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RSS订阅原创 Paper Reading - 3、FastFlow: Unsupervised Anomaly Detection and Localization via 2D Normalizing Flows
异常检测
2022-10-24 19:20:32
982
原创 Paper Reading - 2、PatchCore: Towards Total Recall in Industrial Anomaly Detection
异常检测
2022-10-24 19:13:16
2972
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原创 RepVGG
结构重参数化presentation: 如何白嫖模型性能，最近瞻仰了几篇dxh的CVPR paper, 使用多分支网络训练模型，再利用结构重参数，根据参数的等价转换实现对网络结构的等价转换，即实现了简单网络对性能的提高，也加速了模型的推理时间，对于模型压缩和移动端部署等都具有很高的参考价值。一、RepVGG1、Pytorch复现结果实现了对CIFAR10数据集进行分类训练。2、转换的算法2-1、VGGvgg16(): 13层卷积层+ 3层全连接层整个网络有5个vgg-block块和5个ma
2021-04-16 09:22:58
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原创 CNN的理解
presentation:CNN相关，常见的CNN架构一、CNN前置1、pytorch中Conv2、CNN网络中的各种层及作用3、CNN中每一层的相关计算特征图大小，参数量4、CNN感受野计算二、常见CNN架构1、AlexNet网络结构：https://github.com/aaron-xichen/pytorch-playground/blob/master/imagenet/alexnet.py5个卷积层 + 3个全连接层2、VGG主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影
2021-04-14 23:14:47
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1
原创 Pytorch_杂项
presentation: 成长过程中的读书笔记，更多的是一些不成系统的小点，杂而多，慢慢整理出来放上来。一、阅读笔记1、pytorch: Facebooktensorflow: GoogleMXnet: Amazon2、计算差异性：经常有正负，所以需要加一个平方，不使用绝对值原因：数学上绝对值会破坏函数的可微性。3、迁移学习：将已有的网络和训练好的权重一起迁移过来，然后训练过程中只修改最后的全连接层部分的参数，实现最后我们的分类目的。在相似数据集上的效果才是良好的。4、git熟练操作
2021-04-14 00:02:29
329
原创 Pytorch基础_2
presentation: 最近又开始从头看pytorch官方文档和examples, 毕竟这个时代，是你的时代。git:https://github.com/pytorch/pytorch文档：https://pytorch.org/tutorials/1、pytorch基础语法Tensor;Numpy;cuda张量；…2、basic可以快速学习pytorch中的data加载方式，数据预处理，model的创建，模型的训练和推理，模型的保存、加载；模型的onnx导出；01_qs
2021-04-13 00:13:09
110
原创 GAN
presentation: 前端时间defect detect中很多思想也和GAN相关。通过重建误差定义了异常分数。所以最近有时间就在看GAN, 代码都是基于Pytorch的。GAN（生成对抗网络）Generative Adversarial network2-1：概述GAN（生成对抗网络），顾名思义，这个网络第一部分是生成网络，第二部分对抗模型严格来讲是一个判别器；简单来说，就是让两个网络相互竞争，生成网络来生成假的数据，对抗网络通过判别器去判别真伪，最后希望生成器生成的数据能够以假乱真。
2020-12-23 23:12:17
746
原创 Pytorch基础_1
Pytorchpresentation: 就是Pytorch的一个学习日志，持续记录一些遇到的知识点和问题。git（https://github.com/Du-Sen-Lin/Pytorch）代码基本参照liaoxingyu老师的，加了很多小白（指我）注释。顺便博客中也记录了一些expand。0、GPU:1、PyTorch指定GPU设备：1. 类似tensorflow指定GPU的方式，使用CUDA_VISIBLE_DEVICES。1.1 直接终端中设定：CUDA_VISIBLE_DEVI
2020-12-23 23:00:40
294
原创 TraditionCV_4: 直线拟合，找边，霍夫直线
presentation:最小二乘法：几何意义：高维空间中的一个向量在低维子空间的投影小二乘法是由勒让德在19世纪发现的，形式如下式：观测值就是我们的多组样本，理论值就是我们的假设拟合函数。目标函数也就是在机器学习中常说的损失函数，我们的目标是得到使目标函数最小化时候的拟合函数的模型。可以加入正则化项，降低过拟合。回归问题中，损失函数是平方损失，正则化可以是参数向量的L2范数,也可以是L1范数。L1: regularization*abs§L2: 0.5 * regularizatio
