caffe学习系列

机器学习系列——（九）决策树

简介决策树作为机器学习的一种经典算法，在数据挖掘、分类和回归等任务中广泛应用。本文将详细介绍机器学习中的决策树算法，包括其原理、构建过程和应用场景。原理决策树是一种基于树状结构的监督学习算法，它通过构建一棵树来对数据进行分类或回归预测。决策树的每个内部节点代表一个特征属性，每个叶子节点代表一个类别或数值。决策树的构建过程：特征选择：根据某种指标选择最佳特征，将数据集划分为不同的子集。决策节点生成：
飞影铠甲·2024-02-04 11:45

机器学习系列——（十）支持向量机

一、背景支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种用于分类、回归和离群点检测等领域的监督学习方法。它最初由Vapnik和Cortes在1995年提出，被认为是机器学习领域中最成功的算法之一。二、原理2.1线性SVM我们先从最简单的线性支持向量机（LinearSVM）开始。对于一个二分类问题，假设训练数据集为D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)}，其
飞影铠甲·2024-02-04 11:09

three.js学习系列（一）————从概念到构建一个3D场景

Three.js、webGL和Canvas区别Three.js是基于原生WebGL封装的三维引擎。WebGL是JavaScript和OpenGLES2.0结合起来的JavaScriptAPI，在任何兼容的Web浏览器中渲染高性能的交互式3D和2D图形，该API可以在canvas元素中使用，可以html5Canvas提供硬件的3D加速渲染。Canvas是HTML5新增新增的标签，通过js脚本来完成图
0斌果0·2024-02-04 08:42

Rust 第一个rust程序Hello Rust️

文章目录前言一、vscode安装rust相关插件二、CargoNew三、vscode调试rustLLDB前言Rust学习系列。今天就让我们掌握第一个rust程序。HelloRust️。
TE-茶叶蛋·2024-02-04 07:37

Rust macOS下安装

文章目录前言一、macOS上安装RustrustupCargo前言Rust学习系列，本文主要演示如何在macOS下安装rust。
TE-茶叶蛋·2024-02-04 07:35

大学python题库及答案,大一python期末

有这一篇就足够干货满满不看后悔个人主页→数据挖掘博主ZTLJQ的主页个人推荐python学习系列：☄️爬虫JS逆向系列专栏-爬虫逆向教学☄️python系列专栏-从零开始学python目录数据类型和变量
chatgpt001·2024-02-04 04:09

Kubernetes operator（一）client-go篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第一篇，主要对client-go进行学习，从源码阅读角度，学习client-go各个组件的实现原理、如何协同工作等参考视频
格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（七） controller-runtime 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第七篇，本节会对编写Operator非常重要的controller-runtime库进行学习基于kubernetesv1.24.0
格桑阿sir·2024-02-04 00:08

Kubernetes operator（五）api 和 apimachinery 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第五篇，主要对k8s.io/api和k8s.io/apimachinery两个项目进行学习基于kubernetesv1.24.0
格桑阿sir·2024-02-04 00:37

Kubernetes operator（六）CRD控制器 开发实战篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第六篇，前面5篇的学习，我们已经清楚CRD开发的各个环节，本节就实际设计一个CRD，并为之编写控制器基于kubernetesv1.24.0
格桑阿sir·2024-02-04 00:37

【Vitis】Vitis HLS学习系列笔记 ：第一个例程

【Vitis】VitisHLS学习系列笔记：第一个例程…………目录1VitisHLS是什么？2例程3很可能遇到的
神仙约架·2024-02-03 22:22

机器学习系列——（七）简单分类算法

机器学习是目前人工智能领域最热门的分支之一，其中朴素贝叶斯分类算法是一种常用的分类算法。本文将详细介绍朴素贝叶斯分类算法的原理、应用以及优缺点。一、原理朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的分类算法。在分类问题中，我们需要根据给定的数据集，将不同的实例分成不同的类别。朴素贝叶斯分类算法的核心思想就是利用已知类别的训练数据来估计每个特征对于分类结果的影响，并通过这些特征值的联合概率分布来确定新实例
飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（八）KNN分类算法

当谈到机器学习中的分类算法时，K最近邻（K-NearestNeighbors，简称KNN）是一个简单而又常用的算法。在本篇博客中，我们将探讨KNN算法的原理、应用和优缺点。一、原理K最近邻算法是一种基于实例的学习方法，它通过利用已知类别的训练样本集来对新的实例进行分类。其核心思想是通过测量不同实例之间的距离来确定新实例的类别。具体来说，KNN算法的原理可以概括为以下几个步骤：数据准备：首先，我们需
飞影铠甲·2024-02-03 17:12

