《算法笔记》学习日记

目标检测论文阅读：ObjectBox算法笔记

标题：ObjectBox:FromCenterstoBoxesforAnchor-FreeObjectDetection会议：ECCV2022论文地址：https://link.springer.com/10.1007/978-3-031-20080-9_23这篇文章提出了一种非常新颖的anchor-free的目标检测算法，仅仅使用目标的中心位置就可以预测边界框。文中定义的回归目标和IoU损失非常
Convolution@·2023-01-11 11:04

目标检测论文阅读：GiraffeDet算法笔记

标题：GiraffeDet:AHeavy-NeckParadigmforObjectDetection会议：ICLR2022论文地址：https://openreview.net/forum?id=cBu4ElJfneV相比于其它文章对于neck的改进，这篇文章还指出目标检测中backbone并没有neck重要这一点。本文应该是第一个提出lightweight-backbone+heavy-nec
Convolution@·2023-01-11 11:04

目标检测论文阅读：YOLOF算法笔记

标题：YouOnlyLookOne-levelFeature会议：CVPR2021论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9578360/被标题骗了，这篇文章和YOLO系列其实一点关系都没有。这篇文章的切入点很巧妙，在精心设计FPN的时代另辟蹊径，指出FPN复杂的特征融合并不是取得高效检测的关键。YOLOF简单的结构可以作为baseline给后续研究带来
Convolution@·2023-01-11 11:33

目标检测论文阅读：FCOS算法笔记

标题：FCOS:FullyConvolutionalOne-StageObjectDetection会议：ICCV2019论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9010746/这篇文章是anchor-free模型的代表作，网络结构很简单。相比于anchor-based算法，FCOS和语义分割任务一样，逐像素预测，并对以此带来的问题分别提出解决方案。尤其
Convolution@·2023-01-11 11:01

使用c语言和GMP库实现伪随机算法笔记

步骤一：安装GMP库，两种方法选其一既可1.使用源码安装方式：2.使用在线安装的方式：步骤二：使用GMP库随机生成一个大数，样本代码如下：步骤三：使用GMP库随机生成一个大数，并判断生成的大数是不是素数，样本代码如下：步骤四：根据生成的大素数，产生下一个大素数，样本代码如下：步骤五：根据随机产生的大素数和随机数，使用BlumBlumShus算法产生伪随机数，样本代码如下：1):初始化将要使用的变量
weixin_30684743·2023-01-10 07:03

Deformable ConvNets v2算法笔记

论文：DeformableConvNetsv2:MoreDeformable,BetterResults论文链接：https://arxiv.org/abs/1811.11168这篇博客介绍个人非常喜欢的一篇目标检测文章：DCNv2，也就是DeformableConvNets论文的升级版，效果提升很明显，思想很简洁。主要的改进包括：1、在特征提取网络的更多层中引入deformableconvolu
AI之路·2023-01-10 06:18

学习日记（三）

目录PyTorch学习Sklearn学习前沿如何从GitHub下载csv文件PyTorch学习《PyTorch深度学习实践》完结合集-刘二大人https://blog.csdn.net/weixin_44410569/article/details/119895038到https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=7到https://blog.csdn
沟壑星空qq_42946961·2023-01-09 19:31

学习日记2

LSTM学习大纲https://blog.csdn.net/phdongou/article/details/113515466https://www.jianshu.com/p/2f17a3c62cdekeras中的units参数的意思-->这层的隐藏神经单元个数一个cell共有多少个参数假设units=64根据上图，我们可以计算，假设a向量是128维向量，x向量是28维向量，那么二者conca
沟壑星空qq_42946961·2023-01-09 19:01

学习日记1

目录GoolgeColab学习colab简单教程stackoverflow卷积神经网络深度学习迭代次数python（），[],{}pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释）欧式距离马氏距离深度学习模型训练超参数调整rnn学习损失和准确性matplotlib绘制堆叠柱状图GoolgeColab学习前提，要科学上网==优点：免费使用GPU进行计算Colab简介：https://colab.r
沟壑星空qq_42946961·2023-01-09 19:30

V831学习日记之串口通信

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档前言准备工作前言`提示：本文章镜像文件为：0.5.2提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、准备工作v831内存卡数据线杜邦线三调usb转TTL（自行提前上网下载相应的驱动）二、步骤1.按照图片，用USB转TTL连接V831注意TX连接RX代码如下（示例）：importserialimporttimeser=serial.S
进击的菜鸟Ks·2023-01-09 13:42

Python操作lxml库(Xpath篇)

