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C++中的虚函数(表)实现机制以及用C语言对其进行的模拟实现

本文是转载的,正版是https://blog.twofei.com/496/欢迎去看正版!C++中的虚函数(表)实现机制以及用C语言对其进行的模拟实现前言大家都应该知道C++的精髓是虚函数吧? 虚函数带来的好处就是: 可以定义一个基类的指针, 其指向一个继承类, 当通过基类的指针去调用函数时, 可以在运行时决定该调用基类的函数还是继承类的函数. 虚函数是实现多态(动态绑定)/...

2019-09-09 20:55:10

利用多重映射从本地查看集群的tensorboard

训练过程的可视化对实验的成功是非常重要的,tensorboard工具强大,能够提供很好的可视化数据分析。由于本实验室集群上没有可视化端口,从本地查看集群任务的tensorboard着实有点费劲,下面说一下查看教程。思路: 可以将集群的tensorboard端口(一般是6006)映射到本地端口。情况介绍: 实验室集群分为计算节点cu01,cu02,...

2019-05-17 13:26:58

VS code 选择指定环境下的python运行代码

VS code安装后运行python的时候会有疑问,我到底是在哪个python环境在运行的呢,我本来有三个环境:base,tensorflow,pytorch,之前用终端运行的时候是"activate pytorch"去激活环境然后运行,但是这此怎么办?答案就是看看左下角是不是你需要的环境,之前我的不是,上面显示的是base,怎么才能切换到指定的pytorch环境?1.ctrl+s...

2019-04-16 16:37:52

八皇后问题——DFS

国际象棋中的皇后比中国象棋里的大车还厉害,皇后能横向,纵向和斜向移动,在这三条线上的其他棋子都可以被吃掉。所谓八皇后问题就是:将八位皇后放在一张8x8的棋盘上,使得每位皇后都无法吃掉别的皇后,(即任意两个皇后都不在同一条横线,竖线和斜线上),问一共有多少种摆法。此问题是在1848年由棋手马克思·贝瑟尔提出的,后面陆续有包括高斯等大数学家们给出自己的思考和解法,所以此问题不只是有年头了,简直比82年...

2019-04-02 14:51:07

DFS深度优先搜索算法——例子

原文地址:https://www.cnblogs.com/OctoptusLian/p/7429645.html解救小哈——DFS算法举例阅读目录一、问题引入 二、问题的分析 三、解决问题——深度优先搜索 四、完整代码 五、写在最后一、问题引入有一天,小哈一个人去玩迷宫。但是方向感不好的小哈很快就迷路了。小哼得知后便去解救无助的小哈。此时的小哼已经弄清楚了迷宫的...

2019-04-02 13:46:14

2018 AI Challenger全球AI挑战赛‘眼底水肿病变区域自动分割’赛道比赛总结

2018 AI Challenger全球AI挑战赛‘眼底水肿病变区域自动分割’赛道比赛总结苏州的十月,无论是天气还是桂香都觉得让人无所适从,忙碌的低年级学生一阵风似的从身边经过,恍惚才觉得,这是我最真真切切的体会到的苏州的秋,大概是因为快离开这个校园的缘故吧,一切都是那么匆忙,就连一场夜间的秋雨都是那么急促而又清冷。这...

2019-04-02 13:33:16

python中yield的用法详解——最简单,最清晰的解释

首先我要吐槽一下,看程序的过程中遇见了yield这个关键字,然后百度的时候,发现没有一个能简单的让我懂的,讲起来真TM的都是头头是道,什么参数,什么传递的,还口口声声说自己的教程是最简单的,最浅显易懂的,我就想问没有有考虑过读者的感受。接下来是正题:首先,如果你还没有对yield有个初步分认识,那么你先把yield看做“return”,这个是直观的,它首先是个return,普通的retur...

2019-04-02 13:29:31

python实现链表翻转

class Solution: # 返回ListNode def ReverseList(self, pHead): # write code here c=pHead p=None while c: l=c.next c.next=p p=c...

2019-04-01 16:19:05

python实现归并排序和快速排序

归并排序def MergerSort(lists): if len(lists)<=1: return lists num=int(len(lists)/2) left=MergerSort(lists[:num]) right=MergerSort(lists[num:]) return Merge(left,right)de...

2019-03-29 15:48:27

Keras下的多GPU训练和测试——以U-net为例

先上主函数代码:# -*- coding: utf-8 -*-from model import *from data import *#导入这两个文件中的所有函数from keras.utils import multi_gpu_modelimport tensorflow as tf#os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"from m...

