05 2021 档案
摘要:目标检测面试总结: 目标检测面经1 目标检测面经2 语义分割面试总结: 语义分割面经1
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摘要:本文从:优化算法,BN,基础CNN,损失函数几个方面总结面试常考题型供大家学习交流。 优化算法 深度学习优化学习方法(一阶、二阶) 一阶方法:随机梯度下降(SGD)、动量(Momentum)、牛顿动量法(Nesterov动量)、AdaGrad(自适应梯度)、RMSProp(均方差传播)、Adam、N
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摘要:HashMap和Hashtable的区别一、HashMap简介HashMap是在JDK1.2中引入的Map的实现类。 1.HashMap是基于哈希表实现的,每一个元素是一个key-value对,其内部通过单链表解决冲突问题,容量不足(超过了阈值)时,同样会自动增长。 2. HashMap是非线程安全
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摘要:Frobenius 范数,简称F-范数,是一种矩阵范数,记为||·||F。 矩阵A的Frobenius范数定义为矩阵A各项元素的绝对值平方的总和再开方,即
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摘要:Lipschitz(利普希茨)连续定义如下:有函数f(x),如果存在一个常量K,使得对f(x)定义域上(可为实数也可以为复数)的任意两个值满足如下条件:|f(x1)−f(x2)|≤|x1−x2|∗K那么称函数 f(x)满足Lipschitz连续条件,并称 K为f(x)的Lipschitz常数。 用大
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摘要:给大家推荐一个靠谱的免费论文查重网站PaperPP:http://www.paperpp.com
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摘要:这系列随笔是本人参加深度之眼的kaggle比赛班中学到的关于Opencv图像处理的简易教程,供大家参考学习haha~
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摘要:1.Socket是一组编程接口(API) 是对TCP/IP协议的封装和应用。介于传输层和应用层,大致驻留在 OSI 模型的会话层 向应用层提供统一的编程接口。应用层不必了解TCP/IP协议细节。直接通过对Socket接口函数的调用完成数据在IP网络的传输。 基于传输层差异,4种类型的Socket:
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摘要:LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息,同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模,而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程,更详细的内容请查看原论文 在本文中,我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模
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摘要:论文题目:YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 文献地址:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 源码地址:https://github.com/AlexeyAB/darknet YOLOv4中
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摘要:具体参见原文链接: https://blog.csdn.net/gwplovekimi/article/details/89890510 https://zhuanlan.zhihu.com/p/267249291 《百面深度学习》还介绍了一种卷积名为可变形卷积,有兴趣可以了解一下:https://
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