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RSS订阅原创 2.2 链表---设计链表(Leetcode 707)
Leetcode 707class MyLinkedList {public: // 定义链表节点结构体 struct ListNode { int val; ListNode* next; ListNode(): val(0), next(nullptr) {} ListNode(int x): val(x), next(nullptr) {} ListNode(int x, ListNode* next
2022-05-22 17:03:09
236
原创 2.1 链表——移除链表元素（Leetcode 203）
直接使用原来的链表来进行移除节点操作：/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode() : val(0), next(nullptr) {} * ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {} * ListNode(int x, ListNode *next)
2022-05-22 15:30:08
220
原创 tmux常用命令
1. ubuntu安装tmuxapt-get install tmux2. 创建新的session窗口tmux new -s new_session这里的s意为session-name在new_session中创建新的窗口第一步：按Ctrl+B 组合键，然后松开。第二步：再单独按一下c键3. 在窗口间切换假如我们要切换到 0：bash 这个窗口，步骤如下：第一步：按 Ctrl-B 组合键，然后松开。第二步：按数字 0 键。4. detach窗口第一步：输入组合键 Ctrl+B，
2022-05-22 10:32:25
12824
原创 查看pytorch cuda cudnn的方式 & cuda 环境变量设置
查看pytorch cuda cudnn的方式最佳方式---pytorch方法linuxwindows最佳方式—pytorch方法在conda 环境中进入python模型：import torchprint(torch.__version__)print(torch.version.cuda)print(torch.backends.cudnn.version())linux查看cuda# 方式一：nvcc --versionnvcc -V# 方式二：cat /usr/loc
2022-05-07 11:30:19
2215
原创 Markdown模板
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入欢迎使用Markdown编辑器你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
2022-05-02 12:30:45
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原创 YOLOX源码解读---自有数据集消融实验
YOLOX消融实验---训练自己的数据集SimOTAmulti positivesanchor-freestrong augmentationdecoupled headloss functionYOLOX相比于YOLOv3的主要改进方法：YOLOX从零开始训练SSDD数据集的结果：采用与YOLOX相反的顺序做消融实验，直到回归到yolov3 baseline的水平SimOTA主要解决标签分配的问题。在YOLOX中正样本锚框的挑选分为两个步骤：初步筛选 + SimOTA初步筛选：根据a
2022-03-26 18:54:59
5200
原创 YOLOX源码解读系列
1.YOLOX总体结构demoMegEngine：旷视深度学习开源框架–天元（2020.03.25发布）ONNX：Open Neural Network Exchange ，是微软和 Facebook 发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让 AI 开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具，可以直接在不同的框架上训练网络。TensorRT：英伟达推出的高性能深度学习支持引擎，为了能更好地利用GPUopenvino ：英特尔推出的一款全面的工具套件，用于快速部署应用和解决方案ncnn：腾讯开放
2022-03-14 01:10:27
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原创 Learning Deep Ship Detector in SAR Images From Scratch
Learning Deep Ship Detector in SAR Images From Scratch1.主要内容存在的问题：提出的方法：结论：2.网络结构backboneSPN---Ship Proposal Network论文地址：百度网盘链接，提取码：5whq发表期刊：IEEE TRANSACTIONS ON GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING, VOL. 57, NO. 6, JUNE 2019论文作者：国防科技大学干货满满的文章，强推！1.主要内容存在的问
2022-03-13 11:22:55
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原创 SAR舰船数据集----SSDD
SAR舰船数据集----SSDDSSDD和SSDD+1.1 基本特点1.2 论文提要1.3 论文采用实验设置1.4 详细介绍1.5 SSDD+1.6 SAR船舰目标检测SSDD和SSDD+数据集论文地址SSDD官方下载地址参考博客数据制作：海军航空航天大学电子与信息工程系1.1 基本特点SSDD给予PASCAL VOC 的数据，使用在PASCAL VOC上的代码可以直接使用在SSDD上。PASCAL VOC目标大概可以分成大中小三中目标，而SSDD中多数为小目标SSDD+的数据集相对于S
2022-03-12 12:38:53
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1
原创 YOLOv5训练自己的数据集
YOLOv5训练自己的数据集跑通YOLOv5demo跑通YOLOv5demo# 1.下载源码git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git# 2.安装requirementscd yolov5pip install -r requirements.txt # install# 3. 测试demopython detect.py --source ./data/images/bus.jpg --weights ./yolov5_mo
2022-03-11 22:51:16
341
原创 1.1.4 数组——有效的完全平方数（Leetcode 367）
有效的完全平方数1. 题目1. 题目leetcode链接给定一个 正整数 num ，编写一个函数，如果 num 是一个完全平方数，则返回 true ，否则返回 false 。进阶：不要 使用任何内置的库函数，如 sqrt 。示例 1：输入：num = 16输出：true示例 2：输入：num = 14输出：false提示：1 <= num <= 231 - 1...