学习日记目录学习日记一、Xpath概述1、Xpath简介2、Xpath的安装二、Xpath的常用规则1、路径查找2、节点查找3、未知节点4、获取节点中的文本5、选取多个路径Python操作lxml库文章集合一
醉蕤·2023-01-09 13:09

EAIDK学习日记—DAY1

边缘智能的发展现状与开发方法1.边缘智能的概念边缘计算的定义边缘智能2.边缘VS云3.边缘智能的类型①边缘收集数据，云端训练+推理（适用于大部分智能音箱，部分收音机）②边缘收集数据+推理，云端训练（端云结合，适用于大部分智能设备③边缘收集数据加推理，分布式边缘训练（适用于联邦学习）④边缘在线学习+推理4.边缘智能的算力基础-AI芯片5.芯片性能VS芯片计算量6.边缘智能应用开发现状7.模型加速权值
正太man·2023-01-09 11:57

sklearn、分类、基础——机器学习日记（一）

高效实现算法应用的工具包,从中调用算法一、scikit-learn(Sklearn)1.安装SKlearn2.常用模块与算法选择二、机器学习的分类基于学习形式分类基于目的分类三、基础算法四、基础背景一、scikit-learn(Sklearn)一个开源的基于python语言的机器学习工具包。它通过NumPy,SciPy和Matplotlib等python数值计算的库实现高效的算法应用。1.安装SK
Mid-Sep·2023-01-09 11:56

十月学习日记

目录InteractiveRecommenderSystemviaKnowledgeGraph-enhancedReinforcementLearningABSTRACTINTRODUCTION问题KERLMETHODoverleaf编译错误参考文献显示不出来报错高度不够2021.10.10智能信息检索1.浅谈因果推断在搜索纠偏中的应用（徐军）如何使用有偏的反馈训练无偏的排序？基于因果的搜索纠偏方
strawberry47·2023-01-09 11:55

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--损失函数

2023.1.8昨天预习了一下神经网络的学习的内容，神经网络的学习中的“学习”是指从训练中自动获取最优权重参数的过程。这里以后会学习到损失函数和函数斜率的梯度法。为了使神经网络学习，就得导入损失函数这一个指标。而学习的目的就是一该损失函数为基准，找出使它的值达到最小权重的参数。在利用感知机去实现数字电路的逻辑门的只由几个参数需要人工确定，而在MNIST识别任务中，我们面对不同的数字由不同的权重，这
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:24

“深度学习”学习日记。神经网络的学习--损失函数2

2023.1.8损失函数是表示神经网络模型在使用测试数据时评价其性能的“恶劣程度”的指标，也是在使用训练数据进行学习时，针对训练数据计算损失函数的值，找出使得损失函数的值尽可能小的权重参数。因此，如果损失函数有n个，那么我们也得将这n个损失函数的综合作为学习指标。以交叉熵函数为例子：这就好像是单个交叉熵函数扩大到了N分数据，不过最后是除以N，以求的“平均损失函数”，可以获得和训练数据数量无关的统一
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:24

“深度学习”学习日记。神经网络的批处理

2023.1.7昨天学习的神经网络的推理处理中的predict函数中的x的形状是一个有784个元素的一维数组，即代表一张图片，而今天学习的批处理的过程中，x数组的形状是“n维”每维784个元素（即一个n×784的矩阵）。在这里每一个x数组，代表一“批”数据就有“n张”图片，这样处理数据就称为批处理，对计算集的运算有极大好处，大幅度缩短处理时间。#predict()函数以numpy数组的形式输出各个
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:24

《神经网络与机器学习》学习日记 1

《神经网络与机器学习》学习日记1第一章绪论1.MachineLearning(机器学习ML)1.1MLmodel2.表示学习2.1定义2.2目的2.3关键2.4两个核心问题2.5好的表示2.6特征表示的两种方式
杜杜整日都在撕大帝·2023-01-09 11:23

“深度学习”学习日记。神经网络的推理处理

2023.1.6今天终于考完试了正式放寒假，前几天阳了而且得备考，一直没有继续“深度学习”。今天学习了利用MNIST数据集来进行神经网络得推理处理，学习得感悟就是编程得基础就是数学importnumpyasnpimportsys,osfromdataset.mnistimportload_mnistimportpickle#pickle是python序列化的一个工具!可以用来把对象来以文件的形式存
Anthony陪你度过漫长岁月·2023-01-09 11:21

