chensen99的博客

原创 解决谷歌导入Vue开发工具没反应的问题

解决谷歌导入Vue开发工具没反应的问题

原创 使用screen窗口在Autodl服务器训练网络

使用screen窗口在Autodl服务器训练网络

原创 根据Label标签将数据集划分

根据Label标签将数据集划分

原创 R(Det)2

R(Det)2: Randomized Decision Routing for Object Detection

原创 kaggele树叶分类比赛

数据增广

原创 torch.stack()

官方解释：沿着一个新维度对输入张量序列进行连接。 序列中所有的张量都应该为相同形状。浅显说法：把多个2维的张量凑成一个3维的张量；多个3维的凑成一个4维的张量…以此类推，也就是在增加新的维度进行堆叠。import torcha = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])b = torch.tensor([[10, 20, 30], [40, 50, 60], [70, 80, 90]]

原创 Python中strip()、lstrip()、rstrip()用法详解

Python中有三个去除头尾字符、空白符的函数，它们依次为:strip： 用来去除头尾字符、空白符(包括\n、\r、\t、' '，即：换行、回车、制表符、空格)lstrip：用来去除开头字符、空白符(包括\n、\r、\t、' '，即：换行、回车、制表符、空格)rstrip：用来去除结尾字符、空白符(包括\n、\r、\t、' '，即：换行、回车、制表符、空格)注意：这些函数都只会删除头和尾的字符，中间的不会删除。一般都结合split()方法使用，返回一个列表list举例：with

原创 基于Pytorch搭建的神经网络资源汇总

2、AlexNet网络结构

原创 pytorch保存权重以及加载权重

一、定义一个多层感知机class MLP(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.hidden = nn.Linear(20, 256) self.output = nn.Linear(256, 10) def forward(self, x): return self.output(F.relu(self.hidden(x)))net = ML

原创 Pycharm常用快捷键

记录老忘记的一些快捷键1、Pycharm同时多行注释：多行选中后按 ctrl+/2、Pycharm使多行代码同时缩进鼠标选中多行代码后，按下Tab键，一次缩进四个字符3、Pycharm使多行代码同时左移鼠标选中多行代码后，同时按住shift+Tab键，一次左移四个字符4、自动调整代码格式，变得更美观 选中多行后，按下Ctrl+Alt+L...

转载 torch.Tensor和torch.tensor的区别

在Pytorch中，Tensor和tensor都用于生成新的张量。>>> a = torch.Tensor([1, 2])>>> atensor([1., 2.])>>> a=torch.tensor([1,2])>>> atensor([1, 2])首先我们从根源上来看看torch.Tensor()和torch.tensor()区别。torch.Tensortorch.Tensor()是Python类

原创 Pascal voc2012数据集 以及制作自己的数据集

参考视频链接：PASCAL VOC2012数据集讲解与制作自己的数据集_哔哩哔哩_bilibilivoc2012数据集网盘链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1qvlMYCBL8O8ml8QNfQArpw提取码：k5hr一、voc文件夹整体结构针对目标检测的流程：首先读取Main下面的train.txt文件，根据文件名依次读取Annotations文件下的xml标注信息，最后将原图(JPEGImages)读取到内存中。voc2012数据集网盘链接：链接：ht..

原创 Pyacharm配置参数 error: the following arguments are required: -i/--image, -t/--template

Pyacharm中项目运行前需要配置参数的配置流程在一些项目运行之前需要先配置一些参数，如果不配置会报以下错误，error: the following arguments are required: -i/--image, -t/--template一、配置流程如下所示：# 设置参数ap = argparse.ArgumentParser()ap.add_argument("-i", "--image", required=True, help="path to input image

原创 C++实现的选择排序、冒泡排序、插入排序

一、选择排序//选择#include <cstdio>#include <cstring>#include <iostream>#include <algorithm>#define N 110using namespace std;int a[N], n, cnt;int main() { scanf("%d", &n); for (int i = 0; i < n; ++i) scan

原创 Python生成requirements.txt文件以及批量导入安装包

一、Python生成requirement.txt文件pip freeze>requirements.txt二、Python批量导入安装包pip install -r requirements.txt

原创 pip豆瓣换源安装opencv

pip install opencv-python -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com

