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关于lower_bound( )和upper_bound( )的常见用法

lower_bound()和upper_bound()都是利用二分查找的方法在一个排好序的数组中进行查找的。在从小到大的排序数组中,lower_bound(begin,end,num):从数组的begin位置到end-1位置二分查找第一个大于或等于num的数字,找到返回该数字的地址,不存在则返回end。通过返回的地址减去起始地址begin,得到找到数字在数组中的下标。upper_...

2019-08-11 20:05:15

目标检测20年综述之(一)

目标检测20年综述本文是一篇综述的阅读笔记:《ObjectDetectionin20Years:ASurvey》介绍历史上的里程碑检测器、检测数据集、评价指标、检测系统的基本构件、加速技术,以及最新最先进的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用,并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。1.Introduction目标检测解决什么问题?...

2019-07-10 09:53:59

微软/阿里/商汤等计算机视觉算法实习面经

Github面经详细知乎专栏一、概述岗位:计算机视觉算法岗题目:凭记忆整理;侵权:如果侵犯公司隐私,请告知删除;个人:跨专业菜鸟一枚,只是给大家提供一些参考,面试题目只是部分,有些可能忘记了。总体情况:面试13家,可以算是8中6,另外5家或是不想继续面了或是可以拿offer时间不合适。offer(6个):微软、阿里、商汤、海康、华为、平安科技offer时间不合适(2个):搜...

2019-05-28 18:53:52

Python/Numpy/Pandas中axis=0和1分别代表什么

1.看整体从整体的维度上看,axis的值,意味着顺着这一维进行操作,体现在shape上,就是把这一维度合并。比如下图,axis=0,本来(2,3,4,5)的维度变成了(3,4,5),也就是第0个维度合并没了。2.看具体如上图,axis=0,意味着顺着第0维,垂直上下方向对行进行合并,也就是把行数从3行合并成了1行,整体从(3,4)的维度变成了(4)axis=1,意味着顺着第1维,水...

2019-05-18 21:20:44

如何进行算法学习(刷题/刷leetcode)

文章目录算法不是拼智商难度要循序渐进按算法分类来选题解题三部曲1.看懂题目2.分析,推导解法3.将思路转换为代码算法的封装保持持续的动力总结参考资料算法学习or刷题/leetcode可能是每个计算机学生或者其他想做程序员的人必须经历的一件事情,因为无论实习还是校园招聘,都会对这方面进行考察。对很多人来说,刷题可能是一件比较枯燥乏味的事情,当然除了accepted那一刻。转载一篇看到很好的文章...

2019-05-16 18:02:02

PyTorch 学习笔记(六):PyTorch的十七个损失函数

文章目录1.L1loss2.MSELoss3.CrossEntropyLoss5.PoissonNLLLoss6.KLDivLoss7.BCELoss8.BCEWithLogitsLoss9.MarginRankingLoss10.HingeEmbeddingLoss11.MultiLabelMarginLoss12.SmoothL1Loss13.SoftMarginLoss14.MultiLa...

2019-05-14 23:50:57

Mac ssh免密码登录Linux服务器

1.背景从事深度学习,我们一般需要利用服务器的资源(内存、CPU、GPU等)进行训练和测试,频繁登陆服务器,每次输入密码就比较麻烦。那么怎么才可以不用输入密码,实现免密登陆呢?2.具体操作步骤(1)查看本地有没有生成密钥打开终端,输入下面命令ls~/.ssh如果存在id_rsa和id_rsa.pub文件,说明之前生成过密钥,无需操作;如果不存在上述两个文件,则命令行输入ssh-...

2019-05-09 20:15:12

PyTorch 学习笔记(五):Finetune和各层定制学习率

本文截取自一个github上千星的火爆教程——《PyTorch模型训练实用教程》,教程内容主要为在PyTorch中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数的详解等,本文为作者整理的学习笔记(五),后续会继续更新这个系列,欢迎关注。项目代码:https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial系列回顾:PyTorch学习笔记(一):让PyTorch读取...

2019-05-06 18:29:51

PyTorch 学习笔记(四):权值初始化的十种方法

本文截取自一个github上千星的火爆教程——《PyTorch模型训练实用教程》,教程内容主要为在PyTorch中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数的详解等,本文为作者整理的学习笔记(四),pytorch在torch.nn.init中提供了常用的初始化方法函数,这里简单介绍,方便查询使用。后续会继续更新这个系列,欢迎关注。项目代码:https://github.com/tensor-y...

