Yolov5如何更换BiFPN?
Yolov5更换BiFPN结构
批量处理更香啊，Python 可轻松制作图文并茂的 PDF 报告
大家好，reportlab 是 Python 的一个非常棒的标准库，它可以画图、画表格、编辑文字，可以输出PDF格式。今天我利用 Python 的 reportlab 工具包制作图文并茂的PDF报表。
JAX介绍和快速入门示例
JAX 是一个由 Google 开发的用于优化科学计算Python 库，它可以被视为 GPU 和 TPU 上运行的NumPy，本文将介绍它的一些基本概念。
深度学习100例 | 第4例：水果识别 - PyTorch实现
大家好，我是K同学啊，今天讲《深度学习100例》PyTorch版的第4个例子，前面一些例子主要还是以带大家了解PyTorch为主，建议手动敲一下代码，只有自己动手了，才能真正体会到里面的内容，光看不练是没有用的。今天的重点是在PyTorch调用VGG-16算法模型。先来了解一下PyTorch与Ten
Coursera自动驾驶课程第20讲：Mission Planning in Driving Environments
1. Creating a Road Network Graph2. Dijkstra’s Shortest Path Search3. A-Star Shortest Path Search
机器学习基础备忘录
本文侧重代码实现，不讨论原理
MAML代码(Pytorch)阅读笔记
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OCR文字识别经典论文详解
本篇将介绍文字识别经典论文，内容包括文字检测、文字识别、端到端识别等方法，具体将分别对论文算法简介、思路、代码等几个部分展开介绍。目前各部分只举例经典论文，算法没有全部写完，后续会将在此部分基础上更新更多论文综述及代码实战部分。............
机器学习——从0开始构建自己的GAN网络
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Ai实现FPS游戏自动瞄准 yolov5fps自瞄
大家好 我是毕加锁 (锁!)今天来分享一个Yolov5 FPS跟枪的源码解析和原理讲解。代码比较粗糙 各位有什么优化的方式可以留言指出，可以一起交流学习。 需要了解的东西和可能会遇到的问题1.xy坐标点与当前鼠标的xy坐标点距离计算2.获取窗口句柄，本文使用的是根据窗口名称获取句柄3.推理方式：本文
【纯万字干货】机器学习之数据均衡算法种类大全+Python代码一文详解
对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。因此不可能一拿到数据集就可进行建模，类别的不均衡会极大影响建模判断准确率。其中我们希望整个数据集合的类别数目都是相似的，这样其特征数据权重
opencv 傅里叶变换(python)
图像处理一般分为空间域处理和频率域处理。空间域处理是直接对图像内的像素进行处理。空间域处理主要划分为灰度变换和空间滤波两种形式。频率域处理是先将图像变换到频率域，然后在频率域对图像进行处理，最后再通过反变换将图像从频率域变换到空间域。时间差，在傅里叶变换里就是相位。相位表述的是与时间差相关的信息。在
14个面试中常见的概率问题
在任何数据科学面试中，基本上都会问道一些有关概率的问题。 这在本文中我总结了一些相关的问题供大家参考。
【车牌识别】基于GRNN广义回归神经网络的车牌识别matlab仿真
matlab2013bGRNN广义回归神经网络的理论基础是非线性核回归分析，非独立变量y相对于独立变量x的回归分析实际上是计算具有最大概率值的y。设随机变量x和y的联合概率密度函数为f (x ,y)，已知x的观测值为X，则y相对于X的回归，即条件均值为：对于未知的概率密度函数f (x, y)，可由x
【PyTorch学习（三）】Aurograd自动求导机制总结
Aurograd自动求导机制总结。
Pytorch框架学习路径(七：数据读取机制DataLoader与Dataset)
Pytorch框架学习路径(七：数据读取机制DataLoader与Dataset)，博主手都写断了，大家觉得写的可以的话，给博主点个赞吧
基于亚博Arduino电机拓展板的ROS小车
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、硬件搭建二、软件环境搭建2.安装ROS-kinetic（各种坑）2.读入数据总结前言最近之前的项目结项了，于是想自己做一辆ROS小车来玩玩，奈何本人技术薄弱，两眼一抹黑，遂参考了百度和ROS-wiki上的很多材料，才完成
LightGBM原理与实践简记
写在前面：LightGBM 用了很久了，但是一直没有对其进行总结，本文从 LightGBM 的使用、原理及参数调优三个方面进行简要梳理。目录使用 LightGBM 官方接口，核心步骤sklearn 接口增量学习在处理大规模数据时，数据无法一次性载入内存，使用增量训练。主要通过两个参数实现：详细方法见
springboot+vue之短信发送
springboot+vue实现前后端短信发送与验证
论文解析 -- 使用元学习的冷启动用户的顺序推荐(SIGIR2021)
Sequential Recommendation for Cold-start Users with Meta Transitional LearningAbstract顺序推荐器的一个基本挑战是捕捉用户的顺序模式，以建模用户在项目之间的传输方式。 然而，在许多实际场景中，有大量的冷启动用户只记录