原创 Win10+Anaconda 安装pycocotools记录

一、网上常见方法：1. 直接使用命令安装： pip install git+https:github.com/philferriere/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI2. 先编译后安装：git clone https://github.com/pdollar/coco.gitcd coco/PythonAPIpython setup.py build_ext --inplace #安装到本地python setup.py build_ext

原创 李宏毅机器学习打卡Task06：卷积神经网络

b站学习视频地址：李宏毅《机器学习》_哔哩哔哩_bilibiliDataWhale开源笔记：LeeML-Notes

原创 李宏毅机器学习打卡Task05：神经网络训练不起来怎么办？

一、局部最小值(Local minima)和鞍点(Saddle point)

原创 李宏毅机器学习打卡Task04：深度学习简介和反向传播

b站学习视频地址：李宏毅《机器学习》_哔哩哔哩_bilibili开源笔记：LeeML-Notes深度学习的发展趋势感知机（Perceptron）非常像我们的逻辑回归（Logistics Regression）只不过是没有sigmoid激活函数。09年的GPU的发展是很关键的，使用GPU矩阵运算节省了很多的时间。深度学习的三个步骤...

原创 李宏毅机器学习打卡Task03：梯度下降

b站学习视频地址：李宏毅《机器学习》_哔哩哔哩_bilibili开源笔记：LeeML-Notes偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。在回归问题的第三步中，需要解决下面的最优化问题：θ∗=argmin​L(θ)我们要找一组参数 θ，让损失函数越小越好，这个问题就可以用梯度下降法解决：...

原创 李宏毅机器学习打卡Task02：回归

b站学习视频地址：李宏毅《机器学习》_哔哩哔哩_bilibili开源内容：LeeML-Notes回归定义：通过输入特征x，输入一个连续数值，比如房价的预测，明天天气的预测等。模型步骤：step1：模型假设，选择模型。可以使用线性模型，也可以使用非线性，视频讲解的是线性模型。例如一元线性模型y=b+w⋅xcp，xcp为特征。...

原创 李宏毅机器学习Task01

机器学习介绍：我觉得按照这张图解释就可以了。机器学习定义：研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。蓝色的方块scenario：指的是学习的情景，通常学习的情景是你没有办法控制的。通常分为有监督学习，无监督学习，迁移学习，强化学习等。task：根据任务的不同可以分为分类(Classification)和回归(Regression)。分类表示的是一个离散值，比如一张图片是猫还是狗，而回归输出的是一个连续值，比如房价和天气预报的预

原创 西瓜书1、2章笔记

第1章机器学习可分为有监督学习和无监督学习。有监督学习：分类、回归。分类表示的是一个离散值，比如一张图片是猫还是狗，而回归输出的是一个连续值，比如房价和天气预报的预测。无监督学习：聚类，可简单理解为样本无标记信息。第2章 模型评估与选择学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或者”经验误差“。新样本上的误差则称为”泛化误差“。过拟合：把训练样本本身一些特征认为所有样本都包含。欠拟合：模型的表达能力不够，也就是训练样本的一些性质尚未学好。评估方法有留出法、交叉验证法、自助法(

原创 为计算机专业大学生提供的c实现的快速排序算法

学习数据结构以及平时老师留的作业中有很多算法题，故分享给计算机专业在校朋友们代码，希望能帮助你理解然后完成作业考试。#include <stdio.h>#define SiZE 9//输出函数void DisPlay(int array[],int maxsise){ for(int i=0;i<maxsise;i++){ printf("%d ",array[i]); } printf("\n"); return;}...

原创 专科毕业生该何去何从？

因为笔者是一名萌新，所有今天在这里发一篇文章，想请教各位前辈能给我这个萌新分析一下以后的道路，因为我现在特别的迷茫，也不知道向哪个方向发展=-=，路过的前辈请您帮我分析一下好吗？在下必定感激不尽。 首先我先介绍一下我自己，笔者是一名2019应届毕业生，所学的专业是软件开发(游戏软件开发方向)，在校期间都曾学过c/c++，java，c#，oc等编程语言，c/c++学得好，java...

原创 笔记本戴尔7566插上电源显示交流器不匹配是怎么回事？

原创 Unity3d打包安卓apk老提示sdk版本不行

萌新一枚求大神指点！