雖然 merging 和 rebasing 在 git 中相似時(shí)搬俊，但他們提供不同的功能饲做。為了讓你的歷史盡可能的干凈和完整，你應(yīng)該知道以下幾點(diǎn)翎嫡。 git rebase 命令已...
發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：浙江
-
Merging 和 Rebasing 的大比拼
-
第一個(gè)就是呀
Proposal method(RCNN-Fast RCNN-Faster RCNN-PVAnet-RFCN)
傳統(tǒng)方法主要可以表示為：目標(biāo)特征提取湃鹊，目標(biāo)識(shí)別驮俗，目標(biāo)定位而且這些特征都是人為設(shè)定的如SIFT西乖，HOG。最著名的是DPM模型简僧，通過(guò)這些特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別建椰，再結(jié)合相應(yīng)的策略進(jìn)行定...
-
Proposal method(RCNN-Fast RCNN-Faster RCNN-PVAnet-RFCN)傳統(tǒng)方法主要可以表示為：目標(biāo)特征提取，目標(biāo)識(shí)別岛马，目標(biāo)定位而且這些特征都是人為設(shè)定的如SIFT棉姐，HOG。最著名的是DPM模型啦逆，通過(guò)這些特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別伞矩，再結(jié)合相應(yīng)的策略進(jìn)行定...
-
SSD：single shot multibox detector總體： 之前的主流的目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別都是深度學(xué)習(xí)模型結(jié)合區(qū)域和高性能分類(lèi)器共同完成，雖然這種方法有較好的識(shí)別精度夏志，但是整個(gè)模型需要很高的硬件資源且實(shí)時(shí)性不好乃坤。weili...
-
-
本專(zhuān)題招募管理員狱杰，有意向請(qǐng)簡(jiǎn)信私聊，謝謝厅须！ 用來(lái)分享機(jī)器學(xué)習(xí)仿畸，深度學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)朗和，計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域的一些技術(shù)错沽。 Machine Learning 學(xué)習(xí)資料：http://www.reibang.com/p/e0238db24973 相關(guān)參考： 1. [Coursera - Machine Learning by Andrew Ng]：https://www.coursera.org/learn/machine-learning 2. [ Stanford CS231n Course]：http://cs231n.github.io/ 課程整理：http://www.reibang.com/p/182baeb82c71 3. [深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(英文原版)]：http://neuralnetworksanddeeplearning.com/ [GitBook同步鏈接]：https://www.gitbook.com/book/tigerneil/neural-networks-and-deep-learning-zh/details 4. [UFLDL教程]：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL%E6%95%99%E7%A8%8B （中文） http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/UFLDL_Tutorial （英文） 5. [Deep Learning - An MIT Press book]：http://www.deeplearningbook.org/ 6. [Neural Network Playground]： http://playground.tensorflow.org/ 7. [A Guide to Deep Learning]： http://www.reibang.com/p/6752a8845d01 8. [知乎“機(jī)器學(xué)習(xí)”專(zhuān)欄]： https://www.zhihu.com/collection/108812637 9. [How do Convolutional Neural Networks work?] http://www.reibang.com/p/fe428f0b32c1 …… 希望大家可以相互交流，相互學(xué)習(xí)眶拉！
-
讀書(shū)專(zhuān)題收錄與讀書(shū)有關(guān)的書(shū)評(píng)忆植、讀書(shū)筆記放可、閱讀方法、讀書(shū)清單等文章 文中不得出現(xiàn)推廣鏈接唱逢；包括但不限于公眾號(hào)、頭條號(hào)屋休、二維碼坞古、微博等帶有廣告性質(zhì)的信息；配圖不能帶有水文劫樟。 請(qǐng)不要直接抄襲原文來(lái)投稿痪枫。請(qǐng)注意排版美觀、內(nèi)容結(jié)構(gòu)完整叠艳、內(nèi)容豐富奶陈、富有內(nèi)涵等，注意不要密集投稿附较！ 投稿須知：http://www.reibang.com/p/92d97be1a133
-
各類(lèi)推薦書(shū)單拒课，一起徜徉在書(shū)籍的海洋里~ 投稿須知： 1.專(zhuān)題收錄任何形式的書(shū)單徐勃、推薦書(shū)籍及書(shū)單相關(guān)內(nèi)容（純書(shū)評(píng)不收） 。 2.文章不包含任何形式的推廣信息早像，沒(méi)有推廣鏈接僻肖、沒(méi)有二維碼、圖片沒(méi)有推廣水印等等 3.在網(wǎng)上復(fù)制截取整理的必須注明來(lái)源卢鹦。 專(zhuān)題收錄臀脏、首頁(yè)推薦詳見(jiàn)： http://www.reibang.com/p/f4dee3bad55c
-
Hi揉稚，很高興在@IT·互聯(lián)網(wǎng)專(zhuān)題遇見(jiàn)你秒啦。 收錄范圍：收錄IT&互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)觀察與思考，數(shù)碼產(chǎn)品極客體驗(yàn)分析等類(lèi)型文章 投稿須知：http://www.reibang.com/p/4edc76104c27 專(zhuān)題主編：@若錦 http://www.reibang.com/u/e4c63b354a77 官方社群：可聯(lián)系添加 @若錦 加入專(zhuān)題官方社群交流窃植、學(xué)習(xí)帝蒿，添加時(shí)備注簡(jiǎn)書(shū)ID。