2020-12-18 16:33:40
1106
1
原创 TraditionCV_3: opencv 霍夫检测圆
presentation: 检测圆在图像预处理中主要可用于特征点的定位，通过特征定位后可对图像做一定的预处理（比如剪切、平移等基本操作），当然，也有其他方法进行圆的定位，比如可以去先轮廓检测，通过contour信息去试是否能够在约束条件下拟合圆。拟合方法常见的：最小二乘法，RANSAC（通过内点数目迭代）。当然，如果真的要去找圆特征，最好用的方法还是直接用一个目标检测，标一些数据，训练的网络检测圆效果只会更好。或者特征比较明显，也可以使用模板匹配。import cv2import numpy as np
2020-12-17 23:21:00
212
原创 TraditionCV_2: opencv 二值化
presentation: opencv中常见的二值化操作，当然，不同图片你要去调参，不同的二值化处理效果不同，可以根据特定场景二值化后的效果选取想要的二值化操作。import cv2import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltimport osif __name__ == "__main__": input_path = '' img = cv2.imread(input_path + 'test.jpg')
2020-12-17 23:06:26
142
原创 TraditionCV_1: opencv 查找轮廓
——准备更博了，或许是光已经出现。传统CV本就如此，不像深度学习泛化性能那么强。但她，总是让你充满了很多的甜蜜。特定场景下，很多传统CV都有着巨大的魔力，尤其是在算法落地上。精确率、召回率、过检、漏检的要求并不是去深度学习中调参炼丹就能解决的，图像的预处理往往是成功的第一步。所以总结了一系列opencv中传统CV的用法，当然，你也逃不过特定场景下的调参。初写python, 多谢指教。介绍：主要是opencv中的cv2.findContours()函数，用于寻找图像中的轮廓，代码...
2020-12-17 22:49:06
163
原创 docker
服务器ubuntu18.04上安装dockerhttps://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.htmlUbuntu 18.04 安装 Docker-ce1.更换国内软件源，推荐中国科技大学的源，稳定速度快（可选）sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.baksudo...
2020-04-01 00:53:31
257
原创 baseline
服务器：驱动验证nvidia-smi//截图快捷键 shift+ctrl+print 到粘贴板cuda 验证cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuerysudo make./deviceQuery若有result=PASS，则CUDA安装成功。NCCL 验证未验证...
2020-03-23 00:10:33
633
原创 zerotier
zerotier-cli用法指引zerotier-cli info #查看当前zerotier-one的信息zerotier-cli listpeers #列出所有的peerszerotier-cli listnetworks #列出加入的所有的网络zerotier-cli join <network> #加入某个网络zerotier-cli leave <networ...
2020-03-21 02:34:36
2372
原创 mmdetection配置
mmdetection配置安装驱动https://www.cnblogs.com/aclearn/p/9463958.htmlhttps://www.cnblogs.com/zmbreathing/p/Nvidia-driver_ubuntu.htmlhttps://www.jianshu.com/p/e2a15336f174驱动okCUDA配置：（>=9.0cuda10.0...
2020-03-15 01:05:39
993
原创 在VM上安装centOS7&配置Hadoop环境
主要内容：1.安装虚拟机和centOS7。2.理解Hadoop的体系结构。3.配置Hadoop集群写在开头（相关软件下载link和参考的博客）VMware软件的安装https://blog.csdn.net/sehejs_a/article/details/80633379这个博客有VMware正版软件的下载地址和激活密钥centOS7镜像下载：https://www.cento...
2019-09-29 09:10:30
2043
原创 VS2015+opencv 4.1.1 +SVN使用 +QT5.8+jetbot测试+git和SVN相关使用+PCL环境配置+安装VTK为其添加Qt支持+Cmake1.5使用
VS上openCV 4.1.1 配置官网：https://opencv.org/releases/https://www.cnblogs.com/aiguona/p/9370433.htmlhttp://www.imooc.com/article/287720测试：okopencv在vs2015中配置相对路径参考：https://blog.csdn.net/u011499425/ar...