2019-05-04 22:42:33

PyTorch 学习笔记(三):transforms的二十二个方法

本文截取自一个github上千星的火爆教程——《PyTorch模型训练实用教程》,教程内容主要为在PyTorch中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数的详解等,本文为作者整理的学习笔记(三),后续会继续更新这个系列,欢迎关注。项目代码:https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial系列回顾: PyTorch学习笔记(一):让PyTo...

2019-05-04 22:30:46

深度学习环境配置

对于入门深度学习的新手来说,配置环境是件让人头疼的事情,今天总结一下Linux服务器配置环境的流程。1.安装cuda和cudnn这个之前博客有写过,见下面链接Linux无root无sudo权限在用户目录安装cuda9.2和cudnn7.12.安装anaconda#installcondacreate-nmyenvpython=3.5anaconda#activatee...

2019-05-04 15:26:43

PyTorch 学习笔记(二):PyTorch的数据增强与数据标准化

本文截取自一个github上千星的火爆教程——《PyTorch模型训练实用教程》,教程内容主要为在PyTorch中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数的详解等,本文为作者整理的学习笔记(二),后续会继续更新这个系列,欢迎关注。项目代码:https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial系列回顾:PyTorch学习笔记(一):让PyTorch读...

2019-05-04 00:23:23

PyTorch 学习笔记(一):让PyTorch读取你的数据集

本文截取自一个github上千星的火爆教程——《PyTorch模型训练实用教程》,教程内容主要为在PyTorch中训练一个模型所可能涉及到的方法及函数的详解等,本文为作者整理的学习笔记(一),后续会继续更新这个系列,欢迎关注。项目代码:https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial想让PyTorch能读取我们自己的数据,...

2019-05-04 00:16:15

20届华为勇敢星实习面试记录

1.概述这篇应该算杂文,因为现场面试需要等待,以及地铁上有点时间,除了正式的东西还有一些乱七八糟的描述和感受,想看面经的还是看我GitHub吧

2019-04-27 14:41:39

Detection基础模块之(二)mAP

1.mAP及相关概念关于PR曲线、Precision、Recall、TP、FP、FN等概念的细节可参考机器学习评价指标合辑关于IoU的概念和实现可参考IoU mAP:meanAveragePrecision,即各类别AP的平均值 AP:PR曲线下面积,其实是在0~1之间所有recall值的precision的平均值。 PR曲线:Precision-Re...

2019-03-25 14:25:01

机器学习评价指标合辑(TP/FP/FN/TN/Precision/Recall/F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC)

我们训练模型时需要用到各种评价指标,网上很多人的总结要么太凌乱,甚至还有错误,总结一下各种常用的评价指标,以备使用时查阅,如有错误欢迎指出。1.分类准确率分类正确的样本占总样本个数的比例。2.TP/FP/FN/TN1)Truepositive(TP):真正例,将正类正确预测为正类数;2)Falsepositive(FP):假正例,将负类错误预测为正类数;3)Fa...

2019-03-24 11:06:58

Detection基础模块之(一)IoU

系列博客总结一下目标检测中的基本模块1.IoU(本文)2.mAP3.RPN&&Selectivesearch4.ROIpooling&&ROIalign5.backboneIntersectionoverUnion(IoU)1.IoU的概念为了用IoU指标来评估目标检测器,我们需要:ground-truthbound...

2019-03-23 22:39:49

leetcode-164 Maximum Gap

1.leetcode链接(hard)2.题目描述给定未排序的数组,找到其排序形式中的连续元素之间的最大差异。如果数组包含少于2个元素,则返回0。Caseexample:Input:[3,6,9,1]Output:3Explanation:排序后是[1,3,6,9],(3,6)或(6,9)有最大差3.3.思路分析复杂度分析...

2019-03-23 16:26:25

CVPR2019目标检测论文汇总

整理一下CVPR2019目标检测的一些文章解读,目前比较忙,没时间细看CVPR2019论文及code汇总https://github.com/extreme-assistant/cvpr20191、《BoundingBoxRegressionwithUncertaintyforAccurateObjectDetection》对目标检测中不确定性边界框问题,在这篇论文...

2019-03-13 14:39:59

头条AI lab面试

每个都会一直深入的去讨论一面(1小时)1.算法:x的n次方(x任意,n自然数)2.算法:链表排序(然后不能动指针)3.目标检测sota模型4.多标签不平衡怎么处理5.改善nms6.改善rpn7.iounet8.rfbnet9.忘了二面(1小时)1.介绍实习2.目标检测模型发展3.深度可分离卷积4.focalloss5.Densenet,有没有改进模型6.多标签/...

2019-02-24 21:36:16

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