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运行A.py，会发现报错：ImportError: cannot import name b 运行B.py，会发现报错：ImportError: cannot import name a 代码： A .py # coding:utf-8from B import bdef a(): print "A 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:54
瞬_冷
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论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.08242 网络结构： 大多数检测框架依赖于VGG-16作为的基本特征提取器。VGG-16是一个强大的，准确的分类网络，但它是不必要的复杂。在单张图像224×224分辨率的情况下VGG-16的卷积层运行一次前馈传播需要306.90亿次浮 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:53
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论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.07767 RFBNet整体是在SSD的基础上面进行修改的 网络结构： 和SSD不同的是：1、主干网上用两个RFB结构替换原来新增的两层。2、conv4_3和conv7_fc在接预测层之前分别接RFB-s和RFB结构。 引入RFB的出发 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:50
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#!/bin/bash # gain apt lock. sudo rm -rf /var/lib/dpkg/locksudo rm -rf /var/cache/apt/archives/locksudo rm -rf /var/lib/apt/lists/lock # configure apt 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:18
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BN，LN，IN，GN从学术化上解释差异： BatchNorm：batch方向做归一化，算NHW的均值，对小batchsize效果不好；BN主要缺点是对batchsize的大小比较敏感，由于每次计算均值和方差是在一个batch上，所以如果batchsize太小，则计算的均值、方差不足以代表整个数据分 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:15
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常量初始化 把权值或者偏置初始化为一个常数，具体是什么常数，可以自己定义 positive_unitball初始化 让每一个神经元的输入的权值和为 1，例如：一个神经元有100个输入，让这100个输入的权值和为1. 首先给这100个权值赋值为在（0，1）之间的均匀分布，然后，每一个权值再除以它们的和 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:13
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决策树： 决策树又称为判定树，是运用于分类的一种树结构，其中的每个内部节点代表对某一属性的一次测试，每条边代表一个测试结果，叶节点代表某个类或类的分布。 决策树的决策过程需要从决策树的根节点开始，待测数据与决策树中的特征节点进行比较，并按照比较结果选择选择下一比较分支，直到叶子节点作为最终的决策结果 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:08
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1. 通过使用pip install pylint 2 .pylint $(find -name "*.py") | tee pylint_result.txt，只寻找项目下面后缀名为.py的文件进行查找，并输出到.txt文件里面 命令参数： -E，只输出Error级别的错误 --disable，可 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:07
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贝叶斯算法： 在大学的时候我们都学过贝叶斯公式： P(B | A) = P(AB) / P(A) = P(A | B)P(B) / P(A) 表明了，在已知A，B共同发生的概率以及事件A发生的概率, 则可以知道在事件A发生的情况下发生事件B的概率。 然后现在我们就可以将这个公式进行应用到工业中去，假 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:06
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1. 安装expect sudo apt-get install expect 2. 创建.sh脚本，并编写一下内容： #!/usr/bin/expectspawn git pull origin masterexpect "Username"send "username\n"expect "Pas 阅读全文
posted @ 2020-07-28 17:05
瞬_冷
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