PyTorch 梯度加权类激活映射 Grad-CAM
Grad-CAM 全称 Gradient-weighted Class Activation Mapping，用于卷积神经网络的可视化，甚至可以用于语义分割不过我是主要研究目标检测的，在看论文的时候就没有过多地看语义分割的部分Grad-CAM 的前身是 CAM，CAM 的基本的思想是求分类网络某一
【Python零基础快速入门系列 | 15】常用标准库os、sys、logging快速掌握
本文描述了python最常用的3个标准库：os、sys、logging。
以数据为中心和模型为中心的AI是贝叶斯论和频率论的另一种变体吗？
在这篇文章中，我将对这两种方法提供一个新的视角。我将从统计的角度来看它们，看看它是否可以阐明哪种方法更好以及在什么情况下更好。
计算机视觉 (Computer Vision) 领域顶级会议归纳
本文具体介绍几种计算机视觉顶级会议，包括计算机视觉领域三大顶尖国际会议 ： CVPR、ICCV、ECCV ；还有其他一些 著名 会议： WACV、NIPS、ICLR、AAAI、ICML、IJCAI ；汇总信息在最后面，可以直接点击查看 ；............
基于3D Frangi滤波的血管强化方法（附代码python）
3D Frangi滤波 用于血管强化
用YOLOv5ds训练自己的数据集，注意点！
YOLOv5ds训练以及预测过程的问题解决。目前检测和分割都可以进行预测！
【MQTT从入门到提高 | 05】MQTT3.1.1之PUBLISH发布工作流
本文描述了MQTT协议中最核心的应用协议PUBLISH–发布消息工作流。
机器学习强基计划0-1：教程导读
订阅专栏前，请先看本文章简介
【OpenCV】车辆识别 目标检测 级联分类器 C++ 案例实现
本文继续以车辆识别为目标，继续改进方法以此提高车辆识别进准度，核心的内容包括：OpenCV级联分类器概念、创建自己的级联分类器以及使用级联分类器对车流进行识别
深度学习第一周总结
机器学习概述，Pytorch基础，Sprial Classfication
两个简单的代码片段让你的图表动起来
使用 plotly 和 gif库 在 Python 中创建动画图
Python快速刷题网站——牛客网 数据分析篇（一）
学习要从简到难，由浅入深，我们先学习如何查看文件，这在工作中可以说是必用的代码，我深有体会，很简单，但是却异常重要，我将带你一步一步走近Python大门。
文科生也能理解的LSTM，图文并茂！
一句话介绍LSTM，它是RNN的进阶版，如果说RNN的最大限度是理解一句话，那么LSTM的最大限度则是理解一段话，详细介绍如下：LSTM，全称为长短期记忆网络(Long Short Term Memory networks)，是一种特殊的RNN，能够学习到长期依赖关系。1997提出，许多研究者进行了
OpenCv人脸识别开发实战
OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序。本章内容为OpenCV的基本应用，主要内容包括：读取图片、将图片转换成灰度、修改图片尺寸及图形绘制、静态图像中的人脸检测及视频中的人脸识别。......
基于Win10+TensorRT+C++部署Siamese图像相似度网络实战篇
博文中会给出本项目全套源码+运行文档+讲解文件的网盘链接，开发SDK接口，可同步迁移至其他C++项目或基于自定义训练网络进行部署。此教程可大幅度减少试错成本，一步一步跟着本文教学，若不成功，博主永不更文。首先给出实测性能指标：文末源码相关配置：开始教学第一步：将pth权重(自己训练好的或官方训练好的
SVM(Support Vector Machines)支持向量机算法原理以及应用详解+Python代码实现
博主大大小小参与过数十场数学建模比赛，SVM经常在各种建模比赛的优秀论文上见到该模型，一般直接使用SVM算法是比较少的，现在都是在此基础理论之上提出优化算法。但是SVM的基础理论是十分重要的思想，放眼整个分类算法中，SVM是最好的现成的分类器。这里说的‘现成’指的是分类器不加修改即可直接使用。在神经
Pandas向本地Excel已存在的工作表追加写入DataFrame
Pandas向本地Excel已存在的工作表sheet追加写入DataFrame
【GNN报告】 北京大学张牧涵：谱图神经网络有多强大？
谱图神经网络（Spectral GNN）是一种基于图信号滤波器的图神经网络，广泛应用于节点任务。提出了一种新的谱GNN－JacobiConv，使用Jacobi Basis，且仅使用线性层就达到了SOTA的性能。首先将谱GNN简化为线性GNN（Linear GNN），并证明了Linear GNN在温和
基于LSTM-CNN的人体活动识别
人体活动识别（HAR）是一种使用人工智能（AI）从智能手表等活动记录设备产生的原始数据中识别人类活动的方法。在本文中，我将使用LSTM 和CNN 来识别下面的人类活动
pip和pip3有什么区别
如果只安装了Python3，那么用pip和pip3没有区别。如果安装了Python2和Python3，那么pip给Python2安装包，pip3给Python3安装包。
