图像处理 物体 算法 深度

如果您正在学习机器学习/深度学习，您可能正在使用免费的Google Colab。但是您可能想知道免费版本是否足够。 如果您买得起优质的 Nvidia 显卡（具有相当数量的 CUDA 内核），那么您可以轻松地使用您的显卡来完成此类密集型工作。 许多开发人员为此使用 Linux。但是，我不喜欢 Linu ......

最近在看连续控制问题，看到了一个Actor-Critic算法中手动扩展features和设置linear baseline的方法，这些方法源自论文：《Benchmarking Deep Reinforcement Learning for Continuous Control》。 对于低维的feat ......

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32604 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Bailey Zheng和Lijie Zhang 即使是同一种植物，由于生长的地理环境的不同，它们的特征会有所差异。例如鸢尾花，可分为山鸢尾、杂色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。 假设此时您得到了一朵鸢尾花，如何 ......

oj: https://codefun2000.com/p/P1269 学一个新东西 multiset 里面是排好序的 可以存重复的值 但是里面的值不能被修改 否则就不能排序了 可以用lower_bound(x)，得到multiset中大于等于x的最小的数的位置 auto ri = q.lower_ ......

package LeetCode.greedypart03; /** * 1005. K 次取反后最大化的数组和 * 给你一个整数数组 nums 和一个整数 k ，按以下方法修改该数组： * 选择某个下标 i并将 nums[i] 替换为 -nums[i] 。 * 重复这个过程恰好 k 次。可以多次选 ......

1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 ResNet系列网络，图像分类领域的知名算法，经久不衰，历久弥新，直到今天依旧具有广泛的研究意义和应用场景。被业界各种改进，经常用于图像识别任务。ResNet-18，数字代表的是网络的深度，也就是说ResNet18 网 ......

package LeetCode.greedypart02; /** * 122. 买卖股票的最佳时机 II * 给你一个整数数组 prices ，其中prices[i] 表示某支股票第 i 天的价格。 * 在每一天，你可以决定是否购买和/或出售股票。 * 你在任何时候最多只能持有 一股 股票。你也 ......

###题目链接 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/19306/1043 ###题目分析 模拟就完事，代码写的很屎山，估计哪里死循环了，要不就是TLE，明天改。 ###未AC代码 ```c++ #include #include #include using na ......

load和loads的区别 load(): load()方法用于从文件中读取JSON数据，并将其转换为Python对象。它接受一个文件对象作为参数，并将文件中的JSON数据加载为Python对象 loads(): loads()方法用于将JSON字符串转换为Python对象。它接受一个字符串作为参数 ......

1.算法仿真效果 vivado2019.2仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 LFSR（线性反馈移位寄存器）提供了一种在微控制器上快速生成非序列数字列表的简单方法。生成伪随机数只需要右移操作和 XOR 操作。LFSR 完全由其多项式指定。例如，6千-次多项式与每个项存在用方程 x 表示6+ x ......

# 3.1 线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下： 1. 线性回归 ......

## 一、证明:假设在过程 HIRE-ASSISTANT 的第 4 行中，我们总能决定哪一个应聘者最佳。则意味着我们知道应聘者排名的全部次序。 ## 文心一言： 证明: 假设在过程 HIRE-ASSISTANT 的第 4 行中，我们总能决定哪一个应聘者最佳。则意味着我们知道应聘者排名的全部次序。 在 ......

## 前置知识 ### 卷积 符号为 $*$。 设多项式 $A(x) = a_0 + a_1x + a_2x^2 + \cdots + a_nx^n, B(x) = b_0 + b_1x_1 + b_2x^2 + \cdots + b_nx^n$，则有 $$ (A * B)[n] = \sum_{i ......

内容简介: 1.将数据写入.csv文件中 2.将数据从.csv文件中读出 3.利用插值法处理缺失的数据 4.将数据类型转化为torch张量类型 代码如下: import os os.makedirs(os.path.join('..', 'data'), exist_ok=True) data_fi ......

一、python文件I/O 1、打印与读取 打印：print() 读取：raw_input()、input()，两者功能相似但是input可以接受python表达式； #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- print "Python 是一个非常棒的语言， ......

以下是一个Python代码示例，用于通过Google Cloud Vision API识别图像中的文字和物体： import io import os # 导入 Google Cloud 客户端库 from google.cloud import vision from google.cloud.v ......

添加注解： @JsonFormat(shape = JsonFormat.Shape.STRING) 用法： ......

