Darknet CUDA/CUDANN环境的快速安装
在具备GPU显卡且主持CUDA的纯净的UBUNTU18.04系统上，按照如下指导文档安装 Nvidia 显卡驱动。Ubuntu18.04安装CUDA深度学习环境_tugouxp的专栏-CSDN博客之后，下载darknetgit clone https://github.com/AlexeyAB/da
推土机距离到Wassertein距离
https://vincentherrmann.github.io/blog/wasserstein/
机器学习基础知识之概率论的多维随机变量及其分布
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量子计算与量子信息之Python-qiskit第一个量子电路
量子计算与量子信息之Python-qiskit第一个量子电路文章目录量子计算与量子信息之Python-qiskit第一个量子电路一、构建电路的思路二、搭建一、构建电路的思路构建：设计一个代表您正在考虑的问题的量子电路。执行：在不同的后端（包括系统和模拟器）上运行实验。分析：计算汇总统计数据并可视化实
基于pytorch使用LSTM进行虎年春联生成
先看看我摘录的一些结果吧七字春联，开头两个字分别为 虎年、虎气、春节虎年啸虎春虎虎虎气伏虎牛龙龙虎年虎虎展啸风春节啸春虎风虎虎年虎啸啸千啸春节萝啸气风春虎年啸浩一讯欢春节回旧鹤绣舞虎年啸一着有处春节回一福舞福虎年啸月翼业来春节回旧精绣福我语文水平不太行，乍一眼看感觉还是满高级的。训练数据 春联.cs
卷积自编码器中注意机制和使用线性模型进行超参数分析
本文通过一个简单的代码实例介绍了卷积的注意力机制和何如使用线性模型进行超参数的分析
水晶蓝莲花（Matlab实现）
目录0 冰清玉洁1 代码3 浪漫邂逅——冰山雪莲4 展望0 冰清玉洁雨打梨花，打不落那份冰清玉洁的品质，昨晚下雪啦，我想着：今朝若是同淋雪，此生也算共白头。但是总感觉还差点什么，想着想着，此时的冰花雪莲能带来雪后的浪漫，心里就想弄出一朵冰花雪莲，首先赋诗一首，再代码奉上： 冰山雪莲冰封大地
Python OpenCv学习基础知识六
Python OpenCv学习基础知识六文章目录Python OpenCv学习基础知识六一、简介二、程序效率检测一三、程序效率检测二四、程序效率监测三五、总结一、简介好久没有更新opencv了，今天来一篇opencv重启opencv征程。二、程序效率检测一"""1\1、使用OpenCV检测程序效率使
Python写春联，给您拜年了
虎年吉祥！
论文推荐-使用 Noisy Student 进行自训练可以提高 ImageNet 分类的表现
使用 Noisy Student 进行自训练改进 ImageNet 分类是一篇由 Google Research、Brain Team 和Carnegie Mellon大学发表在2020 CVPR的论文
基于深度学习识别湖泊，以洞庭湖区域为例
深度学习大概分成两部分，模型训练和图像识别，模型训练涉及样本训练和样本验证，这个部分为深度学习的主要部分，通过调节样本集和训练参数控制结果精度。鉴于样本获取及计算机性能，这里使用现成的训练结果集，访问地址：https://github.com/isikdogan/deepwatermap。1、安装环
Python深度学习：OpenCV图像处理实战 HSV处理，图像旋转平移（读书笔记）
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Matlab 如何生成三维图像
介绍两种方法，用surf和Curve Fitting，两者的区别在于：surf方法出的图是固定的，视角不可改变。Curve Fitting方法的三维图可以转动视角。一、surf例如有代码：% 生成数据xn1 = linspace (0 , 4) ;% 定 义 x1 的 点 列 默 认 是 100 个
[Python从零到壹] 三十九.图像处理基础篇之图像几何变换（镜像仿射透视）
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍。上一篇文章介绍图像几何变换，包括图像平移、图像缩放和图像旋转。这篇文章将继续讲解图像几何变换，包括图像镜像、图像仿射和图像透视。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵。
动手学习VGG16
VGG 论文《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition》论文地址：https://arxiv.org/abs/1409.1556使用重复元素的网络(VGG)以学习VGG的收获、论文的复现二大部分，简述VGG1
这9个特征工程的使用技巧，解决90%机器学习问题
特征是什么？为什么需要工程设计？基本上，所有机器学习算法都是将一些输入数据转化为输出。这些输入数据包括若干特征，通常是以由列组成的表格形式出现。而算法往往要求输入具有某些特性的特征才能正常工作。因此，出现了对特征工程的需求。特征工程至少有两个目标，构建适合机器学习算法要求的输入数据。改善机器学习模型
协同过滤推荐算法
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机器学习分类算法之朴素贝叶斯
目录朴素贝叶斯背景介绍概念及原理贝叶斯算法贝叶斯分类器朴素贝叶斯应用场景多项式贝叶斯代码实现高斯贝叶斯其他模型尝试优点缺点、参数总结每文一语朴素贝叶斯背景介绍20世纪80年代发展起来，最早由Judea Pearl于1986年提出，多用于专家系统，是处理不确定性知识和推理问题的最流行的方法。贝叶斯算法
2022年的第一篇程序人生。。。
不知不觉在csdn发文已经有100篇了，都是原创，2021年博客之星的评选也落下了帷幕，获得了前50的好成绩，对于我而言有着莫大的鼓励。对于程序人生这个专栏，我犹豫了很久，早在2个月前，我就很想专门把一些心得体会以及成长经历写成文章分享出来，一直少了一些勇气。直到最近有些在校的粉丝问了一些关于如何择
5分钟NLP - SpaCy速查表
SpaCy 是一个免费的开源库，用于 Python 中的高级自然语言处理包括但不限于词性标注、dependency parsing、NER和相似度计算。它可帮助构建处理和理解大量文本的应用程序可用于多种方向，例如信息提取、自然语言理解或为深度学习提供文本预处理。
