追本溯源Q&A

单发多框检测（SSD）代码实现以及Q&A

之前，我们分别介绍了边界框、锚框、多尺度目标检测和用于目标检测的数据集。现在我们已经准备好使用这样的背景知识来设计一个目标检测模型：单发多框检测（SSD）。该模型简单、快速且被广泛使用。尽管这只是其中一种目标检测模型，但本节中的一些设计原则和实现细节也适用于其他模型。1.模型简而言之，通过多尺度特征块，单发多框检测生成不同大小的锚框，并通过预测边界框的类别和偏移量来检测大小不同的目标，因此这是一个
chnyi6_ya·2023-01-12 08:32

67.物体检测算法：单发多框检测（SSD）和YOLO 以及Q&A

1.生成锚框2.SSD模型越到顶部去拟合大物体，底部是来拟合小物体的。3.SSD的效果4.总结SSD通过单神经网络来检测模型以每个像素为中心产生多个锚框在多个段的输出上进行多尺度的检测5.YOLO（youonlylookonce）6.YOLO的效果7.Q&AQ1:测试数据做平均，是结果做平均还是概率做平均？还是看实际情况选择？A1:结果做平均。
chnyi6_ya·2023-01-12 08:47

点成Q&A | 12月22日直播笔记：药物研制过程中的一些温度控制问题及解决方案

药品研发与质控专题直播周即将开启正在进行中。昨日精彩直播：浅谈药物研制过程中的一些温度控制，感谢大家的观看与支持！昨晚的直播间收到一些粉丝的技术问题，虹小科汇总了热点问题并请讲师详细解答，在此整理分享给大家，请查收！问题及详细解答Q：这里的溶析结晶也叫盐析结晶吗？A：不是的。溶析结晶和盐析结晶是两种不同的结晶方法。虽然都是需要向溶液中去加入某种物质来促进结晶，但是作用原理是不同的。这种外加的物质在
虹科电子科技·2023-01-11 16:01

虹科Q&A | SWCF2022 12月6日演讲笔记：C波段卫星与5G之间的干扰排查及解决方案

虹科2022年度SWCF卫星通信与仿真测试研讨会正在进行中。昨日精彩演讲：C波段卫星与5G之间的干扰排查及解决方案，感谢大家的观看与支持！昨晚的直播间收到一些粉丝的技术问题，虹小科汇总了热点问题并请讲师详细解答，在此整理分享给大家，请查收！演讲主题：C波段卫星与5G之间的干扰排查及解决方案干扰产生的原因频谱重叠5G信号功率远大于卫星信号功率无源互调PIM旧有宽带LNB未更换5G与卫星部分频段离得太
虹科电子科技·2023-01-11 16:31

三维重建基础： 坐标系 (更新中)

文章目录概述计算机视觉：投影矩阵M：世界坐标系->像平面坐标系相机坐标系->像平面坐标系：世界坐标系->相机坐标系计算机图形：MVP变换view/camera变换常见坐标系定义colmap中的坐标系线性代数相关基础Q&
F_L_O_W·2023-01-11 16:48

CSDN TOP1“一个处女座的程序猿“如何通过写作成为百万粉丝博主

四、技术创作给我带来的变化和成长五、现场问题答疑（Q&A）六、最后如何通过写作成为百万粉丝博主前言有幸参加阿里云和InfoQ联合创办的创作者训练营，第一节课分享的老师是CSDNTOP1的“一个处女座的程序猿
Lansonli·2023-01-10 17:14

go gin 正确读取http response body内容并多次使用详解

目录事件背景心智负担前置知识解决思路追本溯源上手开发测试代码总结事件背景最近业务研发反映了一个需求：能不能让现有基于gin的webservice框架能够自己输出response的信息，尤其是responsebody
·2023-01-10 04:17

【团队效率提升】Python-PyWebIO介绍

作者：京东零售关键Q&A快速了解PyWebIOQ：首先，什么是PyWebIO？
·2023-01-06 09:52

磨金石教育｜干货分享：剪辑技法之跳切（上）

历史来源：①跳切剪辑虽然是在第三次的电影革命“法国新浪潮电影运动”的导演戈达尔在他的电影《筋疲力尽》中运用，但是要对“跳切”追本溯源的考究，就不得不提伟大的电影先驱，被世人成为
磨金石教育学院·2023-01-05 18:18