2022-03-07 23:41:06
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原创 YOLOX学习笔记
参考文献：江大白老师必备基础：YOLOv3:江大白老师视频讲解论文地址：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021网络结构图：Yolox-Darknet53非常感谢江大白老师的工作！YOLOX学习笔记YOLOv3Darknet53SPPYOLOv4MosaicCSP结构Mish激活函数PAN + FPNYOLOv5YOLOX总览网络模型网络结构Decoupled headStrong augmentationMosaicMixUpAnchor-freeanchor-b
2022-03-06 21:32:03
1442
原创 1.1.3 数组——x的平方（Leetcode 69）
x的平方1. 题目2. 思路3. 代码实现4. 总结1. 题目leetcode链接给你一个非负整数 x ，计算并返回 x 的 算术平方根 。由于返回类型是整数，结果只保留 整数部分 ，小数部分将被 舍去 。注意：不允许使用任何内置指数函数和算符，例如 pow(x, 0.5) 或者 x ** 0.5 。示例 1：输入：x = 4输出：2示例 2：输入：x = 8输出：2解释：8 的算术平方根是 2.82842…, 由于返回类型是整数，小数部分将被舍去。提示：0 <= x &l
2022-03-02 23:04:48
6482
原创 1.1.2 数组——在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置（Leetcode 34）
在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置1. 题目2. 思路3. 代码实现4. 总结1. 题目leetcode链接给定一个按照升序排列的整数数组 nums，和一个目标值 target。找出给定目标值在数组中的开始位置和结束位置。如果数组中不存在目标值 target，返回 [-1, -1]。进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(log n) 的算法解决此问题吗？示例 1：输入：nums = [5,7,7,8,8,10], target = 8输出：[3,4]示例 2：输入：nu
2022-03-01 22:31:58
125
原创 1.1.1 数组——搜索插入位置（Leetcode 35）
搜索插入位置1.题目2. 思路3. 代码实现3.1 解法一：暴力求解3.2 解法二：二分法（左闭右闭）3.3 解法三：二分法（左闭右开）4. 总结1.题目leetcode链接给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。示例 1：输入: nums = [1,3,5,6], target = 5输出: 2示例 2：输入: nums = [1,3,5,6], tar
2022-03-01 01:31:44
147
原创 Leetcode 977：数组——有序数组的平方
有序数组的平方1. 题目2. 思路2.1 暴力求解2.2 双指针法3.代码实现3.1 暴力求解3.2 双指针法1. 题目力扣题目链接给你一个按 非递减顺序 排序的整数数组 nums，返回 每个数字的平方 组成的新数组，要求也按 非递减顺序 排序。输入：nums = [-4,-1,0,3,10]输出：[0,1,9,16,100]解释：平方后，数组变为 [16,1,0,9,100]排序后，数组变为 [0,1,9,16,100]输入：nums = [-7,-3,2,3,11]输出：[4,9
2022-01-20 00:17:31
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原创 Leetcode 27：数组——移除元素
移除元素1. 题目2. 思路2.1 暴力解法2.2 双指针法3. 代码实现3.1 暴力求解3.21. 题目leetcode链接给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1)O(1)O(1) 额外空间并原地修改输入数组。元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。示例 1: 给定 nums = [3,2,2,3], val = 3, 函数应该返回新的长度 2, 并且
2022-01-19 09:46:28
120
原创 1.1 数组——二分查找（Leetcode 0704）
二分查找1.题目2.思路3.1 写法一：左闭右闭3.2 写法二： 左闭右开1.题目leetcode链接给定一个 n 个元素有序的（升序）整型数组 nums 和一个目标值 target ，写一个函数搜索 nums 中的 target，如果目标值存在返回下标，否则返回 -1。输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 9输出: 4解释: 9 出现在 nums 中并且下标为 4输入: nums = [-1,0,3,5,9,12], target = 2输出:
