caffe学习系列第6页

CAFFE -FCN训练配置过程

转载自http://blog.csdn.net/jiongnima/article/details/78549326?locationNum=3&fps=1在2015年发表于计算机视觉顶会CVPR上的FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文(下文中简称FCN)开创了图像语义分割的新流派。在后来的科研工作者发表学术论文做实验的时候，还常常

visionshop·2024-01-07 17:08

机器学习系列 - 9. 主成分分析法 PCA

1.主成分分析法思想及原理1.1什么是主成分分析法PCA(PrincipalComponentAnalysis)，即主成分分析方法，是一种使用最广泛的数据降维算法（非监督的机器学习方法）。其最主要的用途在于“降维”，通过析取主成分显出的最大的个别差异，发现更便于人类理解的特征。也可以用来削减回归分析和聚类分析中变量的数目。1.2为什么要做主成分分析在很多场景中需要对多变量数据进行观测，在一定程度上

小蘑菇1962·2024-01-07 07:20

【caffe-Windows】windows下libcaffe调用过程中碰到的问题梳理；

目的：在caffe原有工程下设计了自己的检测函数，封装在libcaffe.lib内用于其他项目；新建自己的工程，添加好附加库目录，附加依赖项，附加目录后，首先编译遇到的问题时缺少依赖项“boost_date_time-vc120

沉木渡香·2024-01-07 03:48

rabbitMQ 高级整合应用第四篇消息监听适配器

RabbitMQ学习系列第二十二篇高级整合第四篇MessageListenerAdapterMessageListenerAdaoter:即消息监听适配器。

凯哥Java·2024-01-06 17:46

本地缓存Caffeine的使用

1Caffeine介绍Caffeine是一个高性能的本地缓存框架，缓存存储底层依赖JDK的ConcurrentHashMap。支持设置缓存过期时间等功能。

J_bean·2024-01-06 16:05

Java | 学习系列 Java1.8 新特性详解( 包含学习代码 )

前言：Java8已经发布很久了，很多报道表明Java8是一次重大的版本升级。在JavaCodeGeeks上已经有很多介绍Java8新特性的文章，例如PlayingwithJava8–LambdasandConcurrency、Java8DateTimeAPITutorial:LocalDateTime和AbstractClassVersusInterfaceintheJDK8Era。本文还参考了一

天上的小仙女呀·2024-01-06 07:44

Spring Boot 整合 Caffeine 本地缓存及 Spring Cache 注解的使用

SpringBoot整合Caffeine本地缓存及SpringCache注解的使用介绍在现代的Web应用程序中，缓存是提高性能和响应速度的重要手段之一。

itwenke·2024-01-06 07:56

李沐机器学习系列5---循环神经网络

1Introduction对于样本的分析，通过全连接层处理表格数据，通过卷积神经网络处理图像数据；第一种假设，所有数据都是独立同分布的RNN处理序列信号序列数据的更多场景1）用户使用习惯具有时间的先后性2）外推法和内插法1.1自回归模型1）自回归模型，对自己执行回归2）隐变量的自回归模型生成训练数据，1.2马尔科夫模型一个模型被称为马尔可夫模型，主要是因为它满足马尔可夫性质，也就是说，该模型中的未

expectmorata·2024-01-06 07:40

[C#]使用OpenCvSharp实现二维码图像增强超分辨率

【官方框架地址】github.com/shimat/opencvsharp【算法介绍】借助于opencv自带sr.prototxt和sr.caffemodel实现对二维码图像增强【效果展示】【实现部分代码

FL1623863129·2024-01-06 06:37

【dubbo学习系列】dubbo消费端的代理生成详解(@DubboReference和@Reference)

文章目录spring中dubbo实现RPC如何加载@Reference和@DubboReference注解DubboComponentScanRegistrar概括发现@Refrence和@DubboReference注解，并编织RPC通信逻辑ReferenceAnnotationBeanPostProcessor（核心）@Reference@DubboReference@Reference和@D

唐芬奇·2024-01-06 05:52

Ubuntu 16.04 + caffe环境搭建(CPU)

