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对于图像识别的应用下的数据库分析
摘要: 不久前我们对于“一图识趣”图片数据库的后台进行了简单分析,得出了我们对于数据库的构思。 “一图识趣”项目基于微信小程序的平台下,利用Python对机器学习算法的支持,通过ENAS优化,构建高效的CNN架构,从而提高识别速度。 对于本微信小程序,其数据关注点主要为用户反馈,用户使用情况两个大方面。具体
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posted @ 2018-11-19 10:31 biejiajun
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关于CUDA和CuDNN配置的小问题
摘要: 为了方便组员操作,简单写一下CUDA的配置啦。 首先你需要一台电脑,有NVDIA显卡的那种(就那个煤气灶,你懂我意思吧),然后就继续往下走吧,如果没有的话可以找一下右上角的红叉了,这篇文章对你可能么得用处了。 怎么知道我还要不要往下看呢,右键->我的电脑->管理;设备管理器->显示适配器: 下面就会
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posted @ 2018-10-17 23:14 biejiajun
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2018年12月16日
基于Pytorch框架实现ENAS算法优化的图像识别技术探索-α迭代随笔
摘要: 设想和目标 1. 我们的软件要解决什么问题?是否定义得很清楚?是否对典型用户和典型场景有清晰的描述? 我们希望通过将ENAS的网络架构优化算法转变为实例化项目,能够在有一定实际意义下解决对于Pytorch图像识别的探索问题。 项目性质为科研项目,由于是依托算法研究产生产品,故对于产品本身性质并不明确
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posted @ 2018-12-16 03:08 biejiajun
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2018年10月8日
结对编程-与队友被逼无奈全栈开发
摘要: 经过了不知道多少个小时的coding,姑且算是把代码大约实现结束了,由于某些原因不得不入门全栈开发。虽然之前有过全栈开发的经验,但是都是基于python后端,本次使用java做后台还是遇到了不小的麻烦。简单梳理一下我认为我们组做的好与不好的地方吧。 0. 代码复用性 本次代码重写了后台,可以说是极大
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posted @ 2018-10-08 02:09 biejiajun
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2018年9月28日
结对编程:对同组coder的代码分析
摘要: 我的队友和我一样选取了C++来实现个人项目,其中主要包括注册,产生,文件输出三部分,各有优缺点,我们来仔细的看一看代码的优缺点。 优点: 1. 代码习惯 可以看到,我的队友首先对所有的函数均进行了声明,这是一个很好的习惯,可以避免在之后的函数调用中不因次序问题而出现调用错误。 2. 函数方面 2.1
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posted @ 2018-09-28 01:09 biejiajun
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