RetinaNet详解（附Pytorch代码讲解）
RetinaNet详细解读
python - pip 命令合集
目录1.pip与pypi介绍2.pip 常用命令3.pip安装本地whl文件4.更换国内pip源1.pip与pypi介绍pip为Python 包管理工具，提供查找、下载、安装、卸载等功能，为easy_install替代品pypi是python官方第三方库仓库(开源包公共存储库)，可下载或上传自己开发
哪个激励函数要求初始值不能为0？
让我怀疑人生了！高中数学题悖论证明题！证明1=2，答案哪里出错了？如何证明1=2？证明如下：设a和b是两个相等的正数那么 a2=aba^2=aba2=aba2−b2=ab−b2a^2-b^2=ab-b^2a2−b2=ab−b2(a+b)(a−b)=b(a−b)(a+b)(a-b)=b(a-b)(a+
Python中的 多重判断的语法/作用、执行流程、代码实例
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稀疏矩阵的概念介绍
使用稀疏矩阵既可以节省内存，也可以加快训练速度，本文中将介绍系数矩阵的概念并且通过示例介绍在什么时候以及如何使用稀疏矩阵
Opencv从入门到精通（四）：在图像上画线/矩形/圆/文字
import cv2import numpy as npimg = np.ones(shape=(512, 512, 3)) # HWCprint(img.dtype)# img[:] = 255, 0, 0 # 整个图像变为蓝色# 画直线# cv2.line(img, (0, 0), (100,
Opencv从入门到精通（三）：图像基础操作和变形与裁剪
文章目录一、基础操作二、resize和crop一、基础操作在Opencv中约定通道是BGR但是彩色图像是RGBimg = cv2.imread('./1.png')# print(img, type(img)) # ndarrayimg_gray = cv2.cvtColor(img, code=
【OpenCv】图像的轮廓查找
1 原理 边界或者轮廓可以简单认为成将连续的点（连着边界）连在一起的曲线，具有相同的颜色或者灰度。轮廓在形状分析和物体的检测和识别中很有用。在机器视觉领域最常用的轮廓查找的算法之一是 Moore-Neighbor 算法，像素的摩尔邻域 PPP 是与该像素共享顶点或边的 888 个像素的集合。这些像
如何使用numpy搭建双隐层神经网络？看这一篇文章就够用了
在阅读本文之前，请确保您已经有了一定的神经网络基础（具体的介绍可以看西瓜书）。本文采用的是标准的BP算法，即每次仅针对一个样例更新权重和阈值。本文将搭建用于分类的双隐层BP神经网络目录一、理论部分二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结一、理论部分1.1 正向计算符号说明设我们的双隐层BP神经网络有m
使用Lenet-5识别手写数字（含简单GUI测试，简单详细版）
Lenet-5识别手写数字，含简单GUI测试（通俗易懂版）
本科课程【数据结构与算法】实验5 - 广度优先搜索、二叉排序树的构造
文章目录一、 实验目的二、 实验内容1. 实验任务2. 程序设计三、 实验环境源代码（C++实现）图的广度优先搜索二叉排序树BFS的构造大家好，我是【1+1=王】， 热爱java的计算机（人工智能）渣硕研究生在读。如果你也对java、人工智能等技术感兴趣，欢迎关注，抱团交流进大厂！！！Good be
R语言导入数据文件（数据导入、加载、读取）、使用foreign包的read.dta函数导入Stata中的dta格式文件
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YOLOv5网络详解
在前面我们已经介绍过了YOLOv1~v4的网络的结构，今天接着上次的YOLOv4再来聊聊YOLOv5，如果还不了解YOLOv4的可以参考之前的博文。YOLOv5项目的作者是Glenn Jocher并不是原Darknet项目的作者Joseph Redmon。并且这个项目至今都没有发表过正式的论文。之前
使用孤立森林进行无监督的离群检测
孤立森林是 一种无监督算法的异常检测，可以快速检测数据集中的异常值。
python爬虫从0到1 - Scrapy框架的实战应用
Scrapy框架实战应用，建议收藏！
OpenCV中的图像处理 —— 改变颜色空间+图像几何变换
OpenCV中的图像处理 —— 改变颜色空间+图像几何变换这一部分主要介绍OpenCV图像处理中的改变颜色空间和图像的几何变换，颜色空间的改变应用非常广泛，在处理图像的实际问题中，经常需要要图像变换为单通道灰度图像等形式操作，在文中会有一个追踪颜色的小实例便于理解，图像的几何变换是老生常谈的东西了，
自动驾驶中激光雷达如何检测障碍物
自动驾驶中激光雷达如何检测障碍物1. 介绍1.1 激光雷达-一种三维激光传感器1.2 激光雷达的优缺点？1.3 基于激光雷达如何进行障碍物检测？1.4 点云处理难点2. 点云处理2.1 点云处理-体素网格2.1.1 什么是体素网格？3 三维点云的分割3.1 RANSAC3.1.1 RANSAC 的实
OpenCV的核心操作 —— 图像的基本操作+图像上的算术运算
OpenCV的核心操作 —— 图像的基本操作+图像上的算术运算对图像的基本操作包括访问像素值并对其进行修改、访问像素属性、设置感兴趣区域和分割/合并图像通道，如果我们想用OpenCV写出更好的优化代码，熟练使用Numpy是至关重要的（Numpy是一个用于快速数组计算的优化库）1. 图像的基本操作1
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OpenCV中的GUI特性 —— 绘图+鼠标画笔+轨迹栏调色板这一部分内容主要包括OpenCV的绘图函数、鼠标回调函数与画图的结合和轨迹栏的使用，绘图函数的传参是关键，鼠标回调函数也是一个相当重要的概念，OpenCV没有提供按钮功能，而轨迹栏可以实现类似的功能，当轨迹栏作为调色板时会有什么样的体验嘞
Python-sklearn之PCA主成分分析
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