GFocal_loss简单总结 文章的主题很突出，针对一阶段目标检测领域的两个现存的表示问题进行分析，并提出合理的解决方案 论文链接 作者知乎解读链接 代码链接 问题1： 用法不一致，训练时分类与回归的head各自分开训练各自的，但是在推理的时候因为NMS的score，又把分类分数和框 ...

Logistic Regression （逻辑回归）：用于二分分类的算法。 例如： 判断一幅图片是否为猫的图片，结果有两种:1（是猫）和0（不是猫） 假设输入的图片由64*64个像素组成，每个像素包含RGB三种不同的颜色分量， 则每一幅图片作为一个输入\(x^{(i)}\) 其中包含的输入 ...

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基于sklearn的一些AI算法基本操作 sklearn中的一些相关的库 分别导入这些相关算法的库 基本思路; 定义特征和目标的标签 -> 读取整个数据集 -> 分别读取特征与 ...

最近在github上看到一个很有趣的项目，通过文本训练可以让计算机写出特定风格的文章，有人就专门写了一个小项目生成汪峰风格的歌词。看完后有一些自己的小想法，也想做一个玩儿一玩儿。用到的原理是深度学习里 ...

1.　　创建meter 　　 2.　　添加数据 　　　　 3.　　展示结果 　　 4.　　清除meter　　 　　 以下代码是在前面随笔中 ...

前言 　　C中对序列化讨论少, 因为很多传输的内容都有自己解析的轮子. 对于序列化本质是统一编码, 统一解码的方式. 本文探讨是一种简单的序列化方案. 保证不同使用端都能解析出正确结果. 在文章一开始, 看一个最简单的序列化代码 如下 本质在 自定义编码解码,并利用 ...

线段树 介绍 最基本的线段树拥有 单点更新(OlogN) 和 区间查询(OlogN) 的良好性质. 他的核心思想将一个区间不断地进行二分, 减少运算量. 基本思路 使用数组存储线段树中各个点的 ...