eg： darknet训练yolo时，保存的权重文件大小一样，是怎么回事? 在使用darknet训练yolov2时，预训练模型用的是darknet19_488.conv.23,保存在backup里的yolov2-voc300.weights和yolov2-voc600.weights两个文件大小一样，这是不是说训练有问题 答： 你的网络结构定下来之后，整个网络的参数数
最近看了两篇早期著名的QAT(Quantization Aware Training)的文章：IAO(Integer-Arithmetic-Only)和DoReFa，统一整理如下： IAO: https://arxiv.org/pdf/1712.05877.pdf DoReFa：https://arxiv.org/abs/1606.06160 Background 背景部分其实无需过多介绍，量化早已成为了神经网络部署过程中
传送门 解题思路 先不考虑砝码质量相等的情况，设dp[i][j][k]表示前i个砝码选j个组成重量为k的方案数。 最后判断是否合法就从判断方案数是否为1，变成了是否等于C(cnt,i)。（cnt为某个数字的数量，i表示选取的数量）。 可以滚动掉一维数组。 最后一定要记得特判数字类型只有一种或两种的情
文章目录 原题题目代码实现（首刷超时 TLE 50/85 dp）代码实现（首刷看了点思路点拨后 二分自解） 原题题目 代码实现（首刷超时 TLE 50/85 dp） class Solution { public: int shipWithinDays(vector<int>& weights, int days) { vector<vector<int>> dp(weights.
一、故障现象 redis key 复制 需求:复制某个榜单,并创建一个新的假榜单 结果:由于后台可以对这个榜单分值进行处理,结果榜单数据处理出错, 创建一个后台可以修改的榜单 在写这个时使用的是获取数据库数据并循环遍历处理数据,初始化榜单另一个榜单时直接从数据库拿数据进行计
题目： 给定两个长度都为N的数组weights和values，weights[i]和values[i]分别代表i号物品的重量和价值。给定一个正数bag，表示一个载重bag的袋子，你装的物品不能超过这个重量。返回你能装下最多的价值是多少? 代码： //i...的货物自由选择，形成的最大价值返回 //alreadyweight之前的
D - Sum of Maximum Weights 题意 给定一个有N个结点的树，定义\(f(u,v)\)为u、v最短路中边的最大值，要求求出\(\sum_{i=1}^{N-1}\sum_{j=i+1}^{N}f(i,j)\)。 思路 对于当前的i而言，我们需要求出所有满足\(f(i,j)=w_i\)的对，显然，对于\(f(i,j)=w_i\)来说，一定是最短路上的所有边
相比于Yolov4 ,v5的模型更多，适用配置的设备更广泛。 window环境下，首先安装anaconda，便于创建pytorch环境。安装直接百度。 第一步：从github下载压缩包 https://github.com/ultralytics/yolov5 如果英语看着费劲，可以参考这个博主的汉化版 ：https://github.com/wudashuo/yolov5 下载好z
参考莫烦和Keras深度强化学习–DPG与DDPG实现，代码 actor有两个网络， ae接受当前状态s，计算当前行为a，并执行a， at接受下个状态s_，计算下个行为a_，传给ct， 通过最大化q(最小化-q)更新ae。 critic有两个网络， ce接受当前状态s和当前行为a，计算当前价值q， ct接受下个状态s_和下个行为a_，计
1.从最简单的神经网路开始 在学习机器学习的过程中，大家对神经网络应该都有一个基本概念：神经网络就像一个函数拟合器，它可以拟合任意函数。 def NeuralNetwork(inputs, weight): # 定义神经网络 prediction = inputs * weight # 将数据与权重相乘 return prediction in
GroupDataSource的物理结构 负载均衡的对象 zebra的负载均衡是在GroupDataSource的读库 readDataSource( LoadBalanceDataSource) 中进行的, 它内部包含多个读库节点的SingleDataSource LoadBalanceDataSource#getConnection() -> router.select(context); 关键对象DataSourceRou
目录 前言 合并Conv层与BN层 合并原因 为什么需要batch normalization 合并的数学原理 caffe版本的实现（python，嵌入式端） Darknet版本的实现（C/C++，服务端） 今儿再补充一篇之前一直想写，没写的文章。下面会陆续写下聚集好久没写的博文。 前言 为何想到这，为何将caffe模型的合并，在
需求 对给定的先验数据集，使用logistic回归算法对新数据分类 代码实现 1.定义sigmoid函数 def loadDataSet(): dataMat = []; labelMat = [] fr = open('d:/testSet.txt') for line in fr.readlines(): lineArr = line.strip().split() dataMat.ap