学计算机基础的重要性,论计算机基础的重要性

要深刻的理解一个事物，要追本溯源(第一性原理)，以发展的眼光把握事物的发展历史，站在巨人的肩膀，站得高，望得远。《大学计算机：计算思维导论》给我带来了宏观的计算机景图。
易·梦·2023-01-05 02:30

语义分割项目详解

推陈出新上面笔者已经简单的为大家过一篇语义分割的简略发展史，下面将带大家追本溯源，一步一步的探讨出语义分割未来发展的诸多可能性。先来简单总结下传统图像分割。
闫倩倩爱编程·2023-01-04 15:34

一些Q&A

Q1:如果要提高泛化性，就有可能增加数据？调参的意思是不是最大了？A1:增加数据确实是提高泛化性最简单也是最有效的方法，但是增加数据不是指差不多的数据，而是对数据的质量有要求。例如，做猫狗的图片识别时，要增加猫的照片，不是单纯地增加一个角度的重复照片，而是比如背景不同，光照不同，角度不同等等。当有很多数据时，调参就不再是一件最重要的事情。过度调参有可能只fit到当前的情景，但在实际业务中，可能会增
chnyi6_ya·2023-01-02 08:58

SuperMap GIS BIM类型数据处理 Q&A

一、数据简介BIM（BuildingInformationModeling）建筑信息模型。首先由AutoDesk公司提出的技术，用来帮助实现建筑信息的集成，从建筑的设计、施工、运行直至建筑全寿命的周期终结，将各种信息整合到一个三维模型数据库中。设计团队，施工单位、设施运营等多方面人员协同工作，提高工作效率、节省资源、降低成本、以实现可持续发展。BIM的核心是通过建立虚拟的建筑工程三维模型，利用数字
supermapsupport·2022-12-30 15:57

SuperMap GIS三维插件使用Q&A

目录一、使用插件前，你需要知道支持哪些文件二、插件下载地址三、插件版本支持列表四、插件需要的许可及许可注意事项五、超图插件安装部署1、3dsMax2、Revit3、Civil3D4、Navisworks5、Bentley6、Tekla六、可能遇到的报错及解决办法1、3dsMax问题一：插件导出后udb中模型数据集对比原始模型出现贴图丢失问题二：模型导出后在场景里面查看变黑问题三：模型导出后看不到原
supermapsupport·2022-12-27 23:28

INT8量化原理理解

INT8量化原理INT8量化目的不饱和（最大值）映射饱和映射INT8量化流程TensorRT的INT8量化TensorRTINT8量化过程编写Calibration器，进行INT8量化关于INT8量化原理的Q&
Activewaste·2022-12-27 17:23

mmdet-rfla调试经验

mmdet-rfla调试经验环境配置Q&A导入数据安排数据集文件夹调试数据集路径网络选型数据集类别配置训练命令Q&A这篇文章是属于今年TOD领域的文章，比较惊喜的是它提出了基于Gaussianprior
MC.zeeyoung·2022-12-23 17:19

【天池学习笔记】二手车交易价格预测

3.2常用绘图3.3相关性,独立性分析3.4问题解答3.5代码总结4.特征工程4.1数据理解4.2数据清洗4.3特征构造4.4特征选择4.5类别不平衡4.6代码4.5Q&A总结5.建模与调参6.模型融合Q&
Junieson·2022-12-23 09:34

Windows AMD 安装 PyTorch

目录Q&A前提安装验证Q&AQ：笔记本不是英伟达（NVIDIA）显卡，能安装PyTorch吗？A：可以！选择CPU为运算平台的PyTorch安装版本。
Larry Chow·2022-12-23 09:14

【强化学习笔记】二.价值学习

3.如何将TD算法应用到DQN网络Q&A问：强化学习的目标是什么？最大化累计奖励（或者说得到最多的奖励）问：用什么办法实现最大化累计奖励？
山野庸才熏悟空·2022-12-22 08:58

HBU_神经网络与深度学习 实验7 前馈神经网络：鸢尾花分类

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类0.深入研究鸢尾花数据集1.小批量梯度下降法2.数据处理(1)数据分组(2)数据读取(3)用DataLoader进行封装3.模型构建4.完善Runner类5.模型训练6.模型评价7.模型预测二、实验Q&
ZodiAc7·2022-12-21 06:38

