摘要：
1 分类网络 1.1 AlexNet 1.2 GoogLeNet系列 1.3 ResNet深度残差网络 1.4 轻量级网络MobileNet 2 目标检测 2.1 R-CNN系列之论文理解 2.2 R-CNN系列之代码实现 2.3 YOLO系列V1-V4 2.4 YOLOV5代码解析(输入端、Bac 阅读全文
posted @ 2023-02-04 15:39
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1 图像增强 1.1 图像增强 2 形态学 2.1 二值图像形态学 2.2 灰度级形态学 2.3 形态学重建 3 图像分割 3.1 图像分割之基于灰度不连续性的分割方法 3.2 图像分割之阈值处理 3.3 图像分割之区域生长、区域分离与聚合 3.4 图像分割之聚类和超像素 3.5 图像分割之形态学分 阅读全文
posted @ 2022-12-05 09:04
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摘要：
问题： wsl安装codex后需要登录，填写账号密码后，最后返回了Token exchange failed: token endpoint returned status 403 Forbidden 解决方案： 在本地vscode安装插件codex，登录 Codex，然后把本地凭证拷到wsl中 本 阅读全文
posted @ 2025-09-24 15:02
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摘要：
编译器（Compiler） 编译器是一种把人类写的源代码（C/C++）翻译成计算机能执行的机器码的程序。 在 C++ 中，常用的编译器有： 编译器平台说明 GCC（g++） Linux / WSL / Windows（MinGW） GNU 开源编译器，使用最广泛 Clang macOS / Linu 阅读全文
posted @ 2025-07-05 14:25
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摘要：
1 内存对齐规则 结构体的数据成员，第一个成员的偏移量为0，后面每个成员变量的地址必须从其大小的整数倍开始。 子结构体中的第一个成员偏移量应当是子结构体中最大成员的整数倍。 结构体的总大小必须是其内部最大成员的整数倍 示例 #include <iostream> using namespace st 阅读全文
posted @ 2025-06-09 09:34
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摘要：
在 C# 开发中，序列化是对象与数据之间桥梁式的存在，广泛应用于数据存储、网络传输、远程通信等场景。 序列化：将数据结构或对象状态转换为可存储或可传输的格式的过程。这个过程将内存中的对象转换为字节序列，可以写入文件、数据库或通过网络传输。 反序列化：序列化的逆过程，将序列化的数据重新构建为内存中的对 阅读全文
posted @ 2025-05-08 09:30
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【 李宏毅机器学习】生成式对抗网络GAN 在传统的神经网络任务中，我们通常把一个网络当作一个函数f(x)，给定输入x，网络就会输出一个对应的结果 y。比如图像分类任务中，输入是一张图片，输出是一个分类标签。这是一种 判别式模型（Discriminative Model），它学的是输入和输出之间的映射 阅读全文
posted @ 2025-04-21 09:34
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摘要：
【 李宏毅机器学习：异常检测 】Anomaly Detection（合辑）（中文） 异常侦测任务是需要根据一堆训练数据，找到一个函数，输入x时，函数判断x和训练数据是否相似。假设你提供了很多的雷丘作为训练数据，皮卡丘就是异常的。若你提供了很多的皮卡丘作为训练数据，雷丘就是异常的。若你提供很多的宝可梦 阅读全文
posted @ 2025-04-16 11:05
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安装pytorch Nano上预装的Jetpack版本为4.6.1，Python为3.6.9，CUDA环境为10.2。在PyTorch for Jetson中可以下载不同版本的torch，torch<=1.10.0。 1 安装torch1.8.0 # substitute the link URL 阅读全文
posted @ 2024-06-02 15:16
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烧录固件 烧录固件是为了让板子用tf卡作为系统启动(非板载启动），一般来说只需要刷写一遍。 安装vm，找到虚拟机镜像，解压part01就能获取镜像。 打开vm，打开此虚拟机镜像，账号clb，密码为123456 短接23脚进入烧录模式，使用Micro-USB连接线连接Nano和电脑，然后DC电源上电。 阅读全文
posted @ 2024-05-29 21:56
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1. 保存整个网络 torch.save(net, PATH) model = torch.load(PATH) 2. 保存网络中的参数（速度快，占空间小） torch.save(net.state_dict(),PATH) model_dict = model.load_state_dict(to 阅读全文
posted @ 2023-07-31 21:35
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【深度学习】总目录 SE论文：《Squeeze-and-Excitation Networks》将重点放在了通道（channel）关系上，并提出了一种新的结构单元SE block。将SE block堆叠在一起，就形成了SENet。SE块略微增加计算成本但显著地提升了性能，并且即插即用。SENet获得 阅读全文
posted @ 2023-07-08 16:11
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