机器学习系列——（五）数据清洗

引言在机器学习领域，数据是训练模型的基础。然而，现实世界中的数据往往存在噪声、缺失值、异常值和不一致等问题，这些问题会对模型的性能产生负面影响。因此，数据清洗作为机器学习流程中至关重要的一步，可以帮助我们处理这些问题，提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细介绍机器学习中的数据清洗过程，以及常见的数据清洗方法和技术。一、概念和目标数据清洗是指通过一系列的操作和技术，对原始数据进行预处理，使其符合模型训
飞影铠甲·2024-02-03 17:11

Spring5系列学习文章分享---第三篇（AOP概念+原理+动态代理+术语+Aspect+操作案例（注解与配置方式））

*JDK**动态代理代码AOP(术语)AOP操作（准备工作）**AOP****操作（**AspectJ注解)**AOP****操作（**AspectJ**配置文件）**开篇:欢迎再次来到Spring5学习系列
码农阿豪·2024-02-03 15:39

[图像算法]-(yolov5.train)-GPU架构中的半精度fp16与单精度fp32计算

GPU架构中的半精度与单精度计算  由于项目原因，我们需要对darknet中卷积层进行优化，然而对于像caffe或者darknet这类深度学习框架来说，都已经将卷积运算转换成了矩阵乘法，从而可以方便调用
蒸饺与白茶·2024-02-03 13:54

caffe搭建深度神经网络

利用Caffe进行深度神经网络训练第一步需要搞懂几个重要文件：solver.prototxttrain_val.prototxttrain.shsolver.prototxtsolver这个文件主要存放模型训练所用到的一些超参数
A异乡人_7a44·2024-02-03 11:55

机器学习系列——（六）数据降维

引言在机器学习领域，数据降维是一种常用的技术，旨在减少数据集的维度，同时保留尽可能多的有用信息。数据降维可以帮助我们解决高维数据带来的问题，提高模型的效率和准确性。本文将详细介绍机器学习中的数据降维方法和技术，以及其在实际应用中的重要性。一、概念数据降维是指通过对原始数据进行变换或压缩，将其映射到一个低维空间中，从而减少特征的数量。数据降维的目标主要包括以下几个方面：减少计算复杂性：高维数据可能导
飞影铠甲·2024-02-03 11:55

算法学习系列（三十一）：组合数

目录引言一、CnmC_n^mCnm二、递推1.公式2.例题三、预处理1.公式2.例题四、卢卡斯定理1.公式2.例题五、高精度计算2.例题引言这个组合数的问题还是很常见的，就是问CnmC_n^mCnm，然后会根据询问的次数，以及n和m的大小来判断怎么去做。本文用了一写基本的数论公式来进行推导，包括卢卡斯定理等，进行计算。一、CnmC_n^mCnmCnm=n⋅(n−1)⋅(n−2)⋯(n−m+1)m⋅
lijiachang030718·2024-02-03 10:38

机器学习系列 - Mean Shift聚类

文章目录前言一、原理前置知识点MeanShift计算步骤二、应用举例-图像分割三、聚类实战-简单实例bandwidth=1bandwidth=2总结前言MeanShift（均值漂移）是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是MeanShift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部
学海一叶·2024-02-03 07:08

deep-visualization-toolbox可视化安装

运行环境：Linux+caffe步骤：Step0:Compilemasterbranchofcaffe本代码运行的前提是，配置过caffe。
2014wzy·2024-02-03 07:34

deep-visualization-toolbox可视化工具安装

因为在安装deep-visualization-toolbox这个工具之前，已经安装编译过caffe，所以直接从以下开始。如果你没有编译过caffe，就跟着安装教程一步一步做。
px_cmd·2024-02-03 07:31

目标检测:PC端MobileNetSSD通过Ncnn前向推理框架之实现

一、前提1、在ubuntu系统下安装caffe-ssd，这一过程不清楚的地方可以参考我之前的一篇文章，也可以参考下面链接的文章：https://blog.csdn.net/qq_33431368/article
宝坚刘炜·2024-02-03 05:38

Jmeter学习系列之五：线程组（Thread Group）

前言线程组是一系列线程的集合，每一个线程代表着一个正在使用应用程序的用户。在jmeter中，每个线程意味着模拟一个真实用户向服务器发起请求。在jmeter中，线程组组件运行用户设置线程数量、初始化方式等等配置。例如，如果你设置线程数为100，那么jmeter将创建并模拟测试100个用户请求到服务器端。模拟100个用户一、添加线程组测试计划->右键->添加->线程(用户)->线程组，添加一个新的线程
艳Yansky·2024-02-02 08:48

机器学习系列4-特征工程

机器学习系列4-特征工程学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding
喜乐00·2024-02-02 07:36

error: argument of type "const void *" is incompatible with parameter of type "const int *"错误解决

