SDUSC

ZBar项目简介及安装配置

2021SC@SDUSC目录一、ZBar项目简介1.ZBar是什么2.ZBar的工作原理3.ZBar的工作流程二、ZBar的安装和配置（Windows操作系统VS2019+opencv）一、ZBar项目简介
sdu_DYL·2022-12-25 23:07

基于人工智能的多肽药物分析的子问题——蛋白质的三级结构预测的第一周学习记录

2021SC@SDUSC文章目录前言一、蛋白质结构的研究意义二、当前研究现状三、AlphaFold的介绍1、AlphaFold出现的意义2、AlphaFold2的方法四、未来发展五、代码情况六、学习计划七
xiaofengzihhh·2022-12-24 14:30

PaddleDetection-MaskRcnn相关结构以及优化器

2021SC@SDUSC首先上接Head部分modeling/mask.py、modeling/head/mask_head.py解读：相关配置文件：'''Mask:#掩膜mask_target_generator
无情铁铲·2022-12-22 13:18

知识图到文本的生成——拾贰

2021SC@SDUSC我们继续分析evaluate()函数的剩余的关键代码。
槐廿拾·2022-12-19 08:42

PaddleDetection环境部署与小组分工

2021SC@SDUSC项目简介：PaddleDetection飞桨目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的组建、训练、优化及部署等全开发流程。
无情铁铲·2022-12-18 21:39

Week5:线性学习率热身——warm up

2021SC@SDUSC1.什么是学习率？（1）理解学习率将输出误差反向传播给网络参数，以此来拟合样本的输出。本质上是最优化的一个过程，逐步趋向于最优解。
Dear_Oria·2022-12-11 16:04

ROS-3DSLAM（十六）lvi-sam项目总结

2021SC@SDUSC学习内容概览本次的项目lvi-sam主要分为两个大的模块：lidar模块和visual模块。我们小组学习先进行了lidar模块的学习，然后进行的visual模块。
handsome_hhh·2022-12-10 18:18

4-LVI-SAM源码分析体会_1

2021SC@SDUSC4-LVI-SAM源码分析体会_1这一篇分析体会是在看imageProjection.cpp的时候产生的文章目录4-LVI-SAM源码分析体会_1问题与解答C++体会1.模板函数
loyer_kong·2022-12-10 18:47

2021SC@SDUSC YOLO5源码分析 (6) 激活函数

2021SC@SDUSC2021/10/27第一次修改本文分析yolov5的uitls.activations.pyutil包中的activation.py中定义了一些便于导出的激活函数,其中不少激活函数是近两年新出的
zzzlnb·2022-12-10 07:20

文本半监督学习基础模型理解及UDA模型代码目录

2021SC@SDUSC半监督学习有两个样本集,一个有标记,一个没有标记.分别记作Lable={(xi,yi)},Unlabled={(xi)}.并且数量上,L<
brave_Wei·2022-12-05 09:49

2021SC@SDUSC 开源项目GFPGAN-3-2021-10-15-class ModulatedConv2d(nn.Module)分析

2021SC@SDUSC目录一、分析的代码片段1、代码展示2、代码作用3、代码原理细究1）__init__（）方法in_channels：out_channelskernel_sizedemodulate
xu呀·2022-12-05 09:34

Week:7 版面分析与表格识别技术：PP-Structure

2021SC@SDUSC1.核心功能支持对图片形式的文档进行版面分析，可以划分文字、标题、表格、图片以及列表5类区域（与Layout-Parser联合使用）支持文字、标题、图片以及列表区域提取为文字字段
Dear_Oria·2022-12-04 07:49

2021SC@SDUSC 开源项目GFPGAN-1-开源项目GFPGAN组内任务分配

2021SC@SDUSC目录开源项目GFPGAN介绍安装方法任务分配一、开源项目GFPGAN介绍1、简介GFPGAN是腾讯开源的人脸修复算法，它利用预先训练好的面部GAN（如StyleGAN2）中封装的丰富和多样的先验因素进行
xu呀·2022-12-01 18:18