2019-09-05 08:56:49
468
原创 数据库基础1-n
实验一：E-R图和数据库E-R图：数据库表：Drop table if EXISTS `school`;CREATE table `school`( `id` int(11) not null auto_increment, `name` varchar(255) not null, `location` varchar(255) not null, PRIMARY key(`i...
2019-06-16 19:35:14
2298
原创 使用MySQL学习数据库备份、恢复技术，深入理解DBMS事务技术原理
实验七 使用MySQL学习数据库备份、恢复技术，深入理解DBMS事务技术原理1.对学生课程数据库进行备份，包括数据文件和日志文件的备份，要求至少使用两种备份方法，如海量备份和增量备份。2.利用备份对数据库的恢复操作，理解事务故障恢复、系统故障恢复以及介质故障恢复原理。3.通过备份和恢复，理解数据库关于事务、日志、备份和恢复等概念。理解一个数据库DBMS事务处理的原理和应用。实验步骤从恢复...
2019-06-16 17:47:02
1918
原创 数字图像处理：数学形态及图像压缩
实验六 数学形态及图像压缩实验要求对test 目录下的图像进行图像压缩测试，调节参数查看效果。实验内容形态学的基本操作(膨胀，腐蚀，开闭等运算)如何选择形态学结构元素（保持基本形状，去除不相关特征）JPEG的编码过程Huffman编码的过程形态学用到matlab自带的函数：imdilate ：膨胀imerode：腐蚀strel ：生成结构元素imopen: 开...
2019-06-10 23:50:22
2012
7
原创 N-puzzle-Problem
N-Puzzle Problem文章目录N-Puzzle ProblemPreviewN-Puzzle Problem:N-Puzzle Problem 的可解性判断AlgorithmsThree Stages and Related AlgorithmsFirst phase：所需解决样例以及最多时间：Algorithm：A*Code：Result:Second phase：所需解决样例以...
2019-04-29 10:25:01
7412
13
原创 codeforces
title: codeforcesdate: 2019-04-10 15:15:58tags: [codeforces题解]你爱的姑娘，在桥下洗着你最喜欢的衣裳。 ——WoodCF438D 线段树传送门： http://codeforces.com/contest/438/problem/D题解：线段树维护区间求和，区间取模（更新），单点修改维护区间最大值剪枝，记录区间最大值。...
2019-04-29 02:06:23
206
原创 空间域图像增强
title: 空间域图像增强date: 2019-04-10 21:02:26tags: [数字图像处理,图像增强,Digital Image]文章目录空间域图像增强空间域图像增强基本概念（引用）：实验：1、图片IMG_2546.JPG2、图片100_3228.JPG，使用图像增强的方法使图像效果好一点，并对比增强前后的直方图变化3、实现类似美图秀秀磨皮功能，并对比磨皮前后直方图变化代码...
2019-04-29 02:03:38
2390
原创 千图成像
迁博了：wood-du.cn原理： 将原图片切成一个一个的小块，用一个图库比对和这张照片的某一块最相似的图片然后替换掉。以颜色为基准，找颜色。三种算法：HSV RGB 直方图RGBmatlab入门写的最丑的代码,不要去看 。仅以此代码祭奠我！不过这代码清晰的说明了处理的过程。init_path='E:\University\Digital image\3999.jpg';A...
2019-03-30 00:15:59
2483
原创 N-Pullze问题：Zobrist Hash & 逆序对
1、Zobrist Hash(By 15-Puzzle problem)目的：使用Zobrist Hash判断N-Pullze棋局新生成的状态是否存在； 如何从一个状态的Zobrist值得到其后继状态的Zobrist值；Zobrist Hash思想：Zobrist hash是一种专门针对棋类游戏而提出来的编码方式, Zobrist哈希通过一种特殊的置换表,也就是对棋盘上每一位置的...
2019-03-22 02:01:44
2558
原创 微信公众号开发
微信公众号开发入门指引微信公众平台教程：https://mp.weixin.qq.com/wiki?t=resource/res_main&amp;id=mp1472017492_58YV5教程2：http://cj.fangguagua.com/bak/wd/17/2d4265491f12608cd170a95559800f2d.html知乎文章：https://zhuanlan.zhi...