2022-01-19 09:05:53
304
原创 LeetCode 498：对角线遍历
对角线遍历1. 题目2. 示例3. 解题思路4. 提交代码5. 复杂度分析6. 总结1. 题目给你一个大小为 m x n 的矩阵 mat ，请以对角线遍历的顺序，用一个数组返回这个矩阵中的所有元素。2. 示例输入：mat = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]输出：[1,2,4,7,5,3,6,8,9]输入：mat = [[1,2],[3,4]]输出：[1,2,3,4]提示：m == mat.lengthn == mat[i].length1 <= m,
2022-01-18 21:47:33
4442
原创 NMS-非极大值抑制法系列
NMS-非极大值抑制法1. NMS的基本原理2. NMS的python代码实现3. 多类别NMS4. NMS Loss5. Soft-NMS1. NMS的基本原理Anchor-based网络的输出：pred_box[N, 7]，pred_score[N, 1]，其中N=H∗W∗1N = H * W * 1N=H∗W∗1（H∗WH*WH∗W网络输出特征图的长和宽，1为每个位置的pred_box），这里以单个类别举例首先根据设定的分类阈值进行pred的过滤（通常为0.1）假定过滤之后得到7个预测框，将
2021-12-13 11:39:13
3055
原创 计算在box内点云的数量
obj_names = annotations['name']num_objects = obj_names.shape[0]points = self.get_lidar(info)corners_lidar = box_utils.boxes_to_corners_3d(annotations['gt_boxes_lidar'])for k in range(num_objects): flag = box_utils.in_hull(points[:, 0:3], corners_lidar
2021-12-11 13:10:07
1334
原创 LeetCode ：零矩阵
零矩阵1. 题目2.示例3. 解题思路3.1 方法一：使用两个标记数组3.2 方法二：使用两个标记变量4. 提交代码4.1 方法一：使用标记数组5. 复杂度分析5.1 方法一：使用标记数组6. 总结1. 题目编写一种算法，若M × N矩阵中某个元素为0，则将其所在的行与列清零。2.示例输入：[[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]]输出：[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]输入：[[0,1,2,0],[3,4,5,2],[1,3,1,5]
2021-12-05 21:52:02
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原创 欢迎使用Markdown编辑器
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2021-12-05 20:15:05
49
原创 LeetCode 48：旋转矩阵
旋转矩阵1. 题目2. 示例3. 解题思路3.1 方法一：使用辅助数组3.2 方法二：原地旋转3.2.1 如何原地旋转3.2.2 哪些位置需要原地旋转3.3 方法三：用翻转代替旋转4. 提交代码4.1 方法一：使用辅助数组（占用了额外空间）4.2 方法二：原地旋转4.3 方法三：用翻转代替旋转5. 复杂度分析5.1 方法一：使用辅助数组5.2 方法二：原地旋转5.3 方法三：用翻转代替旋转6. 总结1. 题目给你一幅由 N × N 矩阵表示的图像，其中每个像素的大小为 4 字节。请你设计一种算法，将图像
2021-12-05 16:32:20
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原创 LeetCode 56：合并区间
合并区间1.题目2.示例3. 解题思路4. 提交代码5. 复杂度分析6. 总结1.题目以数组 intervals 表示若干个区间的集合，其中单个区间为 intervals[i] = [starti, endi] 。请你合并所有重叠的区间，并返回一个不重叠的区间数组，该数组需恰好覆盖输入中的所有区间。2.示例输入：intervals = [[1,3],[2,6],[8,10],[15,18]]输出：[[1,6],[8,10],[15,18]]解释：区间 [1,3] 和 [2,6] 重叠, 将它们
2021-12-05 13:08:30
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原创 CSDN MarkDown官方使用指南
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2021-12-05 11:11:39
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原创 Leetcode35：搜索插入位置