今天在编译caffe2时,遇到了以下问题:"/usr/lib/gcc/x86_64-linux-gnu/5/include/avx512vlintrin.h(10907):error:argumentoftype"constvoid
nowherespyfly·2024-02-02 04:35

YOLOv8独家改进：上采样算子 | 超轻量高效动态上采样DySample，效果秒杀CAFFE，助力小目标检测

本文独家改进：一种超轻量高效动态上采样DySample，具有更少的参数、FLOPs，效果秒杀CAFFE和YOLOv8网络中的nn.Upsample在多个数据集下验证能够涨点，尤其在小目标检测领域涨点显著
AI小怪兽·2024-02-01 20:59

机器学习系列——（二）主要任务

导语：随着信息时代的到来，机器学习作为一项重要技术正逐渐渗透到我们的生活和工作中。它的主要任务是通过使用数据和算法，让计算机系统从中学习并改进性能，使其能够更智能地处理问题和做出决策。本文将详细介绍机器学习的主要任务，包括分类、回归、聚类和推荐系统等，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。分类任务分类任务是机器学习中最常见的任务之一。它的目标是将数据分为不同的类别或标签。分类任务可以应用于各种
飞影铠甲·2024-02-01 18:03

【vim 学习系列文章 3.2 -- vim 删除 空格】

文章目录vim删除行尾空格vim删除行尾空格在代码开发的过程中，经常会遇到行尾有空格的现象，如下：我们可以在.vimrc中通过map命令来映射删除行尾空格的快捷键，如下：mapd:%s/\s*$//gd：表示delete；:代码空格键。所以执行d+空格键就可以删除行尾空格。
CodingCos·2024-02-01 16:50

机器学习系列——（一）概述

导语：在当今高度数字化和信息化的时代，机器学习作为一项核心技术，正日益渗透到我们生活的方方面面。它不仅为我们提供了更智能、更高效的解决方案，还给予了计算机系统从经验中学习和改进的能力。本文将带您深入了解机器学习的概念、原理以及应用，让我们一同探索这个引领智能时代的关键技术。第一部分：什么是机器学习？机器学习是一种通过利用数据和统计学方法，使计算机系统从中学习并改进性能的人工智能技术。它通过构建模型
飞影铠甲·2024-02-01 10:42

【Spring Boot 源码学习】BootstrapRegistry 详解

《SpringBoot源码学习系列》BootstrapRegistry详解一、引言二、往期内容三、主要内容3.1源码初识3.2register方法3.3registerIfAbsent方法3.4isRegistered
Huazie·2024-02-01 08:47

读书和学习系列之快速阅读（上）

前言：本文是一篇读书笔记!弗兰西斯·培根说：“有些书可以浅尝即止，有些书要生吞活剥，而只有少数的书是要咀嚼和消化的。”图片发自App1.阅读的4个层次基础阅读，检视阅读，分析阅读，主题阅读级别越高所要的主动和能力越强!1.1基础阅读：实则是段和句的理解基本能读懂，就是大众化的随便普通阅读，通常是无读书障碍的中小学生水平，主要在于对句子和段落的理解……1.2检视阅读：对书的筛选和整体理解，主旨的明确
甜的梦想之路修心之旅·2024-01-31 17:10

深度学习之caffe入门一一配置SSD中遇到的问题

用gitclone将代码下载下来之后,需要编译一下,如果之前编译过caffe,直接将之前的makefile.config文件粘贴到caffe-ssd的目录下即可.我将我的makefile.config文件贴出来
hhy_csdn·2024-01-31 16:49

Jmeter学习系列之二：工具面板必知必会

目录前言一、菜单栏二、功能区编辑2.读入数据总结前言Jmeter面板一共分为4个区域，分别是菜单栏、功能区、视图区和内容区。菜单栏：主要功能包括新建测计划，添加线程组、测试脚本，分布式运行相关，查看日志，生成报告和函数助手。功能区：比较简单，下面详情介绍功能区。视图区：目录树，添加存放测试设计中所使用到的元件。内容区：详细配置区域，主要对元件进行相对应的编辑和配置。一、菜单栏文件：新建、打开、保存
艳Yansky·2024-01-31 15:22

Jmeter学习系列之四：测试计划元素介绍

测试计划元素JMeter包含各种相互关联但为不同目的而设计的元素。在开始使用JMeter之前，最好先了解一下JMeter的一些主要元素。注意:测试计划包含至少一个线程组。以下是JMeter的一些主要组件:测试计划（Plan）线程组(ThreadGroup)控制器(Controllers)监听器(Listeners)计时器(Timers)配置元素(ConfigurationElements)预处理器
艳Yansky·2024-01-31 15:51