HBU_神经网络与深度学习 实验3 线性回归

、Runner类介绍四、基于线性回归的波士顿房价预测1.数据处理（1）数据预览（2）数据清洗（3）数据集划分（4）特征工程2.模型构建3.完善Runner类4.模型训练5.模型测试6.模型预测五、实验Q&
ZodiAc7·2022-12-21 06:07

如何管理客商主数据，附要点和Q&A

客商主数据（客户、供应商、既是客户也是供应商）是企业最常用的主数据类型之一。要实现上下游的打通，方便企业内部相关业务的运转以及信息流通，做好客商主数据的管理至关重要。什么是客商主数据客商主数据是一类复杂的主数据，以下数据类型都可以涵盖在客商主数据管理的范畴中。1.客户客户是指购买企业产品或服务的组织。需要提示的是，这里所说的客户不包括传统的个人客户，同时客户购买企业的商品和服务是为了供自身使用。2
辰哥爱学习·2022-12-20 03:52

《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文总结

feature的知识3、基于relation的知识四、本文提出的传统基于response的知识的蒸馏方法1、softtarget与hardtarget、温度因子T与推广的softmax：2、知识蒸馏的流程：五、Q&
LionelZhao·2022-12-18 14:08

卢家峰课程系列-- advanced rs-fmri analysis 4/6 group ICA与 Q&A

卢家峰课程系列--advancedrs-fmrianalysis4/6groupICA与Q&A文章目录卢家峰课程系列--advancedrs-fmrianalysis4/6groupICA与Q&A一、independentcomponentanalysis
馒头没有馅儿yolo·2022-12-13 20:24

卢家峰课程系列-- advanced rs-fmri analysis 1/6 基本介绍与DICOM

advancedrs-fmrianalysis1/6基本介绍与DICOM提示：本系列课程的目录第一章基本介绍与DICOM第二章SPM预处理与batch第三章SPMbatch修改第四章groupICA与Q&
馒头没有馅儿yolo·2022-12-13 20:24

【高级密码学】复习补充Q&A

【HUST】高密复习补充Q&A参考学习资料：高级密码学-HUST可证明安全性1、语义安全性：如果已知某段未知文段的密文不会泄露任何该文段的其余信息，那么则称该密文是语义安全的。
mainnnnn·2022-12-12 00:37

虹科Q&A | SWCF2022 11月29日演讲笔记：卫星传输链路中的关键技术分享

虹科2022年度SWCF卫星通信与仿真测试研讨会正在进行中。昨日精彩演讲：卫星传输链路中的关键技术分享，感谢大家的观看与支持！昨晚的直播间收到一些粉丝的技术问题，我们汇总了热点问题并请讲师详细解答，在此整理分享给大家，请查收！演讲主题：卫星传输链路中的关键技术分享认识卫星通信与传输链路过程卫星通信系统卫星传输链路发展趋势与面临问题卫星通信中的远程传输技术Ka波段卫星通信现状站点分集解决方案射频光纤
虹科电子科技·2022-12-11 00:08

合宙Luat | 最新网红Cat.1开发板全攻略【使用教程+注意事项+设计图纸】

合宙Luat|最新网红Cat.1开发板全攻略【使用教程+注意事项+设计图纸】使用指南目录参考特别注意事项常见问题Q&A很多朋友认识合宙，都源于合宙的Cat.1系列产品。
合宙Luat·2022-12-10 03:43

HBU_神经网络与深度学习 实验9 卷积神经网络：基于两种经典卷积神经网络的手写体数字识别实验

三、实验Q&A写在前面的一些内容本文为HBU_神经网络与深度学习实验（2022年秋）实验7的实验报告，此文的基本内容参照[1]Github/卷积神经网络-上.ipynb的基于LeNet实现手写体数字识别实验和基于残差网络的手写体数字识
ZodiAc7·2022-12-09 09:07

HikariCP实战 | 通过查看源码分析如何解决maxLifeTime配置问题

目录1、追本溯源2、解决hikariCP的maxLifetime配置出现以下warn问题3、具体解决步骤（查看源码）1、追本溯源很多年前在stackoverflow上写过一篇文章：https://stackoverflow.com
Python&Basketball·2022-12-06 20:28

