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物联网ESP8266学习

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2020-07-09 09:36:45

bat学习

1.批处理 Set 命令详解https://www.jb51.net/article/18973.htm

2020-07-06 00:40:41

计算机网路遇到的问题

1.为什么百度查到的ip和ipconfig查到的不一样;详解公网Ip和私网ip;详解网络分类ABChttps://blog.csdn.net/gui951753/article/details/792105352.ping 命令中的 TTLhttps://blog.csdn.net/alimsah/article/details/52439029

2020-07-03 01:35:04

python 使用过程遇到的问题

1.用Python复制文件的9个方法https://zhuanlan.zhihu.com/p/357252172.python命令行解析之parse_known_args()函数和parse_args()https://blog.csdn.net/lyb3b3b/article/details/82822734

2020-07-02 12:24:18

U-net问题

一.标注1.labelme:缺少生成"info.yaml"文件,以及labelme使用https://blog.csdn.net/winter616/article/details/104426111/

2020-07-01 15:57:08

程序员道路上遇到的问题

1.计算机网络:自顶向下方法()https://feater.top/exam/29https://blog.csdn.net/qq_26056015/article/details/98256838?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.none-task

2020-07-01 10:21:34

C++学习遇到的问题和解决方法

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2020-06-30 23:00:22

python 图像处理遇到的问题 opencv , PIL

1.RuntimeWarning: overflow encountered in ubyte_scalars像素加减运算溢出异常https://blog.csdn.net/Acecai01/article/details/80248139img = cv.imread(’…/train/9.jpg’)gray_souce = cv.cvtColor(img,cv.COLOR_BGR2GRAY)gray =gray_souce.astype(np.int)#强转类型2.通过PIL打开图片并显示(P

2020-06-28 01:53:13

opencv-python学习遇到的API

1.图像阈值处理cv2.threshold()函数https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/81172426

2020-06-26 19:37:19

数据结构与算法学习遇到的问题

1.二叉树的先序、中序、后序遍历序列https://blog.csdn.net/qq_34840129/article/details/80619761

2020-06-23 00:41:13

机器学习学习遇到的问题

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2020-06-16 19:59:45

Pytorch框架使用过程中遇到的问题

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2020-06-13 01:07:35

C语言学习遇到的问题

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2020-06-10 00:34:43

Linux使用遇到的问题解决方案

1.切换清华镜像源清华镜像源https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/ubuntu/切换方法https://blog.csdn.net/weixin_41762173/article/details/794808322.GCC安装以及切换https://ywnz.com/linuxjc/2503.html3.Xshell链接错误https://blog.csdn.net/wu_cai_/article/details/781621194.sudo a

2020-06-04 16:08:02

Datawhale-天池 街景字符识别赛题 Task5 模型集成

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task5 模型集成在上一章我们学习了如何构建验证集,如何训练和验证。本章作为本次赛题学习的最后一章,将会讲解如何使用集成学习提高预测精度。5 模型集成本章讲解的知识点包括:集成学习方法、深度学习中的集成学习和结果后处理思路。5.1 学习目标学习集成学习方法以及交叉验证情况下的模型集成学会使用深度学习模型的集成学习5.2 集成学习方法在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度,常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boost

2020-06-02 22:01:03

Datawhale-天池 街景字符识别赛题 Task4 模型训练与验证

在上一章节我们构建了一个简单的CNN进行训练,并可视化了训练过程中的误差损失和第一个字符预测准确率,但这些还远远不够。一个成熟合格的深度学习训练流程至少具备以下功能:在训练集上进行训练,并在验证集上进行验证;模型可以保存最优的权重,并读取权重;记录下训练集和验证集的精度,便于调参。4 模型训练与验证为此本章将从构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参几个部分讲解,在部分小节中将会结合Pytorch代码进行讲解。4.1 学习目标理解验证集的作用,并使用训练集和验证集完成训练学

2020-05-30 19:50:40

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在前面的章节,我们讲解了赛题的背景知识和赛题数据的读取。本章开始构建一个字符识别模型,基于对赛题理解本章将构建一个定长多字符分类模型。3 字符识别模型本章将会讲解卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的常见层,并从头搭建一个字符识别模型。3.1 学习目标学习CNN基础和原理使用Pytorch框架构建CNN模型,并完成训练3.2 CNN介绍卷积神经网络(简称CNN)是一类特殊的人工神经网络,是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异,精

2020-05-26 23:08:05

Datawhale-天池 街景字符识别赛题 Task2 数据读取与数据扩增(内含代码详解)

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增在上一章节,我们给大家讲解了赛题的内容和三种不同的解决方案。从本章开始我们将逐渐的学习使用【定长字符识别】思路来构建模型,逐步讲解赛题的解决方案和相应知识点。2 数据读取与数据扩增本章主要内容为数据读取、数据扩增方法和Pytorch读取赛题数据三个部分组成。2.1 学习目标学习Python和Pytorch中图像读取学会扩增方法和Pytorch读取赛题数据2.2 图像读取由于赛题数据是图像数据,赛题的任务是识别图像中的字

2020-05-23 12:25:56

Mask R-CNN 阅读分享

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Datawhale-天池 街景字符识别赛题 Task1 赛题理解

Datawhale 零基础入门CV赛事-Task1 赛题理解本章内容将会对街景字符识别赛题进行赛题背景讲解,对赛题数据的读取进行说明,并给出集中解题思路。1 赛题理解赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别赛题目标:通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。赛题任务:赛题以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,这是一个典型的字符识别问题。为了简化赛题难度,赛题数据采用公开数据集SVHN,因此大家可以选择很多相应的paper作为

2020-05-20 12:38:26

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