GFPGAN源码分析—第一篇-项目综述

2021SC@SDUSC一、分析项目介绍1.GFPGAN简介腾讯PCG应用研究中心(ARC)的研究者提出的利用生成人脸先验GFP的人脸复原模型——GFP-GAN，用于解决如何从低分辨率低质量的真实图像中获得较好的先验知识
Vaifer233·2022-12-01 18:33

＜2021SC@SDUSC＞博客（8）山东大学软件工程应用与实践Jpress代码分析（7）

2021SC@SDUSC这一篇博客主要将ElasticSearcherElasticSearch介绍Elasticsearch是一个实时的分布式存储、搜索、分析的引擎在学习一项技术之前，必须先要了解为什么要使用这项技术
孔孔_FuZhan·2022-11-29 08:39

＜2021SC@SDUSC＞博客（9）山东大学软件工程应用与实践Jpress代码分析（8）

2021SC@SDUSCLucene和ElasticSearch在上一篇博客中提到的Elasticsearch是一个基于Lucene搜索引擎为核心构建的开源，分布式，RESTful搜索服务器。这里提一下Lucene和ElasticSearch的关系。因为在Jpress当中呢，有LuceneSearcher和ElasticSearcher两个针对性业务。Lucene是一个开源的全文检索引擎工具包（类
孔孔_FuZhan·2022-11-29 08:39

TensorFlow-similarity 学习笔记7

TensorFlow-similarity学习笔记72021SC@SDUSC接下来学习笔记将学习介绍后5个最常见的CNN架构内容（按出版年份排序TensorFlow-similarity学习笔记7ResNet
SidXu28·2022-11-28 12:41

（十）将PositionRank模型运行到给定数据集上（二）

2021SC@SDUSC难点二：中文文本处理文章目录难点二：中文文本处理任务分解关于nltk尝试使用jieba库进行中文处理使用StanfordNLP简介安装测试小结任务分解在positionrank中对于输入
Simonsdu·2022-11-28 08:37

PaddleDetection-PP-YOLOv2 模型

2021SC@SDUSC本周分析PP-YOLO模型库ModelGPUnumberimages/GPUbackboneinputshapeBoxAPvalBoxAPtestV100FP32(FPS)V100TensorRTFP16
烩鳗鱼·2022-11-23 09:26

React源码解析————ReactHooks（一）

SDUSCHooks使用userState():状态钩子useContext():共享状态钩子useReducer():Action钩子useEffect():副作用钩子ReactHooks.js2021SC@SDUSC2021SC
天马小咸鱼·2022-11-22 23:59

React源码解析————ReactHooks（二）

SDUSCReactHooksmountWorkInProgressHookmountStatedispatchAction无状态组件更新机制mountEffectpushEffectmountReducermountMemomountCallbackmountRef总结2021SC@SDUSC2021SC
天马小咸鱼·2022-11-22 23:59

React源码解析————ReactHooks（三）

SDUSCReactHooksupdateWorkInProgressHookupdateState&&updateReducerupdateEffectupdateMemoupdateCallbackupdateRef2021SC@SDUSC2021SC
天马小咸鱼·2022-11-22 23:59

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践——yolov5代码分析——第十二篇——detect.py（1）

2021SC@SDUSC目录导入第三方库设置opt参数main函数run函数请不要忽视代码中的注释导入第三方库importargparseimportsysfrompathlibimportPathimportcv2importnumpyasnpimporttorchimporttorch.backends.cudnnascudnnFILE
Grey Cluster·2022-11-21 19:02

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践--YOLOV5代码分析（十七）yolo.py-2

2021SC@SDUSC前言本篇继续分析yolo.py文件的剩下部分。
xjunjin·2022-11-20 17:33

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践--YOLOV5代码分析（八）plots.py-1

2021SC@SDUSC前言这篇分析plot.py文件，就如其名称一样，主要是一些用以展示的代码，也不是核心代码外部库fromcopyimportcopyfrompathlibimportPathimportcv2importmathimportmatplotlibimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpimportpandasaspdimportse
xjunjin·2022-11-20 17:03

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践——yolov5代码分析——第十一篇——val.py(3)

