车辆 深度 目标 代码
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......
深度学习炼丹-数据增强
在工业界，数据预处理步骤对模型精度的提高的发挥着重要作用。对于机器学习任务来说，广泛的数据预处理一般有四个阶段（视觉任务一般只需 Data Transformation）: 数据清洗(Data Cleaning)、数据整合(Data Integration)、数据转换(Data Transforma... ......
深度学习炼丹-超参数调整
所谓超参数，即不是通过学习算法本身学习出来的，需要作者手动调整（可优化参数）的参数(理论上我们也可以设计一个嵌套的学习过程，一个学习算法为另一个学习算法学出最优超参数)，卷积神经网络中常见的超参数有: 优化器学习率、训练 Epochs 数、批次大小 batch_size 、输入图像尺寸大小。 ......
深度学习炼丹-不平衡样本的处理
数据层面的处理方法总的来说分为数据扩充和数据采样法，数据扩充会直接改变数据样本的数量和丰富度，采样法的本质是使得输入到模型的训练集样本趋向于平衡，即各类样本的数目趋向于一致。 ......
深度学习-网络训练流程说明
1.背景 分类神经网络模型：Mobilenetv3。 深度学习框架：PyTorch。 Mobilenetv3简单的手写数字识别： 任务输入：一系列手写数字图片，其中每张图片都是28x28的像素矩阵。 任务输出：经过了大小归一化和居中处理，输出对应的0~9数字标签。 项目参考代码：https://gi ......
在 win11 下搭建并使用 ubuntu 子系统（同时测试 win10)——（附带深度学习环境搭建）
对于一个深度学习从事者来说，Windows训练模型有着诸多不便，还好现在Windows的Ubuntu子系统逐渐完善，近期由于工作需求，配置了Windows的工作站，为了方便起见，搭建了Ubuntu子系统，网上教程比较多，但是都或多或少存在一些小问题（也许是他们没有遇到）， 于是我自己在尝试中，将自己 ......
异常值检测！最佳统计方法实践（代码实现）！⛵
数据集中的异常值，对于数据分布、建模等都有影响。本文讲解两大类异常值的检测方法及其Python实现：可视化方法（箱线图&直方图）、统计方法（z分数&四分位距）。 ......
使用c#的 async/await编写 长时间运行的基于代码的工作流的 持久任务框架
持久任务框架 （DTF） 是基于async/await 工作流执行框架。工作流的解决方案很多，包括Windows Workflow Foundation，BizTalk，Logic Apps, Workflow-Core 和 Elsa-Core。最近我在Dapr 的仓库里跟踪工作流构建块的进展时，深 ......
谁说.NET没有GC调优？只改一行代码就让程序不再占用内存
经常看到有群友调侃“为什么搞Java的总在学习JVM调优？那是因为Java烂！我们.NET就不需要搞这些！”真的是这样吗？今天我就用一个案例来分析一下。 昨天，一位学生问了我一个问题：他建了一个默认的ASP.NET Core Web API的项目，也就是那个WeatherForecast的默认项目模 ......
深度解析KubeEdge EdgeMesh 高可用架构
摘要：通过高可用特性应用场景、高可用特性使用手册、课题总结、未来展望等四个部分的内容来向大家介绍新版本EdgeMesh的高可用架构。 本文分享自华为云社区《KubeEdge EdgeMesh 高可用架构详解|KubeEdge云原生边缘计算社区》，作者：南开大学｜达益鑫。 EdgeMesh项目解决了边 ......
让代码帮我们写代码（一）
Hello，大家好，又是好久不见，最近太忙了（借口）。看了下日志，有 2 个月没写文章了。为了证明公众号还活着，今天必须更新一下了。 在我们的开发过程中，总有那么些需求是那么的变态。常规的方案已经无法满足。比如某些规则非常复杂，而客户又经常要修改它。那么我们可能需要把这部分代码直接做为配置文件提取出 ......
要想后期修改少，代码重构要趁早
摘要：在敏捷中，让设计简单化，必须让设计从简单开始，然后变得成熟。要做到这一点，重构是唯一的出路。 本文分享自华为云社区《敏捷技术实践之重构》，作者：华为云PaaS服务小智 。 前言 极限编程（XP）的创始人之一Ron Jeffries说道：“在敏捷中，让设计简单化，必须让设计从简单开始，然后变得成 ......