流水作业调度算法c语言,算法笔记动态规划流水作业调度问题与Johnson法则

《算法笔记动态规划流水作业调度问题与Johnson法则》由会员分享，可在线阅读，更多相关《算法笔记动态规划流水作业调度问题与Johnson法则(12页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。
weixin_39672572·2023-01-08 02:26

opencv学习日记——图像的保存

opencv学习日记——图像的保存#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;//这部分用于自定义一张图片，给每个元素都上色voidAlphaMat
英雄小摔哥·2023-01-07 22:28

学习日记2020-10-21（注意力模块）

注意力模块：物体间或者物体内一些区域的关联性是有助于目标检测任务的，但是之前没人有实际的证明如何使用这种关联性是一定可行的，本文作者就尝试在检测网络中添加注意力模块。《RelationNetworksforObjectDetection》转载自博客：添加链接描述计算机视觉（computervision）中的注意力机制（attention）的基本思想就是想让系统学会注意力——能够忽略无关信息而关注重
Ger. 假老练·2023-01-07 22:27

学习日记2021-03-16论文学习

显著性物体检测研究综述基于优化融合的卷积网络显著目标检测*马杉杉，彭来献![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20210316101836650.png基于显著增强分层双线性池化网络的细粒度图像分类陈珺莹,陈莹*
Ger. 假老练·2023-01-07 22:27

机器学习日记Day6

昨天学习到训练集和测试集之间的性能差异是过拟合的明显标志，因此我们应该试图找到一个可以控制复杂度的模型。标准线性回归最常用的替代方法之一就是岭回归（ridgeregression），下面来看一下。1、岭回归岭回归也是一种用于回归的线性模型，因此它的预测公式与普通最小二乘法相同。但在岭回归中，对系数（w）的选择不仅要在训练数据上得到好的预测结果，而且还要拟合附加约束。我们还希望系数尽量小。换句话说，
RsZHUBUXING·2023-01-07 22:54

HTML学习日记（1）-HTML基础标签

文章目录前言一、工作原理？二、开发工具三、网页的基本结构1.双标签2.单标签四、标题标签1.标题标签的特点四、段落标签五、文本换行标签六、水平线标签七、字体样式标签八、图像标签九网页中的特殊符号十、超链接标签1.文本超链接超链接2.图片超链接3.锚链接4.功能链接前言HTML是超文本标记语言，一个html的文件就是一个网页，一个网页由标签组成。学习HTML最开始的时候就是学习并记忆HTML标签的语
活胶力·2023-01-07 22:24

C语言学习日记 1 数据溢出

涉及链接图片以及任何转载内容，如有冒犯，请及时联系我删除遗留问题为什么float类型的数据为什么不是一个精确值而是一个近似值#includevoidmain(){floatPI=3.14159;ints,r=5;s=r*r*PI;printf("s=%d\n",s);}输出结果s=75PI是实型s,r为整型运行的时候先将s,r转换为double,进行计算，因为s申明为整型，所以程序会将计算结果取整
帅ZR帅·2023-01-07 22:23

数字图像处理—学习日记（2）：图像直方图及均衡化

基本的图像处理操作交互式标注使用PyLab库ginput（）函数进行交互式标注。下面展示代码，脚本首先绘制图像，然后等待用户在图像窗口图像区域点击三次，点击得到的坐标【x,y】自动保存在x列表中。fromPILimportImagefrompylabimprt*im=array(Image.open('example.jpg'))imshow(im)print('Pleaseclick3point
MarkJhon·2023-01-07 22:22

系统动力学学习日记

系统动力学理论基本概念和构模主要过程与步骤1.1系统、模拟与模型系统动力学中系统的定义：一个由相互区别、相互作用的诸元素有机地联结在一起，而具有某种功能的集合体。（系统为相互作用诸单元的复合体）模拟是对真实客观事物内在结构及其运动、发展的动态行为的模仿。系统动力学模型是按照系统动力学理论建立起来的数学模型，采用专用语言，借助数字计算机进行模拟分析研究，以处理行为随时间变化的复杂系统的问题。1.2反
球球不睡觉·2023-01-07 22:50

鹅的学习日记 22/6/3

文章目录前言一、关于概率的基本概念二、机器学习定义三、机器学习类型四、机器学习四要素五、泛化与正则化六、线性回归七、模型选择与“偏差-方差”分解八、常用定理八、传统特征学习总结前言  这篇笔记写的是《神经网络与深度学习》的第二章，第二章的知识有些晦涩难懂，而且这是一篇学习笔记，必然不能只是为了发出来而发出来，所以不能说完全明白，也要说差不多才能算学会。因此，不会每天都发，但肯定是会发的。一、关于概
不在南极的企鹅大王·2023-01-07 22:19