对于CNN（卷积神经网络）最早可以追溯到1986年BP算法的提出，然后1989年LeCun将其用到多层神经网络中，直到1998年LeCun提出LeNet-5模型，神经网络的雏形完成。第一个典型的CNN就是LeNet5网络结构，但是今天我们要讲的主角是AlexNet也就是文章《ImageNet Classification with Deep C
与大佬交流后，项目需要神经网络技术支撑。但恕本人才疏学浅，之前对这方面了解甚少，本贴就作为我的学习笔记。 1. 神经网络 神经网络是深度学习的重要算法，在图像（如图像的分类、检测）和自然语言处理（如文本分类、聊天）有很多应用。 人工神经网络（Artificial Neural Network)，也简称
项目地址： https://github.com/ARiSE-Lab/deepTest 本人跑通的环境 ：ubuntu18.04 按照项目地址要求的配完所有的环境： 有以下需要注意的问题： 项目中没有给出模型的json文件和weights文件以及hdf5等文件，需要再saved weights里自行下载 需要重新下载 项目中没有指明tensorflow的
日萌社 人工智能AI：Keras PyTorch MXNet TensorFlow PaddlePaddle 深度学习实战（不定时更新） 8.5 排序模型进阶-Wide&Deep 学习目标 目标 无应用 无 8.5.1 wide&deep Wide部分的输入特征： 离散特征离散特征之间做组合 不输入有连续值特征的，在W&D的paper里面是这样使
成功解决RuntimeError: filter weights array has incorrect shape. 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 File "F:\Program Files\Python\Python36\lib\site-packages\scipy\ndimage\filters.py", line 755, in convolve origin, True) File "F
最近在工作中进行了NLP的内容，使用的还是Keras中embedding的词嵌入来做的。 Keras中embedding层做一下介绍。 中文文档地址： https://keras.io/zh/layers/embeddings/ 参数如下： 其中参数重点有input_dim,output_dim,非必选参数input_length. 初始化方法参数设置后面会单独总
问题描述： 给定 n 件物品，物品的重量为 weight[i]，物品的价值为 value[i]。现挑选物品放入背包中，假定背包能承受的最大重量为 W，问应该如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？ 每个动态规划都从一个网格开始 动态规划——二维空间 令dp[i] [k] 表示前i件物品
文章目录 1 建议优先在对数尺度上进行超参数搜索 2 选择合适的Epoch训练次数 3 调节Regularization parameter lambda 4 调节mini-batch size 5 如何选择梯度下降算法 6 如何选择激励函数 7 如何设置Weights和biases 8 选择何种Regularization 9 是否使用dropout 10 训练集多大
RepVGG: Making VGG-style ConvNets Great Again paper:https://arxiv.org/pdf/2101.03697.pdf code:https://github.com/DingXiaoH/RepVGG 摘要 提出了一个简单而强大的卷积神经网络结构，它具有一个类似VGG的推理时间体，只由3×3卷积和ReLU组成，而训练时间模型有一个多分支拓扑。
梯度下降算法推导与实现 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd #Some helper functions for plotting and drawing lines def plot_points(X, y): admitted = X[np.argwhere(y==1)] rejected = X[np.argwhere(y==0)] plt.scatt
#include <iostream> #include <utility> #include <string> #include <cstring> #include <vector> #include <map> #include <set> #include <stack> #include <queue> #include <unordered_map> #include <
What is deep learning？ 在人工智能领域，有一个方法叫机器学习。在机器学习这个方法里，有一类算法叫神经网络。神经网络如下图所示： 上图中每个圆圈都是一个神经元，每条线表示神经元之间的连接。我们可以看到，上面的神经元被分成了多层，层与层之间的神经元有连接，而层内之间的神经元没有