2021SC@SDUSC目录开始验证预处理图片和targetmodel前向推理计算验证集损失RunNMS统计每张图片的真实框、预测框信息画出前三个batch图片的egt和pred框计算mAPprint各项指标
Grey Cluster·2022-11-20 17:50

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践——yolov5代码分析——第九篇——val.py(1)

2021SC@SDUSC目录导入第三方库设置opt参数main函数run函数导入第三方库importargparseimportjsonimportosimportsysfrompathlibimportPathfromthreadingimportThreadimportnumpyasnpimporttorchfromtqdmimporttqdmFILE
Grey Cluster·2022-11-20 17:49

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践——yolov5代码分析——第十篇——val.py(2)

2021SC@SDUSC目录初始化配置1调整模型初始化配置2加载val数据集初始化配置3接上一篇的run函数初始化配置1#Initialize/loadmodelandsetdevice#初始化模型并选择相应的计算设备
Grey Cluster·2022-11-20 17:49

2021SC@SDUSC山东大学软件学院软件工程应用与实践——yolov5代码分析——第三篇——export.py(1)

2021SC@SDUSC目录导入第三方库导出操作export_torchscript函数export_onnx函数export_coreml函数export_saved_model函数export_pb
Grey Cluster·2022-11-20 17:19

2021SC@SDUSC软件工程应用与实践----项目综述

2021SC@SDUSC一，项目介绍选题基于人工智能的多肽药物分析问题项目背景药物发现和研发是制药企业和化学科学家的重要研究领域。然而，低效率和高成本给该领域带来了障碍。
见到我请过去学习·2022-11-20 03:40

Deep drug-target binding affinity prediction with multiple attention blocks论文解读（二）2021SC@SDUSC

2021SC@SDUSC数据集然后是对基准数据集的介绍，KIBA和DAVIS使用CI和r2m度量标准来衡量所提出的模型和基准模型的性能。
芜湖大司码丶·2022-11-20 03:04

Deep drug-target binding affinity prediction with multiple attention blocks论文解读（一）2021SC@SDUSC

2021SC@SDUSC论文解读：摘要：DTI预测背景：药物靶间相互作用(DTI)预测由于其在药物发现过程中的重要地位而受到越来越多的关注。
芜湖大司码丶·2022-11-20 03:34

2021SC@SDUSC软件工程应用与实践11----DGraphDTA代码分析二

2021SC@SDUSC一，前言上一次主要分析了用接触图获取蛋白质特征的过程，这一次我们从整体分析一下训练DTA模型。
见到我请过去学习·2022-11-19 13:27

2021SC@SDUSC软件工程应用与实践09----由GNN与蛋白质序列提取特征

2021SC@SDUSC一，前言之前关于GNN基础知识，GCN的一些编程知识，以及contactmap的生成都讲了很多了，这周主要针对这份代码https://github.com/595693085/DGraphDTA
见到我请过去学习·2022-11-19 12:26

DGraphDTA训练部分源码解读分析（一）2021SC@SDUSC

2021SC@SDUSCDGraphDTA任务训练部分完整代码：model=GNNNet()model.to(device)model_st=GNNNet.__name__#device=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#设置lossfunctionloss_fn=nn.MSELoss()#设置优化器optimizer
芜湖大司码丶·2022-11-19 12:51

DGraphDTA神经网络架构源码分析 2021SC@SDUSC

2021SC@SDUSC在此前的文章已经对此部分的流程进行了解读，本文将基于目前已经获取到分子图与蛋白质图，从代码的层面分析DGraphDTA任务中神经网络的结构以及运作流程。
芜湖大司码丶·2022-11-19 12:50

论文解读：基于图神经网络与蛋白质接触图的药靶亲和力预测（二）2021SC@SDUSC

论文解读：基于图神经网络与蛋白质接触图的药靶亲和力预测（二）2021SC@SDUSCDrug–targetaffinitypredictionusinggraphneuralnetworkandcontactmaps文章采用的验证指标：CICI主要用于计算分析中预测值与真实值之间的区别其中bx为较大亲和dx的预测值，by为较小亲和dy的预测值，Z为归一化常数；h(x)为阶跃函数（前面说分析真实值与
芜湖大司码丶·2022-11-19 12:20