1.安装依赖sudoapt-getinstalllibprotobuf-devlibleveldb-devlibsnappy-devlibopencv-devlibhdf5-serial-devprotobuf-compilersudoapt-getinstall--no-install-recommendslibboost-all-devsudoapt-getinstalllibgflags-d

默写年华Antifragile·2024-01-06 02:36

[C#]利用opencvsharp实现深度学习caffe模型人脸检测

【官方框架地址】https://github.com/opencv/opencv/blob/master/samples/dnn/face_detector/deploy.prototxt采用的是官方caffe

FL1623863129·2024-01-06 02:01

C++ 学习系列 -- using关键字

一概述c++11中新引入了关键字using二using关键字的用处1.usingnamespace与usingnamespacemember#include#includeintmain(){usingnamespacestd;vectorvec={1,2,3};usingstd::list;listli={1,2,3};return0;}2.aliastype与aliastemplate#inc

在河之洲木水·2024-01-05 13:53

Docker网络上篇-网络介绍

本系列教程直通车直通车，本系列教程已发布文章，快速到达,《Docker学习系列》教程已经发布的内容如下：【图文教程】Windows11下安装DockerD

凯哥Java·2024-01-05 13:41

【Python机器学习系列】建立逻辑回归模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:22

【Python机器学习系列】建立支持向量机模型预测心脏疾病（完整实现过程）

一文彻底搞懂机器学习中的归一化与反归一化问题【Python机器学习系列】一文彻底搞懂机器学习中表格数据的输入形式（理论+源码）【Python特征工程系列】利用随机森林模型

数据杂坛·2024-01-05 12:47

EasyExcel学习系列笔记（1）--easyexcel 样式设置

packagecom.zjm.gwork.utils.myEasyExcel;importcom.alibaba.excel.write.metadata.style.WriteCellStyle;importcom.alibaba.excel.write.metadata.style.WriteFont;importcom.alibaba.excel.write.style.Horizontal

幸福巡礼·2024-01-05 08:14

李沐机器学习系列4---全连接层到卷积

1从全连接到卷积1.1平移不变性从概率分布的角度来看卷积的定义,f(τ)f(\tau)f(τ)是概率密度，g(t−τ)g(t-\tau)g(t−τ)是在这个分布下的均值(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ(f*g)(t)=\int_{-\infin}^{\infin}f(\tau)g(t-\tau)d\tau(f∗g)(t)=∫−∞∞f(τ)g(t−τ)dτ2图像卷积2.1互相关运算

expectmorata·2024-01-05 08:01

[源码和文档分享]深度学习算法实验平台网站的设计与实现

制作一个集成的深度学习工具包，颈动脉医疗图像的深度学习代码都可以在本平台上运行，平台基于TensorFlow、Caffe、CNTK、Keras、Theano等多种深度学习框架并可以部署在同一硬件环境，因此可以测试颈动脉医疗图像深度学习在不同深度学习框架上的准确率和效率

ggdd5151·2024-01-04 21:08

李沐机器学习系列1--- 线性规划

1Introduction1.1线性回归函数典型的线性回归函数f(x)=w⃗⋅x⃗f(x)=\vec{w}\cdot\vec{x}f(x)=w⋅x现实生活中，简单的线性回归问题很少，这里有一个简单的线性回归问题。房子的价格和房子的面积以及房子的年龄假设成线性关系。price=warea∗area+wage+bprice=w_{area}*area+w_{age}+bprice=warea∗area

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列3---深度学习计算

1层和块1.1定义块用class表示层，并只需要实现构造函数和前向传播函数classMLP(nn.Module):#用模型参数声明层。这里，我们声明两个全连接的层def__init__(self):#调用MLP的父类Module的构造函数来执行必要的初始化。#这样，在类实例化时也可以指定其他函数参数，例如模型参数params（稍后将介绍）super().__init__()self.hidden=

expectmorata·2024-01-04 12:53

李沐机器学习系列2--- mlp

1IntroductionLP中有一个很强的假设，输入和输出是线性关系，这一般是不符合事实的。通过几何的方式去对信息进行理解和压缩是比较高效的，MLP可以表示成下面的形式。1.1从线性到非线性X∈Rn×dX\inR^{n\timesd}X∈Rn×d表示输入层，有n个样本，d个特征。H∈Rn×hH\inR^{n\timesh}H∈Rn×h表述隐藏层的输出，有h个输出；W(1)∈Rd×hW^{(1)}

