摘要：
最近在做公司项目的手机端实现，稍微记录下遇到的坑 1、在app开发中，若要使用HTML5+扩展api，必须等plusready事件发生后才能正常使用，mui将该事件封装成了mui.plusReady()方法，涉及到HTML5+的api，建议都写在mui.plusReady方法中。如下为打印当前页面U 阅读全文
摘要：
一、绪论 1、定义 2、监督学习（Supervised Learning）：（训练前被告知对错） 线性回归、分类 eg.房价预测、肿瘤预测 3、非监督学习（Unsupervised Learning） 聚类 eg.分离混音、新闻搜索、DNA分析、社交网络、天文分析、市场分析 二、单变量线性回归 1、 阅读全文
摘要：
一、说明 本文为系列博客第五篇，主要展示训练的结果，以及对训练进行分析。 注：暂未进行大量的数据训练以及IoU测算，目前只做到使用Matlab将训练结果的mat文件可视化。 二、 占坑 阅读全文
摘要：
一、说明 本文为系列博客第四篇，主要讲述笔者在正式使用该工具使用自定义标签标注自己的图片的过程。 二、数据整理 相信大家已经在 占坑 阅读全文
摘要：
一、说明 本文为系列博客第三篇，主要展示COCO Stuff 10K标注工具的使用过程及效果。 本文叙述的步骤默认在完成系列文章 "【二】" 的一些下载数据集、生成超像素处理文件的步骤，如果过程中有提示缺少那些文件的，请参照上一篇文章。 占坑。因笔者做实验的服务器出了些许问题，暂时不能进行系统性的截 阅读全文
摘要：
一、说明 本文为系列博客第二篇，主要讲述笔者在使用该团队提供已经标注好的COCO数据集进行训练的过程。 由于在windows中编译Caffe和Deeplab特别的麻烦，笔者并没有去探索，后续可能会去尝试。所以整个过程都可以在linux系统中运行的，但为了标注方便，笔者采用服务器（linux）完成训练 阅读全文
摘要：
一、CocoStuff简介 CocoStuff是一款为deeplab设计的，运行在Matlab中的语义标定工具，其标定结果和结合Deeplab训练出的结果均为mat文件格式，该 "项目源码" 已在github上进行开源。 二、说明 本文为系列博客第一篇，主要对项目readme进行简单的翻译，主要是为 阅读全文
摘要：
说明 该文为笔者在微信公众号：吴恩达deeplearningai 所推送《机器学习训练秘籍》系列文章的学习笔记，公众号二维码如下，1到15课课程链接点 "这里" 该系列文章主要是吴恩达先生在机器学习方面的经验分享和基础教程，每一章十分短小，旨在让我们能在碎片化的时间中一点点熟悉机器学习的相关知识。 阅读全文