overfit同步小助手
文章同步
【Linux】环境变量
环境变量的概念，常见的环境变量有哪些，环境变量是则么来的，在子进程中如何使用环境变量，环境变量的全局属性，main函数中三个参数的作用分别是什么
matlab神经网络所有传递函数(激活函数)公式详解
本文来自《老饼讲解神经网络》：本文介绍matlab神经网络工具箱中的传递函数公式和图象详解。
记录--前端性能优化——首页资源压缩63%、白屏时间缩短86%
这里给大家分享我在网上总结出来的一些知识，希望对大家有所帮助提升首屏的加载速度，是前端性能优化中最重要的环节，这里笔者梳理出一些 常规且有效 的首屏优化建议目标： 通过对比优化前后的性能变化，来验证方案的有效性，了解并掌握其原理1、路由懒加载SPA 项目，一个路由对应一个页面，如果不做处理，项目打包
C++——WebServer服务器项目
项目场景：C++——WebServer服务器编程项目搭建（1）配置虚拟机，下载XShell、Xftp以及windows版本的VScode；（2）安装SSH：sudo apt install openssh-server（3）在XShell中配置会话以连接到虚拟机，VScode中配置远程SSH；（4）
IDEA2022版本创建maven web项目（两种方式）最全图文教学
idea构建web项目的超级详细教程，一步一步来，完全没问题！
Python中集合的常用操作
一、集合的介绍1、定义：集合是无序的，集合中的元素是唯一的，集合一般用于元组或者列表中的元素去重。2、特性：集合的目的是将不同的值存放在一起，不同的集合间用来做关系运算，无须纠结于集合中的单个值。（1、不同元素组成 2、无序 3、集合中的元素必须是不可变类型）3、集合的格式变量名=set(元素，元素
opencv实战---物体尺寸测量
物体尺寸测量的思路是找一个确定尺寸的物体作为参照物，根据已知的计算未知物体尺寸。
扩散模型Diffusion Model与DDPM
从概念上讲，这个diffusionmodel很简单，假设你有一个图片，记为X0，你每次对图像加一点噪声，加一次噪声记为Xt+1,不断对其加噪声，总共加T次以后，得到的图片基本可以说是一个噪声的图片了。最近DiffusionModel被用在于图片生成模型当中，当前很多的模型都在使用diffusionm
一文通俗讲解元学习（Meta-Learning）
©PaperWeekly 原创 ·作者 | 孙裕道学校 | 北京邮电大学博士生研究方向 | GAN图像生成、情绪对抗样本生成元学习（meta-learning）是过去几年最火爆的学习方法...
【SpringBoot】springboot中的单元测试
3. 单元测试单元测试在日常项目开发中必不可少，目前流行的有 JUnit 或 TestNG等测试框架。Spring Boot封装了单元测试组件spring-boot-starter-test。引入依赖<dependency> <groupId>org.springfra
OpenCV安装及其开发环境配置(C++)
目录第一章 Opencv安装及其环境变量配置 1.1下载并安装OpenCV 1.2 OpenCV环境变量配置 第二章 Visual Studio 2019 编译器下载安装 第三章 OpenCV开发环境配置(C++) 3.1创建项目 3.2 添加包含目录 3.3 添加库目录 3.4 添加附加依赖项 3
大数据核心技术是什么
大数据的核心层：数据采集层、数据存储与分析层、数据共享层、数据应用层，可能叫法有所不同本质上的角色都大同小异。数据采集的任务就是把数据从各种数据源中采集和存储到数据存储上，期间有可能会做一些简单的清洗。数据源的种类比较多：网站日志：作为互联网行业，网站日志占的份额最大，网站日志存储在多台网站日志服务
三维重建公开数据集整理（MVS篇）
三维重建公开数据集整理（MVS篇）
Topic 14. 临床预测模型之校准曲线 (Calibration curve)
全网总结最全的校准曲线 Calibration curve
MS COCO数据集
1. MS COCO数据集介绍MS COCO的全称是Microsoft Common Objects in Context，起源于微软于2014年出资标注的Microsoft COCO数据集。官网地址：http://cocodataset.orgCOCO是一个具有非常高的行业地位且规模非常庞大的数据
多尺度特征融合
最后，使用研究者提出的多尺度特征融合模块融合相邻层中的特征图，这进一步减少了不同特征通道层之间的语义差距。然而，由于不同尺度的特征图之间的语义差距，他们取得的改进非常有限。首先，采用预训练的dilated ResNet-101作为主干来提取视觉特征，还在最后两个ResNet-101块中用空洞卷积替换
CVPR2022论文列表（中英对照）
CVPR论文列表，中英对照
火爆科研圈的三维重建技术：Neural radiance fields (NeRF)
如果说最近两年最火的三维重建技术是什么，相信NeRF[1]是一个绝对绕不过去的名字。这项强到逆天的技术，一经提出，就被众多研究者所重视，并投入人力对该技术进行深入研究并改进。仅仅过了不到两年的时间，NeRF及其变种网络已经成为重建领域的主流方法。由此可见，NeRF技术的新颖性与实用性。今天，我们就来
YOLO系列目标检测算法-YOLOv6
YOLO系列文章之YOLOv6。本文通过分析以往YOLO系列算法和最新技术，观察到几处需完善的地方，通过对网络设计、标签分配、损失函数、数据增强、工业便利化改进、量化和部署等进行修改，设计了EfficientRep、SCPStackRep Block、Rep-PAN、decoupled head等结
np.expand_dims 小白详解
np.expand_dims 详解，一听就懂！内容包含分两层理解这个函数，以及这个函数实际中的用途。