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Centernet 生成高斯热图

最近学校阳了,宿舍给封了,宿舍网络不好远程跑不了实验,随缘写一下对CenterNet源码的一个解读,之前写论文的那段时间留下来的工作,respect!这个文章主要是对CenterNet中生成高斯核的部分代码进行解析,具体原理不会细讲,但是本文增加了一个很方便理解的可视化的代码,可以自己拿来跑就行,自

跟着AI学AI(2): 逻辑回归

回答:离群值是指在数据集中与其他数据点相比具有异常值的数据点。离群值可能是由于测量误差、数据录入错误、数据采集问题或真实的异常情况引起的。离群值可能会对数据分析和建模产生负面影响,因为它们可能会导致模型过拟合或欠拟合,从而降低模型的准确性和可解释性。例如,在一个身高数据集中,如果有一个人的身高明显高

Ubuntu22.04 下安装驱动、CUDA、cudnn以及TensorRT

Ubuntu22.04 下安装 Anaconda3 + python3.10 + cuda11.7 + cudnn8.4.1.5+ opencv4.5.3

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机器学习中的数学原理——F值与交叉验证

通过这篇博客,你将清晰的明白什么是F值、交叉验证。这个专栏名为白话机器学习中数学学习笔记,主要是用来分享一下我在 机器学习中的学习笔记及一些感悟,也希望对你的学习有帮助哦!感兴趣的小伙伴欢迎私信或者评论区留言!这一篇就更新一下《 白话机器学习中的数学——F值与交叉验证》

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Paper Reading - 综述系列 - Hyper-Parameter Optimization(上)

自开发深度神经网络以来,几乎在日常生活的每个方面都给人类提供了比较理性的建议。但是,尽管取得了这一成就,神经网络的设计和训练仍然是具有很大挑战性和不可解释性,同时众多的超参数也着实让人头痛,因此被认为是在炼丹。因此为了降低普通用户的技术门槛,自动超参数优化(HPO)已成为学术界和工业领域的热门话题。

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模型可视化工具Netron手把手教学

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