2018-11-16 11:59:09
653
原创 快速幂，矩阵乘法，矩阵快速幂
快速幂：快速幂取模#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstdlib>#include<algorithm>#include<cstring>//(a^b) mod c//=(a%c)^b mod c// a=a%c; for( ans=(ans*a)%c ); ...
2018-08-11 12:45:50
221
原创 BAPC 2014 Preliminary 暑假第一场 D： Lift Problems
Lift Problems题目链接On the ground floor (floor zero) of a large university building a number of students are waiting for a lift. Normally, the lift stops at every floor where one or more students nee...
2018-07-09 12:23:42
442
原创 BAPC 2014 Preliminary 暑假第一场 B.Failing Components
题目链接 As a jury member of the Best Architectural Planning Contest, you are tasked with scoring the reliability of a system. All systems entered in the contest consist of a number of components which...
2018-07-09 10:40:01
238
原创 BAPC 2014 Preliminary 暑假第一场F: Runway Planning
题目链接 Most airports have multiple runways. To identify runways, they are given a number indicating the direction of the runway. Such a runway number is obtained by dividing the heading of the runway...
2018-07-09 02:21:50
323
原创 Navicat for mysql 破解版，安装与破解
百度网盘链接（压缩包，解压即可安装）http://pan.baidu.com/s/1miyyWaO 解压后运行exe文件：
2018-05-30 13:53:09
2116
2
原创 Huffman树及Huffman编码，译码的算法实现
参考：https://blog.csdn.net/curson_/article/details/53771386 本来以为这个实验一会儿就可以搓出来，最后跟着要求搓了几个小时，菜是原罪，菜是真的菜，（助教小姐姐很好） 要求： 1、输入一段100—200字的英文短文，存入一文件a中。 2、写函数统计短文出现的字母个数n及每个字母的出现次数 3、写函数以字母出现次数作权值，建Haffman...
2018-05-18 16:16:58
15453
5
原创 verilog 语言，Vivado2018 计算机组成原理实验-adder(加法器）模块的编写
实验内容：1.adder（加法器）模块的编写。 2.建立完整的工程，工程中包括自己编写的 adder 模块，adder_display 模块（已 在群文件中提供），testbench.v（仿真文件）文件（已在群文件中提供）， lcd_module.dcp（显示屏操作模块）（已在群文件提供）。 ※其中，adder_display.v 文件和 testbench.v 文件中的 adder ...
2018-05-18 14:41:08
11748
4
原创 Django 的秘密 创建第一个Django项目
开篇之杂谈web开发：什么是web开发？我是谁？我在哪？我也不知道什么是web开发，就像我也不知道什么是区块链。。。反正就叫ta web开发（区块链）就ok了 一个web应用程序是一个能够让用户完成某些特定任务的网站。而一个普通的网站的主要目标是给用户提供信息(博客，新闻，指导，等)。 web开发就是我们说的做网站.它分为网页部分,和逻辑部分也就是我们说的前台与后台.前台负责与用户...
2018-04-30 15:24:19
556
原创 计蒜客 非递归二叉树的后序遍历
参考：https://blog.csdn.net/changshu1/article/details/47394227 刚开始做数据结构的题，这个题写了很久（躺了躺了 给定一个层数小于等于10的二叉树，输出对其后序遍历的节点名序列。输入包括一行，为由空格分隔开的各节点，按照二叉树的分层遍历顺序给出，每个节点形式如X(Y,num)，X表示该节点，Y表示父节点，num为0,1,2中的一个，0 表示根
2018-04-27 15:17:30
404
原创 django 安装，搭建项目
安装命令 进入cmd,找到pip所在文件夹pip install django查看django是否安装成功 进入cmdpython -m django --version创建项目django-admin.py startproject aisystemseller 开启服务python manage.py runserver
2018-04-15 22:59:58
300
原创 python 6种标准数据类型
1、数值#数值#a=123#b=567a,b=123,567print(a,b);print(a+b)print(a-b)print(a*b)print(a/b)2.字符串#字符串c='hello shagua'print(c)print(c[1:3])print(c[3:-1]) #输出序列print(c*3)print(c+" xiaodu")...
2018-04-14 13:13:36
1128
huffmantree对英文短文编码，译码
2018-05-18
空空如也
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