文章目录1. 题目2. 示例3.解题思路4.提交代码5. 总结1. 题目给定一个排序数组和一个目标值，在数组中找到目标值，并返回其索引。如果目标值不存在于数组中，返回它将会被按顺序插入的位置。请必须使用时间复杂度为 O(log n) 的算法。2. 示例输入: nums = [1,3,5,6], target = 5输出: 2输入: nums = [1,3,5,6], target = 2输出: 1输入: nums = [1,3,5,6], target = 7输出: 4输
2021-12-05 02:14:23
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原创 Leetcode1991:寻找数组的中心索引
给你一个整数数组 nums ，请计算数组的 中心下标 。数组 中心下标 是数组的一个下标，其左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。如果中心下标位于数组最左端，那么左侧数之和视为 0 ，因为在下标的左侧不存在元素。这一点对于中心下标位于数组最右端同样适用。如果数组有多个中心下标，应该返回 最靠近左边 的那一个。如果数组不存在中心下标，返回 -1 。提交方案一：class Solution: def pivotIndex(self, nums: List[int]) -> in
2021-12-05 00:57:13
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原创 EfficientNet
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks Abstract1. Introduction1.1 Model Scaling2. Related Work3. Compound Model Scaling3.1 Problem Formulation3.2 Scaling Dimensions3.3 Compound Scaling4. EfficientNet Architecture4.1 Effic
2021-11-22 03:42:28
249
原创 ResNet
@[TOC](Deep Residual Learning for Image Recognition )Deep Residual Learning for Image Recognition【Kaiming He Microsoft Research 】参考的优秀博文：ResNet笔记Abstract背景：Deeper neural networks are more difficult to train.提出的方法：present a residual learning framew
2021-11-22 03:28:29
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原创 win10 + Anaconda 安装 pytorch-gpu【2020版 良心推荐】
一、软件安装首先去pytorch官网查看自己所需要下载cuda、cudnn的版本cuda下载官网cudnn下载官网（需要注册账号）这里我给出相应版本百度云的链接，方便大家食用1.Anaconda链接：提取码：2.cuda 10.2链接：提取码：3.cudnn v7.6.5链接：提取码：二、安装cuda、cuDNN安装cuda：直接安装运行cuda，安装过程时间有点长，要耐心等待哦QAQ安装cuda之后，还需要配置cuda的环境变量：安装cuDNN：将c
2020-06-17 00:09:23
3822
转载 1.机器学习概念及介绍
原文地址：Sakura_gh Introductiondefine a set of function(model) -> goodness of f
2020-06-16 16:00:40
205
原创 EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks（2019）
EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks（2019）Abstract1. Introduction2. Related Work3. Compound Model Scaling3.1. Problem Formulation3.2. Scaling Dimensions3.3. Compoun...
2020-05-02 09:23:53
415
原创 SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age Estimation
SSR-Net: A Compact Soft Stagewise Regression Network for Age EstimationAbstract1 Introduction2 Related work2.1 Regression2.2 Multi-Class Classification and Age Grouping2.3 Distribution Learning2.4 Ord...
2020-04-28 11:33:34
1120
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