目录 需要安装好 以miniconda为例安装 如果已经安装（anaconda或者miniconda请直接跳过） 更换miniconda的源镜像 如果已经更换请直接跳过 新建pytorch环境，并安装gpu版的pytorch 需要安装 ...

目录 为什么有这个系列？ 这篇博客适合谁？ 看这个系列需要有什么？ 下一节链接 为什么有这个系列？ 去年(2020年)我在B站看了一个油管UP的视频，使用tensorflow实现GTA5的自动驾驶，当时觉得很厉害，随后在博客园写了文章，见链接 ...

目录 这里我不想涉及太多CNN基础介绍，因为内容太多了，如果有兴趣可以参考以下链接学习 因为torchvision已经包含了一些model，所以不必在意网络架构的设计，只需要调用即可 以Alexnet为例 我们可以看到在 classfier下的最后 ...

转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/45331609 无人驾驶技术涵盖了感知、决策、控制等领域的方方面面。感知层面对目标识别跟踪、障碍物检测、精确定位等技术的需求，使得深度学习等人工智能技术得到广泛应用。深度学习模型非常依赖无人车行驶环境的数据，而这些数据在工程中非常难 ...

网上没找到合适的图片，自己画一张简单的架构图吧 想单独讲一个keepalived是因为不止可以实现MYSQL主备的切换，包括nginx、proxysql等需要高可用架构的场景，都可以实现。 这是部署完成之后的架构图，服务器A会多一个虚拟IP地址 ...

Note: 因为上传代码时匆忙，我没有认真审核各部分的代码，不确定能不能跑（手边没Windows系统的电脑，而项目内用到了Windows的接口）且整个项目代码很冗余。计划21年底重写一遍代码（计划用pytorch，及更换数据集和网络，如果没鸽的话） 说明 该项目参考（其实是直接拿来 ...

http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/70173223 Torontocity HCI middlebury caltech 行人检测数据集 ISPRS航拍数据集 mot challenge跟踪数据集 ...

上一节，我们已经讲解了使用全连接网络实现手写数字识别，其正确率大概能达到98%，这一节我们使用卷积神经网络来实现手写数字识别， 其准确率可以超过99%，程序主要包括以下几块内容 [1]: 导入数据，即测试集和验证集 [2]: 引入 tensorflow 启动 ...