原创 caffe2官方信息整理_操作符概括

操作符概述操作符目錄創建自己的操作符稀疏操作符 概述 操作符是caffe2的基礎組建,每個操作符包含得到輸出必要的計算以及輸入和參數的數目,caffe和caffe2操作符的區別可以參考下圖: 例如,在“完全連接”運算符中,必須提

原创 看懂COCO數據集目標識別性能評價標準AP,AP50,AP75,APsmal等

常見機器視覺國際會議論文出現的目標識別評價標準:AP,AP50,AP75等,權威解釋如下: Note: 在COCO數據集評價指標中,所有的AP 默認爲mAP 。即,AP50=mAP50AP50=mAP50,AP75=mAP7

原创 caffe2官網信息整理

caffe2官網信息整理一.caffe2與caffe的優勢caffe&caffe2的優劣勢比較caffe2的新特性二.安裝方式三.學習資料初接觸深度學習在機器學習領域有豐富經驗的研究人員四.教學和示例腳本教學代碼:初學者教程初次使

原创 使用git方便的傳輸複雜結構文件

使用SCP不能斷點續傳. 使用rsync支持斷點續傳,但沒有git用起來這麼方便. 今天同事介紹了一個使用 git來傳大工程的方式: 設項目在服務器A:PATH1上 需要傳到服務器B:PATH2上 在服務器B:PATH2上運行 g

原创 查看cuda和cudnn的版本方式

查詢方式很多,我簡單收集了一下. 查詢cuda版本的三個方式: cat /usr/local/cuda/version.txt CUDA Version 10.1.168 nvcc --version nvcc: NVI

原创 leedcode 655 輸出二叉樹

在一個 m*n 的二維字符串數組中輸出二叉樹,並遵守以下規則: 行數 m 應當等於給定二叉樹的高度。 列數 n 應當總是奇數。 根節點的值(以字符串格式給出)應當放在可放置的第一行正中間。根節點所在的行與列會將剩餘空間劃分爲兩部分

原创 leedcode-1038從二叉搜索樹到更大的樹

給出二叉搜索樹的根節點,該二叉樹的節點值各不相同,修改二叉樹,使每個節點 node 的新值等於原樹中大於或等於 node.val 的值之和。 提醒一下,二叉搜索樹滿足下列約束條件: 節點的左子樹僅包含鍵小於節點鍵的節點。 節點的右

原创 MTCNN調優(過程中)

以12Net爲例,參考其他mtcnn的用例,思考如何訓練: 多增加負樣本以提高對錯誤的排除能力 mutly如何使用 hard_example爲何如此慢如何優化. 提高對錯誤分類的排除能力: 如 這樣一張照片:我使用訓練出

原创 gitlab-runne關於GITLAB_CI使用

GITlab CI/CD流程配置什麼是CI/CD流程CI流程配置:0. 服務器配置:1. gitlab-runner配置:1.1 gitlab-runner安裝:1.2 gitlab-runner註冊:1.3 修改runner的配

原创 手把手教學訓練MTCNN模型(二)解決過擬合問題

解決MTCNN過擬合問題問題描述解決思路優化樣本:IOU建立指標評估在算ROI的loss的時候 不應該會出現ClassifyLoss 的Loss 這個很奇怪: PS:這篇筆記目前是隨筆,根據我解決問題的思路,想到哪些就寫哪些 問題

原创 將md(markdown)文件導出成PDF的簡單辦法

由於工作需要需要吧md文件導出成PDF文件,通過查詢找到了一個簡單的辦法,這裏記錄一下. 找一個在線md編輯器,用於生成md的預覽格式,如:使用csdn就行. 使用chrome的開發者工具查看網頁源碼,找到文章主題部分的代碼:

原创 CAFFE2官方信息整理_入門教學

caffe2入門教學caffe2 概念Blobs和Workspace,TensorsNets 和 Operators執行反向傳播 caffe2 概念 您可以在下面瞭解有關Caffe2的主要概念的更多信息,這些概念對於理解和開發Ca

原创 神經網絡中優化方法

神經網絡中的學習率有哪些損失函數有哪些類型的優化方法通過實驗對比不同學習率的區別 有哪些損失函數 常見的損失函數之MSE\Binary_crossentropy\categorical_crossentropy 有哪些類型的優化方

原创 python list指針中被的一些小技巧

python中的list如果沒用好會出現莫名奇妙被修改的情況,所以單獨試了一下什麼時候是深拷貝,什麼時候是淺拷貝 #python中的重重指針需要定義清楚 #test1----------------------- print ("

原创 淘寶天貓評論爬取,簡單的辦法完成滑動驗證

淘寶評論爬取 教你如果自動滑動驗證一. 背景:二.解決selenium登錄問題三.解決驗證碼問題 一. 背景: 最近在準備一個關於文本情感分析的分享,首先想到使用淘寶的評論,由於淘寶以分類好好評差評,同時也打上了印象的標籤,比較適