C#学习日记3

1.字符串的操作String的操作（1）Length属性：统计字符串的长度，用法：str1.length(2)IndexOf()检索字符串：在字符串中检索某一个字符或字符串检索成功时返回字所在位置，检索失败时，返回-1。(3)截取字符串，str1.substring(截取字符串的起始位置，截取字符串的长度)/str1.substring(截取字符串的起始位置)-》在字符串结束时停止2.类型转换（1
刚子116·2023-01-07 22:49

MATLAB图像处理学习日记之图像处理闲杂曲——RGB变化666插曲

图像处理闲杂曲——RGB变化666插曲颜色分析提取等基本操作。clearall;clc;closeall;II1=imread('sffffffrt3.jpg');II1=im2double(II1);J1=imnoise(II1,'gaussian',0.1,0.05);subplot(221),imshow(II1);title('原始图像');subplot(222),imshow(J1);
海宝7号·2023-01-07 22:48

MATLAB图像处理学习日记之图像的基本几何变换——平移旋转裁剪123基础

01、平移函数自动保存为ffmove.m然后等待后面的调用functionJ=ffmove(Ixy,a,b)%定义一个函数名为ffmove,Ixy表示输入图像,a和b描述图像沿着x轴和y轴移动的距离,[M,N,G]=size(Ixy);Ixy=im2double(Ixy);J=ones(M,N,G);fori=1:Mforj=1:Nif((i+a)>=1&&(i+a)=1&&(j+b)<=N);J
海宝7号·2023-01-07 22:48

学习日记03-图像增强

1.色彩空间的转换img1=cv2.cvtColor(img,flag)img1是输出图像img是输入图像flag是色彩空间转换的类型例如img1=cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY)#转会灰度图像cv2.COLOR_BGR2RGBcv2.COLOR_BGR2HSVcv2.COLOR_BGR2YCrCbcv2.COLOR_BGR2HLScv2.COLOR_BGR
一场玫瑰花的葬礼·2023-01-07 22:46

算法笔记_108:第四届蓝桥杯软件类省赛真题(JAVA软件开发本科A组)试题解答

目录1世纪末的星期2振兴中华3梅森素数4颠倒的价牌5三部排序6逆波兰表达式7错误票据8带分数9剪格子10大臣的旅费前言：以下试题解答代码部分仅供参考，若有不当之处，还请路过的同学提醒一下~1世纪末的星期标题:世纪末的星期曾有邪教称1999年12月31日是世界末日。当然该谣言已经不攻自破。还有人称今后的某个世纪末的12月31日，如果是星期一则会....有趣的是，任何一个世纪末的年份的12月31日都不
weixin_34248705·2023-01-07 07:42

openfoam v8 波浪算例学习日记： 4.设定初始场

设定初始场各位不好意思，近一年来事情（毕业，读博…）有些多，而且开始主要使用wave2Foam以及plus版本自带的IHFoamsetWaves命令读取setWaveDict文件。其内容只有短短一行。$catsystem/setWavesDict...FoamFile{version2.0;formatascii;classdictionary;objectsetWavesDict;}//****
yunoicy·2023-01-06 23:17

算法笔记--极大极小搜索及alpha-beta剪枝

参考1：https://www.zhihu.com/question/27221568参考2：https://blog.csdn.net/hzk_cpp/article/details/79275772参考3：https://blog.csdn.net/BIT1120172185/article/details/80963609极小极大搜索算法即minimax搜索算法主要应用于零和博弈（非胜即负，
weixin_34417814·2023-01-06 09:25

Pytorch学习日记——常见的Transforms（二）

学习视频——B站【小土堆】代码fromPILimportImagefromtorch.utils.tensorboardimportSummaryWriterfromtorchvisionimporttransformswriter=SummaryWriter("logs")img=Image.open("dataset/train/0a7940e11293d1d4404c5c35065a5656
快乐白给·2023-01-05 19:13

Pytorch学习日记——DataLoader的使用

学习视频——B站【小土堆】下载数据集（将数据集下载到dataset文件夹，数据集为torchvision中的cifar-10）importtorchvisiontrain_set=torchvision.datasets.CIFAR10(root="./dataset",train=True,download=True)test_set=torchvision.datasets.CIFAR10(r
快乐白给·2023-01-05 19:13