TreeUtils工具类一行代码实现列表转树【第三版优化】 三级菜单 三级分类 附视频
一、序言 在日常一线开发过程中，总有列表转树的需求，几乎是项目的标配，比方说做多级菜单、多级目录、多级分类等，有没有一种通用且跨项目的解决方式呢？帮助广大技术朋友给业务瘦身，提高开发效率。 本文将基于Java8的Lambda 表达式和Stream等知识，使用TreeUtils工具类实现一行代码完成列 ......
原来 GitHub 不仅能学代码，还有这些东西
我是风筝，公众号「古时的风筝」，专注于 Java技术 及周边生态。 文章会收录在 JavaNewBee 中，更有 Java 后端知识图谱，从小白到大牛要走的路都在里面。 大家好，我是风筝。 今天介绍几个很有意思的 github 开源项目，看过之后就会发现，github 果然深意暗藏。 github ......
NLP手札1. 金融信息负面及主体判定方案梳理&代码实现
这个系列会针对NLP比赛，经典问题的解决方案进行梳理并给出代码复现~算是找个理由把代码从TF搬运到torch。Chapter1是CCF BDC2019的赛题：金融信息负面及主体判定，属于实体关联的情感分类任务，相关代码实现以及Top方案梳理详见ClassisSolution/fin_new_enti... ......
目标检测模型的评价标准-AP与mAP
为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。对于分类和回归两类监督模型，分别有各自的评判标准，目标检测模型评价指标主要包含 f1、ap、map、roc计算公式及代码实现与auc曲线绘制等。 ......
【动手学深度学习】学习笔记
线性神经网络 图像分类数据集 import torch import torchvision from matplotlib import pyplot as plt from torch.utils import data from torchvision import transforms fr ......
一文深度解读边缘计算产业发展前景
算力在云端澎湃，云计算技术日新月异。 过去十年间，全球云计算市场快速扩张，市场规模爆发性增长。 中心化的云计算架构提供了集中、大规模的计算、网络和存储等资源，解决了泛互联网行业在前二十年快速发展所面临的业务迅速增长、流量急剧扩张和大规模计算需求等问题。 边缘计算是构筑在边缘基础设施之上，位于尽可能靠 ......
深度学习数学基础-概率与信息论
概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。 ......
基于Sklearn机器学习代码实战
本文主要跟随Datawhale的学习路线以及内容教程，详细介绍了机器学期常见的多个基础算法的基于sklearn的实现过程，内容丰富。 ......
想要做好代码质量，如何破局？
作者：苗现方 想要做好代码质量，我们不得不提什么是代码质量？本文中讨论的代码质量一般是指代码的风格、重复率和复杂度等，代码是技术团队的价值产物，是宝贵的财富，同样代码质量的好坏可以直接体现出团队的重视程度和技术管理水平。 代码质量的下降是内在原因，通常会恶性循环，主要表现出以下两个特性： 感染性：坏 ......
把Mybatis Generator生成的代码加上想要的注释
作者：王建乐 1 前言 在日常开发工作中，我们经常用Mybatis Generator根据表结构生成对应的实体类和Mapper文件。但是Mybatis Generator默认生成的代码中，注释并不是我们想要的，所以一般在Generator配置文件中，会设置不自动生成注释。带来的问题就是自动生成代码之 ......
用最少的代码打造一个Mini版的gRPC框架
在《用最少的代码模拟gRPC四种消息交换模式》中，我使用很简单的代码模拟了gRPC四种消息交换模式（Unary、Client Streaming、Server Streaming和Duplex Streaming），现在我们更近一步，试着使用极简的方式打造一个gRPC框架（github地址）。这个g... ......
工程坐标转换方法C#代码实现
在前面的文章中系统的阐述了工程坐标的转换类别和转换的方法。这里针对GPS接收的WGS84椭球的经纬度转换为地方坐标系的问题，利用C#，对工程坐标转换方法和步骤做出详细的解答。不基于任何类库和函数库，也未使用矩阵库，可以便利的将代码移植到任何语言。 ......