这几天又在玩树莓派，先是搞了个物联网，又在尝试在树莓派上搞一些简单的神经网络，这次搞得是卷积识别mnist手写数字识别 训练代码在电脑上，cpu就能训练，很快的： import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from ......

###题目链接 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/19306/1050 ###题目分析 因为要求最小编号，并且该编号是以读者的编号结尾，这边直接排序+翻转，找开头的数。 记录是因为看到某个大佬非常好的思路，直接对编号进行取模，就是末尾的数。 **如果想得到末尾的 ......

目标网站:aHR0cHM6Ly93d3cuaWR4LmNvLmlkL3ByaW1hcnkvTGlzdGVkQ29tcGFueS9HZXRDb21wYW55UHJvZmlsZXM/ZW1pdGVuVHlwZT1zbyZzdGFydD0wJmxlbmd0aD05OTk5 使用工具requests-go ......

# 搜索引擎 回车键 变成换行了怎么处理？ Enter 键未在 Google Chrome 中执行搜索的可能原因有几个。 * 键盘驱动程序或硬件问题。 * Chrome 扩展。 * Chrome 中的设置。 要解决此问题，您可以尝试以下步骤： 1. 检查您的键盘驱动程序和硬件。确保您的键盘已正确插入 ......

1、贝叶斯定理 大学时学习的《概率论与数理统计》，其中有一个很重要的公式是贝叶斯公式： 同理，将A、B的位置互换一下，上面的公式仍然成立，即： 通过P(AB)为桥梁，联立以上2个公式，可得到下式： 贝叶斯公式看起来非常简单，但它其实是一个非常伟大的思想，简单说，有些条件概率不容易或无法计算求出，比如 ......

###题目链接 https://ac.nowcoder.com/acm/contest/19306/1046 ###解题思路： 10进制转x进制，只要反复`%x、/x`即可。 `%x`取出末尾的数字，因为末尾的数字已经取出，所以将该数字`\`掉 可以一起算也可以循环，**取模不会影响除数**。 ## ......

##### 1. 算法原理（K-Nearest Neighbor） - 本质是通过距离判断两个样本是否相似，如果距离够近就认为他们足够相似属于同一类别 - 找到离其最近的 k 个样本，并将这些样本称之 为「**近邻**」(nearest neighbor)。 - 对这 k 个近邻，查看它们的都属于何 ......

本文介绍基于**ENVI**软件，实现栅格遥感影像按照**像元行列号与个数**进行**指定矩形区域裁剪**的方法。 一般的，如果我们需要裁剪某个具体的行政区域，按照对应区域的矢量图层裁剪即可；如果需要裁剪某个大致的区域范围，可以按照文章[ArcMap手动新建矢量要素的方式](https://www. ......

异常包括：全局异常、特定异常和自定义异常。 第一步，创建一个异常处理类，并在类上添加 @ControllerAdvice 注解 第二步，在类中添加出现异常时要执行的方法，并在方法上添加对应注解，指定出现哪个异常时会执行此方法。 1) 全局异常处理 2）特定异常处理 3）自定义异常处理（自定义异常的处 ......

图像拼接、融合是全景拼接的基础操作，opencv库提供了stitch方法，该方法相当完备，就是速度有点慢。 我也实现了一个类似的方法，其流程为：特征提取、特征匹配、透视变换、掩膜生成、羽化融合。 按羽化算法，如下所示，两图交集区域是图像融合的区域，某点距离融合边界（属于图像a）越远，图像a在此点的融 ......

转自：https://www.cnblogs.com/heroius/p/13600404.html 在win7或更高版本windows系统中，使用管理员权限运行bat文件时，默认的当前路径（%CD%）被设置为 C:\windows\system32 。若脚本中使用了相对路径，那么运行将不正常。 要 ......

回归分析需要考虑多重共线性问题。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，导致回归模型的系数估计不稳定和假设检验不可靠。在实际应用中，许多自变量之间都可能存在一定程度的相关性，如果没有进行控制，就会导致多重共线性问题的发生。今天来讨论一下，如何解决多元线性回归分析中，多重共线性的问题。 一、多重共线性 ......

位（bit）、字节(Byte)、MB(兆位)之间的换算关系在java基本数据类型中，一个int是4个字节，也就是32个比特位；一个short类型占用的是2个字节也就是16个字节 B是Byte的缩写，B就是Byte，也就是字节（Byte）；b是bit的缩写，b就是bit，也就是比特位（bit）。 B与 ......