数组的变形 数组的变形也是一类非常有用的操作。 数组变形最灵活的实现方式是通过 reshape() 函数来实现。例如，如果你希望将数字 1~9 放入一个3×3 的矩阵中，可以...
发简信
IP属地：广东
-
Numpy复习day_1_2
-
Numpy复习day_1
Numpy、Pandas、Matplotlib Numpy (Pandas的内核是Numpy的) 。 有一个高维数组的数据类型,基于这种数组,我们可以做各种各样的数学运算,运...
-
@张燕枭 好的谢谢
概率论与数理统计总结
历史寻根概率论的前世今生 人类所有的知识来源都与生活息息相关的的并非是凭空捏造的，数学知识更是如此与其说数学是一门科学反倒不如说数学是生活经验的积累的升华，因为数学不像其他的...
-
浅谈数据在第四次工业革命中的地位2012年美国通用电气提出工业互联网的概念，随后美国五家科技领头企业联手组建工业互联网联盟，众多科技企业纷纷加入此联盟。2013年制造业大国德国为了不落美国下风提出了“工业4...
-
Anaconda安装GPU版pytorch踩坑记笔记本电脑坏了，又要重新安装python，用Anaconda安装GPU版pytorch时，CUDA的版本和pytorch的版本都能够对上，可是就是不行，仔细想一下可能是 py...
-
Reinvent Ourselves and Our Lifestyles
-
YOLOv3学习笔记YOLOv3与YOLOv2和YOLOv1相比最大的改善就是对boundingbox进行了跨尺度预测(Prediction Across Scales)，提高YOLO模型对不同...
-
关于YOLOv3的一些细节本文是我对YOLO算法的细节理解总结，本文的阅读前提是已读过YOLO相关论文，文中不会谈及YOLO的发展过程，不会与其他对象检测算法进行对比，也不会介绍YOLO9000相关的...
-
论文阅读笔记YOLOv2/YOLO9000论文YOLO9000:Better, Faster, Stronger总共分为两大部分Better、Faster部分是对YOLOv1的诸多改善即YOLOv2 Stronger...
-
-
YOLOv1学习笔记YOLO 全称You Only Look Once，属于目标检测算法的One-Stage算法，One-Stage和Two-Stage算法的区别在于算法的过程中有没有进行Reg...
-
R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN思想总结本文对运用深度学习卷积神经网络来进行目标检测(object detection)的 tow-stage两阶段法的思想用自己的理解做一个总结，本人新手一个理解可能有错误或者不完...
-
yolov3论文阅读笔记简单介绍 yolov3和retinaNet的爱恨情仇，如果看过retinaNet论文可以发现，论文作者在对比图中没有画出yolov2的对比展示图，可能是因为yolov2的时间...
-
经典论文Batch Normalization阅读笔记本文写作参考经典论文 Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal...
-
Google colab使用Google Colab是谷歌开发的云端Jupyter，提供免费的GPU，TPU使用，GPU型号是T4，支持PyTorch和Tensorflow框架虽然对那些资深AI从业者...
-
如何正确地使用Google Colab一.Colab简介 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb偶然间接触到Colab，发现它居然支持G...
-
ResNet18实现因为本人GPU显存不够就可怜的2G 实在hold不住ResNet 的参数量只好将 残差模块只弄两个卷积核，而且batch_size也修改为1只进行代码测试 - 。 -，听说C...
-
(为方便理解ResNet)卷积神经网络的前世今生任何事物的从无到有在到完善都是一个推陈出新的过程，也是一个问题接着一个问题解决的过程，卷积神经网络也不例外，了解卷积神经网络的发展历史有助于我们从整体上把握卷积神经网络，从而...
-
经典卷积神经网络LeNet5Lenet5是Yann LeCun发明卷积神经网络，当时这个网络是用来做数字识别的，Yann LeCun用这个卷积神经网络将识别准确率提高到了99%，将其应用与数字识别，当时...
