SeetaFace6的readme文档 # **SeetaFace6** [](LICENSE) [[中文]()] ## 开源模块 `SeetaFace6`是中科视拓最新开源的商 ...
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2021-03-10 13:37:00
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编译ST官方TF-A 新建 my-tfa文件夹 mkdir ~/linux/atk-mp1/my-tfa 将6.1.2小节准备好的ST官方的TF-A源码拷贝到 my-tfa 目录。 cp -r ~/linux/atk-mp1/tf-a/* ~/linux/atk-mp1/my-tfa cd ~/li ...
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2021-02-20 12:15:06
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imx6ull开发环境之系统安装请参考：https://www.cnblogs.com/gxlblogs/p/14382547.html 一、下载安装交叉编译工具链 1、这里我使用的是：gcc-linaro-6.2.1-2016.11-x86_64_arm-linux-gnueabihf.tar.x ...
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2021-02-08 11:55:18
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有监督学习的一般流程： 过拟合问题：所选模型对已知数据预测得很好，但对未知数据预测很差。 模型选择的方法： ①正则化：把对已知数据的训练误差和模型复杂度降到最小。 ②交叉验证，数据比较少时，将数据集随机切分，组合为训练集和测试集。 Scikit-learn ...
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2021-01-27 14:02:50
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Mosquitto库依赖libuuid和openssl库，所以我们在交叉编译Mosquitto之前需要先交叉编译他所需要的依赖库，这里作者已经把需要的源码都下载好了，大家可以在这个文档的目录下找到。不建议大家下载和我不一致的版本，可能会出问题。 mqtt源码下载页: 1. 交叉编译uuid库 我们把 ...
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2021-01-04 10:43:19
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prime算法与dijkstra算法非常相似，主要区别是更新连接路径时，prime中是跟踪接下来的结点到生成树中的最小交叉边，而dijkstra中是跟踪接下来的结点到 起点所有经过的结点的路径和，这个算法也能算出花最少的钱去把各个村庄连接起来。 算法描述： 普利姆算法求最小生成树时候，和边数无关，只 ...
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2020-12-31 12:34:51
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在我重新抱起概率统计的课本之前，我一直都不清楚似然函数为什么是那样子的，只知道照着公式敲代码（那时候还没有tensorflow），于是出过各种糗：“啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉熵后怎么报错了？”“似然函数”名字的意义已经在以前的多篇文章中提过了，更通用的定义来说，似然函数就是衡量当前模型参数
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2020-12-29 11:50:10
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梯度下降推导与优化算法的理解和Python实现目录梯度下降算法推导优化算法的理解和Python实现SGDMomentumNestrovAdaGradRMSpropAdam算法的表现1梯度下降算法推导模型的算法就是为了通过模型学习，使得训练集的输入获得的实际输出与理想输出尽可能相近。极大似然函数的本质就是衡量在某个参数下，样本整体估计和真实情况一样的概率，交叉熵函数的本质是衡量样本预测值与真实值之间
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2020-12-19 12:30:58
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均方误差个交叉熵误差都是常用的损失函数之一。 首先简要介绍下损失函数： 损失函数是用来表示神经网络性能的“恶劣程度”的指标。即当前神经网络对监督数据在多大程度上不拟合，在多大 程度上不一致。说白了，即所创建的神经网络对输入数据的预测输出值与监督数据(实际输出值)的差距。 均方误差： 上面是计算公式， ...
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2020-12-11 12:25:24
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Intro 交叉熵，用来衡量两个随机变量之间的相似度。 KL散度（相对熵），量化两种概率分布P和Q之间差异。 计算公式 交叉熵 \(CE(p,q) = - (\sum_{i=1}^{n}[p_{i}*log(q_{i}) + (1-p_{i})*log(1-q_{i})])\) KL散度 \(D_{ ...
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2020-12-10 10:51:19
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