3000字长文为你解读数据仓库与复杂业务数据建模全流程

本文对“治数训练营”第一期《数据仓库与维度建模》的干货内容进行了总结，同时也挑选了直播间的精彩提问做了Q&A梳理，带大家一起回顾首期课程。
个推技术·2022-12-04 12:48

7.关于线性回归模型的Q&A

为什么使用平方损失而不是绝对差值呢？答：二者区别不大，但是绝对差值是一个不可导的函数，在零点的时候，绝对差值的导数会有点难求。损失为什么要求平均？答：求平均的话，梯度是在一个样本的scale上，不求平均的话，得到的损失是batch_size个样本或者整个样本，那相应的得到梯度会比较大。在损失上除以n其实就等价于梯度也除以了n。学习率就是为了（学习率*梯度）这一块不要太大也不要太小。除以n的好处就是
chnyi6_ya·2022-12-04 09:17

超细节！从源代码剖析Self-Attention知识点

PaperWeekly原创·作者｜海晨威学校｜同济大学硕士生研究方向｜自然语言处理在当前的NLP领域，Transformer/BERT已然成为基础应用，而Self-Attention则是两者的核心部分，下面尝试用Q&
PaperWeekly·2022-12-04 03:40

十亿用户数据，上千个用户标签维度，用户分析怎么做？

产品经理陈思捷开启了我们在2021年的首场线上分享，为大家介绍了用户行为分析的应用场景、以及通过一些行业案例展示如何使用Kyligence进行用户行为分析，最后用Demo演示了具体的行为分析过程，还有大家在会上的Q&
Kyligence·2022-11-28 23:23

Q&A:Transformer, Bert, ELMO, GPT, VIT

所以对近期的科研工作做个小结，但是呢很多地方不敢细想，水太深，把握不住，就写写常见的questionandanswer一、Q&A：Transformer1.Transformer为什么要使用多头注意力机制呢
深度科研·2022-11-25 15:10

MySQL 有哪些锁？

这次，来说说MySQL的锁，主要是Q&A的形式，看起来会比较轻松。不多BB了，发车！在MySQL里，根据加锁的范围，可以分为全局锁、表级锁和行锁三类。全局锁全局锁是怎么用的？
小林coding·2022-11-23 23:10

MySQL有哪些锁

这次，来说说MySQL的锁，主要是Q&A的形式，看起来会比较轻松。在MySQL里，根据加锁的范围，可以分为全局锁、表级锁和行锁三类。全局锁全局锁是怎么用的？
时间邮递员·2022-11-23 23:28

手把手教你 win10 安装Paddlepaddle-GPU

Q&A（太长不看版本）Q:出现ImportError:Couldnotfind'cudnn64_7.dll'A:可能是与cuda对应的cudnn没有安装或者是没有正确配置cudnn，可以查看本项目的第3
AI小鸭学院·2022-11-22 00:49

探究安全帽识别系统的原理及应用

富维图像作为资深的安全帽识别设计者，将为大家追本溯源，让大家了解安全帽识别的庐山真面目。安全帽识别系统是基于人工智能图像识别技术的高科技产物。
北京富维图像·2022-11-21 23:56

bilibili-机器学习白板推导系列Q&A大纲

电子笔记视频课IntroductionQ：诠释概率的两个流派：（）和（）A：频率派和贝叶斯派Q：频率派的观点：A：前提：假设N个样本X均由分布P(x|θ)生成，P(x|θ)是可从样本数据中中得到的经验分布频率派将θ看作常数，使用最大似然估计常数θ的取值（P(x|θ)就是似然）–MLE为简化计算，常对似然P(x|θ)取log，从而将各个样本的概率分布连乘转化为连加Q：贝叶斯派的观点：A：前提：假设N
qq_42424545·2022-11-21 07:43

《MLB棒球创造营》：棒球团建·一球成名

Q&A如今的团建项目那么多为什么要选择棒球？━━━━━因为棒球跟其他力量型和竞技性的户外运动不同，是一项参与者不受年龄、性别、高矮胖瘦的限制人人有机会、有责任，功能不同的运动。
棒球1号位·2022-11-21 00:19

