作者|Hervind Philipe 编译|VK 来源|Towards Data Science 对于计算机视觉爱好者来说，YOLO (You Only Look Once)是一个非常流行的实时对象检测概念，因为它非常快，而且性能非常好。 在本文中，我将共享处理视频的代码，以获取谷歌Colab内每个 ...
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2020-05-31 19:47:35
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虽然RNN可能会有加速，但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理。 NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用，但实际应用中是使用真实数据集进行训练的。使用标准的ILSVRC 2012图片集，在ImageNet上通过R ...
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2020-05-31 16:20:58
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本节主要讲解如何使用集成学习来提高预测的精度 ###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Boosting，同时这些集成学习方法于具体验证集划分联系密切。 由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许，建 ...
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2020-05-31 13:16:39
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二分类问题 首先进行数据处理： 将读入的数据转成向量，将整数序列编码为二维矩阵 def v(sequences, dimension=10000): results = np.zeros((len(sequences), dimension)) for i, sequence in enumerat ...
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2020-05-31 10:48:04
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这是比赛的第四阶段，模型的相关训练与验证 选好模型之后，需要建立训练集与验证集进行模型的效果验证，保证模型的预测结果正确符合，以及不过拟合训练与验证主要有以下几种方法： ###交叉验证法 交叉验证法的作用就是尝试利用不同的训练集/测试集划分来对模型做多组不同的训练/测试，来应对单词测试结果过于片面以 ...
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2020-05-30 23:24:59
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在常用传感器中，模数转换器是其中至关重要的环节，模数转换器的精度以及系统的成本直接影响到系统的实用性。因此。如何提高模数转换器的精度和降低系统的成本是衡量系统是否具有实际应用价值的标准。 图 1 ADC工作流程 一、ADC简单介绍 ADC可分为SAR型、积分型、Σ－Δ型、折叠型等方式。SAR ADC ...
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2020-05-30 22:05:51
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一个成熟合格的深度学习训练过程至少具备以下功能： 在训练集上训练，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 记录训练集和验证集的精度，便于调参 本节将构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参等几个部分 ###构造验证集 在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模 ...
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2020-05-30 21:29:19
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一、前方有坑 php在使用加减乘除等运算符计算浮点数的时候，经常会出现意想不到的结果，特别是关于财务数据方面的计算，给不少工程师惹了很多的麻烦。比如今天工作终于到的一个案例： $a = 2586; $b = 2585.98; var_dump($a-$b); 期望的结果是：float(0.02) 实 ...
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2020-05-30 15:25:48
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字符串操作中常用的两种包 以下所有案例都是 包. 方法 + 参数 + 返回值 strings包 常用方法： 获取字符串中子串的位置 // 判断str在s中首次出现的位置，如果没有出现，则返回-1 strings.Index(s string, str string) int // 字符c在s中第一次 ...
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2020-05-29 21:40:50
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uint16_t uGetPCB_Temperature(void) { uint16_t x; float Adcn; float k; Adcn = userADC_var.ADCMeasureVals[num_PCB_ADC]; for(x=0;x<sizeof(NTC_PCB_D);x++) ...
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编程语言 时间：
2020-05-28 12:57:31
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