expectmorata·2024-01-04 11:45

云原生学习系列之基础环境准备（单节点安装kubernetes）

一、环境要求操作系统CentOS7.x-86_x64硬件配置：内存2GB或2G+，CPU2核或CPU2核+，需要在虚拟机中提前设置好，不然后续会报错二、系统初始化1、设置主机名#在master节点执行hostnamectlset-hostnamemaster012、配置主机和IP映射，注意IP换成自己的cat>>/etc/hosts/etc/sysctl.d/kubernetes.conf/etc

shanshan3003·2024-01-04 07:20

【深度学习】02--框架

蒙特利尔理工学院•TensorFlow谷歌•PytorchFacebook•Deeplearning4j创业公司Skymind•Chainer日本的深度学习创业公司PreferredNetworks•Caffe

创造new_world·2024-01-04 06:55

libtorch/share/cmake/Caffe2/public/cuda.cmake:151

Nosuchfileordirectory):/usr/lib/cuda/include/cudnn.h出现这个错误的前提是你已经安装了cudnn原因：cuda一般是安装在/usr/local/cuda但是caffe2

dxz_tust·2024-01-03 13:25

云原生学习系列之基础环境准备（虚拟机搭建）

shanshan3003·2024-01-03 07:47

ChatGPT学习系列教程（一）—chatGPT简介

一、ChatGPT介绍ChatGPT是一种基于GPT（GenerativePre-trainTransformer）模型的大型语言模型，由OpenAI公司开发。它是目前世界上最先进的自然语言处理技术之一。二、ChatGPT发展历程ChatGPT是美国人工智能研究实验室OpenAI在2023年11月30日推出的一款人工智能技术驱动的语言模型应用。以下是ChatGPT的发展历程：三、ChatGPT的主

huazi99·2024-01-03 01:23

AI 训练框架：Pytorch TensorFLow MXNet Caffe ONNX PaddlePaddle

https://medium.com/jit-team/bridge-tools-for-machine-learning-frameworks-3eb68d6c6558

linzhiji·2024-01-03 00:29

caffe，一个强大的 Python 库！

Sitin涛哥·2024-01-02 22:10

Caffeine本地缓存依赖

org.springframework.bootspring-boot-starter-cachecom.github.ben-manes.caffeinecaffeinecaches=newArrayList

Royalreairman·2024-01-02 16:57

【本地缓存篇】LFU、LRU 等缓存失效算法

常见的缓存失效算法有FIFO、LRU、LFU，以及Caffeine中的WindowTinyLFU算法。✔️FIFOFIFO算法是一种比较容易实现也最容易理解的

昕宝爸爸爱编程·2024-01-02 08:54

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和

十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

gradle

Gradle学习系列之一——Gradle快速入门-无知者云-博客园Gradle学习总结——根本上看透AndroidStudio构建-

味123·2024-01-02 01:34

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用

VUE3.0学习系列随笔（五）：自定义组件使用VUE2.0和VUE3.0虽然在工程目录结构上存在较大差异，但是具体的代码实现逻辑相同，本文所使用的自定义组件方法，同样适用于VUE2.0。

一方通行00·2024-01-01 21:27

【深度学习】第一章：深度学习的入坑线路

所以在写深度学习系列文章之前，我觉得非常有必要先把深度学习的整个框架展示一下。这是我自己跌跌撞撞走了很多弯路，才略知一二

宝贝儿好·2024-01-01 12:26

【MMdetection】MMdetection从入门到进阶1

ImageNet上所有pytorch风格的预训练主干都来自PyTorch模型zoo，caffe风格的预训练主干是从detectron2新发布的模型转换而来的。

资料加载中·2024-01-01 08:09

C++实践（一）C++实现前馈神经网络

主要是因为当时Caffe等库依赖太多了，又没有其他开源的好用，顺便复习下C++。

goodluckcwl·2024-01-01 07:19

视觉学习笔记13——既是模型，又是模型中转站的onnx

传统地我们需要用caffe2重新将模

RanceGru·2024-01-01 05:45

HTML+JS好例子集锦

基础知识参见HTML5+CSS入门与提高学习系列https://blog.csdn.net/cnds123/artic

软件技术爱好者·2024-01-01 04:25

MAML 源代码解释说明 (一)