2018-12-13 15:13:03

Hyperas - 在Keras中自动选择超参数

Hyperas - 在Keras中自动选择超参数深度学习做到后面都剩下调参数而参数又不是那么容易调整,是个废力又废时的工作这边将介绍透过Hyperas这个套件,自动选择符合模型最好的参数安装Hyperas使用pip进行安装$ pip install hyperas导入Hyperasfrom hyperopt import Trials, STATUS_OK, tp...

2018-12-13 14:50:23

OCNet: Object Context Network for Scene Parsing (Microsoft Research)论文解析

不得不说,这篇论文和DANet撞车了,而且撞的死死的,用的同样的核心内容,为什么会撞车,那是因为,两个篇文章都套用了同一篇文章的方法,同时想到了一起,你说巧不巧不同于之前图像级的context的方法,这篇论文提出逐像素的object context,object context由像素P所对应的类别的物体组成。由于测试时不知道标签信息,所以用Self Attention方法通过学习逐像素的相似度...

2018-12-07 13:23:04

PSPNet模型源码解析

from __future__ import print_functionfrom math import ceilfrom keras import layersfrom keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, AveragePooling2Dfrom keras.layers import BatchNormalization, Activ...

2018-11-27 15:41:31

KL散度、JS散度、Wasserstein距离

原文链接:https://zxth93.github.io/2017/09/27/KL%E6%95%A3%E5%BA%A6JS%E6%95%A3%E5%BA%A6Wasserstein%E8%B7%9D%E7%A6%BB/index.html1. KL散度KL散度又称为相对熵,信息散度,信息增益。KL散度是是两个概率分布P和Q 差别的非对称性的度量。 KL散度是用来 度量使用基于Q的编码...

2018-11-18 18:16:34

VAE(可变自动编码)

什么是变分自动编码器?为了理解VAE,我们首先从最简单的网络说起,然后再一步一步添加额外的部分。 一个描述神经网络的常见方法是近似一些我们想建模的函数。然而神经网络也可以被看做是携带信息的数据结构。 假如我们有一个带有解卷积层的网络,我们设置输入为值全为1的向量,输出为一张图像。然后,我们可以训练这个网络去减小重构图像和原始图像的平均平方误差。那么训练完后,这个图像的信息就被保...

2018-11-07 13:48:01

利用卷积神经网络对DWI的急性缺血性病变进行全自动分割

论文题目:Fully automatic acute ischemic lesion segmentation in DWI usingconvolutional neural networks论文地址:(PDF) Fully Automatic Acute Ischemic Lesion Segmentation in DWI Using Convolutional Neural N...

2018-11-06 14:26:50

MS-NFN Model for Retinal Vessel Segmentation(血管分割)

论文题目:Multiscale Network Followed Network Model for Retinal Vessel Segmentation论文地址:Multiscale Network Followed Network Model for Retinal Vessel Segmentation  The Core Content Of This Article:...

2018-11-02 10:13:20

Keras中poly学习策略的实现

前言:             在各种论文中,我见到过最多的优化器就是SGD,虽然Adam,Nadam很潮,优点很多,但是我也不知道为啥,那些很优秀的论文总是喜欢用SGD,或许是因为SGD的学习率和和decay可‘手动’调节的缘故吧,SGD的学习率衰减策略有很多,接下来就讲解一个各个衰减策略,以及poly衰减策略的实现,另一方面是网上基本上是没有Keras上实现poly的代码,经过我一个下午的...

2018-10-17 17:25:07

Dual Attention Network for Scene Segmentation讲解

 • paper: https://arxiv.org/abs/1809.02983• code: https://github.com/junfu1115/DANet            

2018-10-17 15:50:33

Keras的自定义lambda层去reshape张量时model保存出错的解决办法

         前几天忙着参加一个AI Challenger比赛,一直没有更新博客,忙了将近一个月的时间,也没有取得很好的成绩,不过这这段时间内的确学到了很多,就在决赛结束的前一天晚上,准备复现使用一个新的网络UPerNet的时候出现了一个很匪夷所思,莫名其妙的一个问题。谷歌很久都没有解决,最后在一个日语网站上看到了解决方法。事后想想,这个问题在后面搭建网络的时候会很常见,但是网上却没有人提出解...

2018-10-15 15:07:22

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