFlow-gpu1.7.0 这三个是匹配的版本 别的匹配(CUDA8.0 + cudnn6.0 + TensorFlow-gpu1.4.0),更高版本没有了解,日后补充 1.安装CUDA9.0 下载CUDA9
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posted @ 2018-11-12 11:31 未完待续z
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2018年10月9日
leetcode525. 连续数组 python
摘要: 给定一个二进制数组, 找到含有相同数量的 0 和 1 的最长连续子数组。 示例 1: 示例 2: 时间复杂度改为O(n),通过
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posted @ 2018-10-09 14:47 未完待续z
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【转】机器学习1000题(1-304)
摘要: BAT机器学习面试1000题系列 1 请简要介绍下SVM,机器学习 ML模型 易SVM,全称是support vector machine,中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法,它的目标是为确定一个分类超平面,从而将不同的数据分隔开。扩展:这里有篇文章详尽介绍了SVM的原理、推导,《支
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posted @ 2018-10-09 09:55 未完待续z
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2018年9月27日
图像边缘算法-欧氏距离法
摘要: # -*- coding: utf-8 -*- import cv2 import numpy as np fn = '10093lv6-0.jpg' def get_EuclideanDistance(x,y): myx = np.array(x) myy = np.array(y) return np.sqrt(np.sum((myx-myy)*(myx-myy))...
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posted @ 2018-09-27 15:00 未完待续z
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2018年9月17日
Java学习路线
摘要:
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posted @ 2018-09-17 16:48 未完待续z
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