Pytorch学习日记——nn.Module的使用

学习视频——B站【小土堆】代码importtorchfromtorchimportnnclassTudui(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()defforward(self,input):output=input+1returnoutputtudui=Tudui()x=torch.tensor(1.0)output=tudui(x)pri
快乐白给·2023-01-05 19:42

图学习？Transformer：我也行！

作者：Fareise来自：圆圆的算法笔记Transformer诞生于NLP领域，目前已经成为NLP中的主力模型。
zenRRan·2023-01-05 14:39

用检索做时间序列预测是一种怎样的体验

微信公众号“圆圆的算法笔记”，持续更新NLP、CV、搜推广干货笔记和业内前沿工作解读~后台回复“交流”加入“圆圆的算法笔记”交流群；回复“时间序列“、”多模态“、”迁移学习“、”NLP“、”图学习“、”
fareise·2023-01-05 14:38

让一个模型处理多种数据的N种方法

微信公众号“圆圆的算法笔记”，持续更新NLP、CV、搜推广干货笔记和业内前沿工作解读~后台回复“交流”加入“圆圆的算法笔记”交流群；回复“时间序列“、”多模态“、”迁移学习“、”NLP“、”图学习“、”
fareise·2023-01-05 14:37

解读两篇最新多元时间序列预测工作

本文首发于公众号“圆圆的算法笔记”解读两篇最新多元时间序列预测工作点关注，不迷路，用心整理每一篇算法干货~多元时间序列预测任务主要解决的是输入多变量时间序列，预测多变量未来序https://mp.weixin.qq.com
fareise·2023-01-05 14:07

图学习？Transformer：我也行

微信公众号“圆圆的算法笔记”，持续更新NLP、CV、搜推广干货笔记和业内前沿工作解读~Transformer诞生于NLP领域，目前已经成为NLP中的主力模型。
fareise·2023-01-05 14:36

RetinaNet算法笔记

RetinaNet算法笔记1.核心思想1.1focalloss损失1.2简单的网络结构2.网络结构2.1backbone网络2.2FPN网络2.3head网络2.3.1分类子网络2.3.2回归子网络3.
ckq3·2023-01-05 12:26

目标检测论文阅读：EfficientDet算法笔记

标题：EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection会议：CVPR2020论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9156454/这篇文章读起来还是比较顺的，每个改进点理解起来都不难，可以说是simplebutwork，特别是提出了可以适用于不同资源限制情景下的一系列检测器。其中对模型进行缩放的方法也极大
Convolution@·2023-01-05 12:22

目标检测论文阅读：Grid R-CNN算法笔记

标题：GridR-CNN会议：CVPR2019论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8953602/这篇文章理解起来并不难，但是具体是如何操作的，还是要结合代码来进一步理解。很多地方虽然可以get到作者的想法，但是有一种一知半解的感觉，不知道实现起来要怎么做。Abstrct这篇文章提出了一种非常新颖的、利用网格引导定位机制的目标检测框架，命名为Grid
Convolution@·2023-01-04 09:06

目标检测论文阅读：Cascade R-CNN算法笔记

标题：CascadeR-CNN:DelvingIntoHighQualityObjectDetection会议：CVPR2018论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/8578742/这篇文章的改进其实不难，但是关于为何这样改进，motivation是什么，以及实验论证环节，作者做了大量的阐述，逻辑非常清晰，有理有据。原文读起来还是比较拗口的，弄懂每个图
Convolution@·2023-01-04 09:16

算法笔记（23）网格搜索及Python代码实现

网格搜索，搜索的是参数，即在指定的参数范围内，按步长依次调整参数，利用调整的参数训练学习器，从所有的参数中找到在验证集上精度最高的参数，这其实是一个训练和比较的过程。本节介绍三种网格搜索方法：简单网格搜索、与交叉验证结合的网格搜索、使用GridSearchCV的网格搜索。网格搜索方法简单网格搜索for循环遍历全部的参数设置，并找出最高分和对应的参数。X_train,X_test,y_train,y
编程研究坊·2023-01-02 12:37

算法笔记（10）支持向量机SVM及Python代码实现

支持向量：在训练数据集中，只有一部分数据对于边界的确定是有帮助的，而这些数据点就是正好位于决定边界上的，这些数据被称为“支持向量”。最大边界间隔超平面:两类样本分别分割在该超平面的两侧,两侧距离超平面最近的样本点到超平面的距离被最大化了。SVM算法的核函数功能：将数据投射到高维空间。SVM算法常用核函数：线性核函数LINEAR、高斯径向基核函数RBF、多项式核函数POLY、神经元的非线性作用核函数
编程研究坊·2023-01-02 12:07
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