Q&A特辑|剪得断，理不乱，一场直播解开关联网络与反团伙欺诈谜团

11月10日下午15:00第九期《关联网络技术在业务安全中的应用》正式开讲。顶象数据科学家翼龙详尽的介绍了关联网络在反团伙欺诈中的作用，深度剖析了关联网络的技术框架、关联网络的图谱构建以及关联网络的复杂算法，为反团伙欺诈提供了重要的参考。直播过程中也吸引了不少粉丝前来围观，就关联网络的技术难点提出了自己的疑问。现将部分问题整理出来，供大家参考。Q1：关联网络的可解释性怎么样？翼龙：可解释性是一个很
顶象技术·2022-11-16 07:50

ES为什么那么牛——Elasticsearch存储解析

文章目录ElasticsearchElasticsearch架构文档型数据库索引结构时间复杂度空间复杂度Q&A附录本文仅针对ES存储部分进行解析，其他部分请关注后续博文，欢迎技术交流！
魏小言·2022-11-15 18:16

SkyEye Q&A ——第三期

Q1：小迪小迪，什么是嵌入式系统呀？嵌入式系统由嵌入式硬件和与之相对应的软件组成，是能够独立进行运作以达成特定目标的器件组合。这里的“软件”包括了软件的运行环境及其操作系统。Q2：可以再具体讲讲嵌入式软件吗？嵌入式软件是基于嵌入式系统设计的软件，专为控制、监视或管理嵌入式硬件。华为手机上的鸿蒙操作系统、智能门锁中的控制程序就属于嵌入式软件。Q3：好像有点了解了。如何区分嵌入式软件与普通软件呢？最显
迪捷软件·2022-11-12 04:07

Q&A特辑 | 这场直播解决了我对于电商风控的大部分疑问

10月13日下午15:00顶象第七期业务安全大讲堂正式开讲，顶象资深解决方案专家鳯羽在直播详细分析了双十一期间电商的风险及防控难点，针对电商风险和防控难点针对性的提出了具体的防控思路，为双十一电商风控提供了重要参考。直播当天也吸引了不少围观群众，针对电商风控提出了不少优质问题，现将部分问题整理出来，以供大家参考。Q1：为什么说传统的字符式验证码在防机器流量的场景下效果差？不是应该越难识别效果越好吗
·2022-10-19 16:22

[笔法篇0-7] -- 书法导论

笔法篇黄先生追本溯源，从历代书法大家之书法心得与理论文献入手。全面解析王羲之系统笔法玄妙。是为1级课程。旨在书法理论入门，基本笔法要做到心中有数，笔法篇，能够达到熟练运用九用以及永字八法写出永字为终。
葛木小舍先生丶·2022-10-05 20:33

微调+代码实现+Q&A

微调微调是迁移学习的一种方法。#使用原模型pretrained=True是说我们将模型下载下来并且把他的超参数拿过来pretrained_net=torchvision.models.resnet18(pretrained=True)pretrained_net.fc#构建一个全新的网络模型resnet18改变全连接层finetune_net=torchvision.models.resnet18
小白抗小枪·2022-10-02 07:58

ResNet+代码练习+Q&A

#Resnetimporttorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2lclassResidual(nn.Module):#@savedef__init__(self,input_channels,num_channels,use_1x1conv=False,strides=1):super(
小白抗小枪·2022-10-02 07:58

数据增广+代码实现+Q&A

前言在做kaggle叶子分类竞赛的时候，我发现我无法完整的布置一个项目尤其是对dataloader无法自我部署，包括数据预处理方面。我看了几篇博客，其实最重要的就是dataloader的书写。所以我暂时放弃了kaggle，专心将计算机视觉的相关学完后再去做沐神创办的竞赛。数据增广就是增强，为了是增大数据集添加噪音更好的泛化之类的操作。代码实现对他所有的每个项目的部署进行分解。pytorch中加载数
小白抗小枪·2022-10-02 07:58

『阅读•思考•灵性新苑‖第十辑/310/1001』《冥想》9作者：[印]斯瓦米·拉玛（SwamiRama）译者：刘海凝

第七章冥想Q&A（节选）问：“冥想音乐”为什么对深化冥想没有帮助？答：音乐是一种外部刺激，它会把你的感官和意念引向外部观察，而不会引向内在专注。
景熙惟·2022-09-23 08:33
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