元学习系列文章optimizationbasedmeta-learning《Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks》论文翻译笔记元学习方向

田小成plus·2023-12-31 23:30

【Python机器学习系列】一文带你了解机器学习中的Pipeline管道机制（理论+源码）

一、引言对于表格数据，一套完整的机器学习建模流程如下：背景知识1：机器学习中的学习器【Python机器学习系列】一文搞懂机器学习中的转换器和估计器（附案例）背景知识2：机器学习中的管道机制简介：转换器用于数据的预处理和特征工程

数据杂坛·2023-12-31 14:36

【vim 学习系列文章 3.1 -- vim 删除 ^M】

请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之VIM专栏】文章目录^M来源^M删除^M来源在Vim中打开文件时，您可能会遇到行尾的^M字符，这通常是因为文件使用了Windows风格的回车换行符（CRLF），而不是Unix/Linux风格的换行符（LF）。在Vim中，^M实际上是回车符（CarriageReturn，CR）的可见表示。^M删除为了删除所有行尾的^M字符，您可以使用Vim的替换命令：:%s/\r$/

CodingCos·2023-12-31 13:55

Spring Boot IO官方文档中文版

原文链接SpringBootIO官方文档中文版引言缓存支持的缓存提供程序GenericJCache(JSR-107)HazelcastInfinispanCouchbaseRedisCaffeineCache2kSimpleNoneHazelcastQuartzScheduler

逆水行舟x·2023-12-31 08:45

Caffeine--缓存组件

Caffeine概念缓存手动加载自动加载手动异步加载自动异步加载驱逐策略基于容量基于时间基于引用移除显式移除概念Caffeine是一个基于Java8开发的提供了近乎最佳命中率的高性能的缓存库。

kk变色龙13·2023-12-31 08:11

机器学习系列 - 3. 数据预处理

一.KNN优缺点及KD-Tree1)KNN优缺点：KNN的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合KNN的主要缺点有：

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

基于JetCache整合实现一级、二级缓存方案（方案实现）

目录一、整体方案说明1.1需求说明1.2整体方案实现组件结构图二、Caffeine缓存实现2.1组件说明2.2组件结构图2.3组件Maven依赖2.4组件功能实现源码2.4.1CaffeineCacheManager

夜夜流光相皎洁_小宁·2023-12-30 20:41

机器学习系列11：减少过拟合——L1、L2正则化

如果我们注意到模型在训练集上的表现明显优于模型在测试集上的表现，那么这就是模型过拟合了，也称为highvariance。产生的过拟合的原因是对于给定的训练集数据来说，模型太复杂了。有几种可以减少过拟合的方法：收集更多的训练数据（通常可行性不大）通过正则化引入对模型复杂度的惩罚选择一个含有较少参数的简单模型减少数据的维度假设模型的参数是向量w，那么L1和L2正则化的定义如下。L1正则化通常会产生更稀

加百力·2023-12-30 18:04

2018-02-23

PDFExpertSignalJavacacheCaffeineA站并没有凉！我们和几个前员工聊了聊它的前世今生入股中兴软创：阿里云生态布局极为重要的一块拼图？

baitu·2023-12-30 15:15

openpose+smplx

boss不知道从哪淘换来的pose_iter_440000.caffemodel和basicModel_f_lbs_10_207_0_v1.0.0.pkl让我搞2d图像3d蒙皮，人都麻了，最后还是从头过了一下

Mighty_Crane·2023-12-30 14:55

Spring Cache快速入门教程及案例

SpringCache介绍SpringCache提供了一组注解，使开发者能够轻松地在方法上定义缓存行为SpringCache抽象了缓存的底层实现，允许开发者选择使用不同的缓存提供者（如Ehcache、Redis、Caffeine

枯木何日可逢春·2023-12-30 08:59

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