DGraphDTA训练部分源码解读分析（二）2021SC@SDUSC

2021SC@SDUSC加载亲和力值数据affinity=pickle.load(open(dataset_path+'Y','rb'),encoding='latin1')设置四个list分别存储药物
芜湖大司码丶·2022-11-19 12:20

论文解读：基于图神经网络与蛋白质接触图的药靶亲和力预测（一）2021SC@SDUSC

2021SC@SDUSC论文解读：基于图神经网络与蛋白质接触图的药靶亲和力预测（一）Drug–targetaffinitypredictionusinggraphneuralnetworkandcontactmaps
芜湖大司码丶·2022-11-19 12:19

2021SC@SDUSC软件工程应用与实践08----GNN基础及代码实现

2021SC@SDUSC一，背景CNN是提取图片特征的成熟方法，基于CNN的变式也很多，通过随机卷积核的卷积操作，提取出某种特征，在通过反向传播优化卷积核，就可以提取出高精度的特征，因为其简洁与优秀，在很多领域都有用到
见到我请过去学习·2022-11-14 11:57

Ant Design学习1——概述

2021SC@SDUSC介绍AntDesignofReactantd是基于AntDesign设计体系的ReactUI组件库，主要用于研发企业级中后台产品官方简介蚂蚁集团的企业级产品是一个庞大且复杂的系统
leo200119·2022-10-29 17:17

软件工程应用与实践（八）：Paddle OCR文字识别器策略六

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略1.2本文介绍策略二、CTC介绍2.1CTC是什么2.2为什么选用CTC2.3CTC算法原理实现流程具体细节及过程CTC怎么做2.4CRNN
pinkray_c·2022-08-18 07:24

软件工程应用与实践（五）：Paddle OCR文字识别器策略三

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.PP-OCR文字识别策略2.本文策略简介为什么要数据增强数据增强测试流程图像领域的数据增强PP—OCR数据增强策略简介二、BDA和TLA介绍1.数据增强方法的总览介绍
pinkray_c·2022-08-18 07:54

软件工程应用与实践（七）：Paddle OCR文字识别器策略五

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾1.1PP-OCR文字识别策略1.2本文介绍策略二、PP-OCR中CRNN与attention2.1CRNN和attention2.2为什么PP-OCR选用CRNN2.3CRNN
pinkray_c·2022-08-18 07:54

软件工程应用与实践（三）：Paddle OCR文字识别器策略一

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾：文字识别器模型的策略介绍1.文字识别器的总体策略选用回顾简单介绍2.本人负责的文字识别器模块策略3.本文所介绍的文字识别器模块策略二、PaddleOCR组网介绍
pinkray_c·2022-08-18 07:54

软件工程应用与实践（四）：Paddle OCR文字识别器策略二

2021SC@SDUSC目录一、前情回顾:文字识别器模型的策略介绍1.策略回顾总体本人负责2.本文所介绍的文字识别器模块策略（接上次）策略介绍二、序列化介绍1.文字识别器的架构2.基于架构的RNN网络与
pinkray_c·2022-08-18 07:54

PaddleDetection-YOLOv3模型结构解析（二）

2021SC@SDUSC本文分析PaddleDetection-YOLOv3模型结构：Head部分算法结构图：modeling/head/yolo_head.py源码解析：在yaml的配置：/configs
无情铁铲·2022-08-05 09:02

openmeetings-db模块的结束

2021SC@SDUSC在上一篇文章中开始了db模块下dao目录的分析，完成了basic子目录的全部源码分析和user子目录的部分源码分析。
盖玥希圈外男友(섭소우)·2022-07-21 13:06

ROS-3DSLAM（二）lvi-sam项目认识

2021SC@SDUSC（二）lvi-sam项目认识一、SLAM简介SLAM是SimultaneousLocalizationandMapping（同时定位+建图）。
handsome_hhh·2022-07-18 14:51

PaddleOCR 文字检测部分源码学习(9)-后处理（1）

2021SC@SDUSC代码位置：ppocr->postprocess->db——postprocess.py#Copyright(c)2020PaddlePaddleAuthors.AllRightsReserved
shy2218·2022-06-21 07:48
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