240 發(fā)簡信
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  • 我理解的vector掐场、emplace_back與push_back

    關(guān)于emplace_back和push_back網(wǎng)上有種說法飞苇，“emplace_back比push_back效率更高”，具體原因是emplace_back相比push_bac...

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    Learning ffmpeg

    參考資料 https://zhuanlan.zhihu.com/p/142593316[https://zhuanlan.zhihu.com/p/142593316] ffm...

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    開發(fā)者 | WGS84收夸、GCJ-02坑匠、BD-09都是什么鬼？

    前言 開發(fā)地圖應用服務(wù)時卧惜，一定會接觸到各種坐標系厘灼，而保證坐標系的正確與合理是一切數(shù)據(jù)分析的前提。 這篇文章就梳理了一些常見的地理坐標系咽瓷，希望能幫上忙设凹。 1、地理坐標系與投影坐...

  • 我理解的右值茅姜、右值引用围来、move語義，完美轉(zhuǎn)發(fā)

    右值 右值(rvalue)可以簡單理解為賦值“=”語句中等號右側(cè)的變量匈睁，與之相對的為左值(lvalue)监透。7二者不同之處在于左值(lvalue)存儲在內(nèi)存中，具有固定的存儲地...

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    GAN總結(jié)

    GAN原理 生成對抗式網(wǎng)絡(luò)（GAN）作為一種優(yōu)秀的生成式模型退腥，在圖像生成方面有很多應用，主要有兩大特點： 不依賴任何先驗假設(shè)再榄。傳統(tǒng)的許多方法會假設(shè)數(shù)據(jù)服從某一分布狡刘，然后使用極...

  • 樓主你好，按這樣初始化init_row = torch.randint(0, x.shape[0], (self.n_clusters,))困鸥，如果init_row有重復的數(shù)字的話會報錯吧

    使用Pytorch實現(xiàn)Kmeans聚類

    Kmeans是一種簡單易用的聚類算法嗅蔬，是少有的會出現(xiàn)在深度學習項目中的傳統(tǒng)算法，比如人臉搜索項目疾就、物體檢測項目（yolov3中用到了Kmeans進行anchors聚類）等澜术。 ...

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    機器學習面試之MSE與CE的區(qū)別？

    MSE和CE是機器學習中常見的兩種損失函數(shù)猬腰，在訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中鸟废，也經(jīng)常用到，但是如何深刻地理解二者的異同姑荷，卻不是容易輕松搞定的盒延。本文從模擬面試的角度嘗試對這一問題作出解讀。 精...

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    Learning Detection

    Learning Detection yolo darkflow 運行指南 https://github.com/thtrieu/darkflow.git 加載模型用下載的w...

  • 可能是顯存爆了，減少訓練步數(shù)或者加上--fine_tune_batch_norm=False

    deeplabV3+源碼分解學習

    github上deeplabV3+的源碼是基于tensorflow（slim）簡化的代碼供鸠，是一款非常值得學習的標準框架結(jié)構(gòu)畦贸。基于這份代碼楞捂，可以學習到很多關(guān)于如何標準化構(gòu)建大型...

  • Learning Linux

    Learning Linux Linux文件名 /bin 普通用戶有權(quán)限使用的二進制可執(zhí)行命令 cat薄坏、cp、chmod df寨闹、dmesg胶坠、gzip、kill繁堡、ls沈善、mkdi...

  • Learning Python

    Learning Python 以下內(nèi)容整理自網(wǎng)路 importlib importlib.import_module t方便動態(tài)的讀取模塊 glob 文件路徑查找 glob...

  • Learning Tensorflow

    Learning Tensorflow Note 基礎(chǔ) 用張量表示數(shù)據(jù) 用計算圖搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 用會話執(zhí)行計算圖，優(yōu)化線上的權(quán)重椭蹄，得到模型 計算圖：搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算過程闻牡，只搭...

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    Learning PyTorch

    Learning PyTorch Autograd autograd.Variable 新版本的pytorch Tensor和Variab合并了 Variable主要包含三個...

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