机器学习系列-1基础概念

机器学习系列-1基础概念学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding
喜乐00·2024-01-31 12:18

Redis热Key问题解决方案汇总

目录方法1:使用Memcached,常见使用在公司基础架构中方法2:拆分key,分摊读请求方法3:多级缓存,代理层面增加本地缓存+Redis+JVM缓存(Guava的LoadingCache,Caffeine
Cat凯94·2024-01-31 11:33

Jmeter学习系列之三：测试计划详细介绍

目录前言步骤1:启动JMeter窗口步骤2:添加/删除测试计划元素步骤3:加载并保存测试计划元素。步骤4:配置树元素步骤5:保存JMeter测试计划步骤6:运行JMeter测试计划
艳Yansky·2024-01-31 10:18

机器学习系列-2 线性回归&训练损失

机器学习系列-2线性回归&训练损失学习内容来自：谷歌ai学习https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/framing/check-your-understanding
喜乐00·2024-01-31 07:35

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器

shiro学习系列：shiro自定义filter过滤器自定义JwtFilter的hierarchy（层次体系）上代码packagecom.finn.springboot.common.config.shiro.filters
悲雨叹风·2024-01-31 03:11

适合 Kubernetes 初学者的一些实战练习(二)

本文作为Kubernetes学习系列的第二篇文章，我们继续学习XX.练习1-使用脚本在Linux服务器上自动安装Kubernetes的包管理器
JerryWang_汪子熙·2024-01-30 21:53

Kubernetes operator（二）CRD篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第二篇，主要对CRD进行学习1.CRD介绍1.1.如何使用在K8S系统扩展点中，开发者可以通过CRD（CustomResourceDefinition
格桑阿sir·2024-01-30 17:32

Kubernetes operator（三）code-generator 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第三篇，主要对使用code-generator进行CRD自动代码生成进行学习Kubernetesoperator学习系列快捷链接
格桑阿sir·2024-01-30 17:32

Kubernetes operator（四）controller-tools 篇

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文是Kubernetesoperator学习系列第四篇，主要对使用controller-tools进行CRD自动代码生成进行学习Kubernetesoperator学习系列快捷链接
格桑阿sir·2024-01-30 17:32

云原生学习路线导航页（持续更新中）

云原生学习路线导航页（持续更新中）本文作为云原生学习系列文章的导航页，内容实时更新，笔者会对其中列出的每一项，进行学习并整理成文章，敬请期待1、形成对云原生的基本认识2、golang学习2.1.golang
格桑阿sir·2024-01-30 17:02

机器学习系列 16：使用 scikit-learn 的 Pipeline

在机器学习项目中，我们经常需要进行大量的数据预处理步骤，最后用处理干净的数据集来拟合机器学习算法得到一个合适的机器学习模型。scikit-learn提供了一个强大的Pipeline类来帮助我们将所有的数据预处理步骤和训练模型的步骤串起来。就像流水线一样，前一个步骤处理完的结果输入到下一个步骤，依次处理。这里我们将使用UCI提供的威斯康星洲乳腺癌数据集，下载地址如下：https://archive.
加百力·2024-01-30 07:28

《Learning Spatiotemporal Features with 3D Convolutional Networks》算法详解

论文:LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks官方代码(caffe):http://vlg.cs.dartmouth.edu/c3d
ce0b74704937·2024-01-29 21:47

Jmeter学习系列之一：Jmeter的详细介绍

目录一、Jmeter的介绍二、Jemeter的特点三、Jemter相关概念3.1采样器（Samplers）3.2逻辑控制器（LogicControllers）3.3监听器（Listeners）3.4配置元件（ConfigurationElements）3.5断言（Assertions）3.6定时器（Timers）3.7前置处理器（Pre-processors）3.8后置处理器（Post-proce
艳Yansky·2024-01-29 10:50

通用缓存SpringCache

目前的缓存框架有很多:比如Redis、Memcached、Guava、Caffeine等等介绍SpringCache是Spring提供的通用缓存框架。
君子善假于物也·2024-01-29 05:56

Windows原理深入学习系列-访问控制列表

这是[信安成长计划]的第19篇文章0x00目录0x01介绍0x02DACL0x03创建DACL0x04文件读取测试0x05进程注入测试0x06原理分析Win10_x64_20H20x07参考文章在最后分析的时候纠正一下网上大批分析文章中的一个错误，东西只有自己实践了才知道0x01介绍在上一篇讲强制完整性控制的时候提到过，在权限检查的时候，会先进行强制完整性检查，然后再进行DACL检查，DACL就是
信安成长计划@Stars·2024-01-29 02:49
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