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4，Focal Loss Focal Loss 是在二分类问题的交叉熵（CE）损失函数的基础上引入的，所以需要先学习下交叉熵损失的定义。 4.1，Cross Entropy 可额外阅读文章 理解交叉熵损失函数。 在深度学习中我们常使用交叉熵来作为分类任务中训练数据分布和模型预测结果分布间的代价函数
Bug0: The size of tensor a (209) must match the size of tensor b (21824) at non-singleton dimension 0 解决：Firstly, I run training on coco dataset
基于YOLO的车牌检测识别(YOLO+Transformer) 介绍 基于YOLO（You Only Look Once）和Transformer的车牌检测识别系统将现代目标检测算法YOLO与强大的机器学习模型Transformer结合，用于实现高效准确的车牌检测和字符识别。YOLO
Anaconda的安装配置：（Anaconda是一个开源的Python发行版本，包括Conda、Python以及很多安装好的工具包，比如：numpy，pandas等，其中conda是一个开源包和环境管理器，可以用于在同一个电脑上安装不同版本的软件包，并且可以在不同环境之间切换，是深度学习的必备平台
YOLO场景运用： YOLO作为一个one-stage目标检测算法，在速度和准确度上都有杰出的表现。在ModelArts 实战营第四期中，我们学习使用了YOLO V3算法进行的物体检测训练和推理，这里对notebook代码的学习做个整理准备数据有很多开源的数据集可以用来进行目标检测任务的训练
先来看一下yolo3的结构图：1、主体网络darknet53最左边的这一部分叫做Darknet-53，（1）它最重要特点是使用了残差网络Residual，darknet53中的残差卷积就是进行一次3X3、步长为2的卷积，然后保存该卷积layer，再进行一次1X1的卷积和一次3X3的卷积
异常检测：探索数据深层次背后的奥秘《中篇》 1.异常检测——线性相关方法 真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。 一类相关性分析试图通过其他变量预测单独的属性值
引言 异常检测是数据分析领域中重要的研究方向之一。在许多应用领域，如金融欺诈检测、网络入侵检测和工业故障检测等，准确地识别和定位异常行为对于保障系统的安全和稳定至关重要。孤立森林（Isolation Forest）是一种基于集成学习的异常检测算法，通过构建一棵森林来识别异常样本。
一、故障检测、性能调优 1.1 用什么工具可以查出内存泄露 MerroyAnalyzer:一个功能丰富的java堆转储文件分析工具，可以帮助你发现内存漏洞和减少内存消耗; EclipseMAT：是一款开源的java内存分析软件，查找内存泄漏，能容易找到大块内存并验证谁在一直占用它
这是一个跟踪行人的演示程序，由于他们的动作更容易预测，因次行人检测跟踪问题会更容易一些。 该项目使用OpenCV 3.1.0和Python。效果视频网址：https://www.youtube.com/watch?v=ZYgb9e5i_JM 实现Demo如下： # ========
1.1 项目开发背景 随着科技的发展与人们生活水平的提高，对于环境监测的需求日益增长。特别是在户外探险、气象研究以及航空航海等领域，实时准确地获取大气气压数据显得尤为重要。大气气压的变化不仅直接影响到天气预报的准确性，而且对于了解气候变化趋势、保障飞行安全等方面也具有不可忽视的作用
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Oilin）（支持Syslog、eventlog、filelog等各类日志文件的关键字监控）三、数据库，支持的种类：Oracle、DB2、Mysg1、Sybase、 Redis、MS SQL Server四、集群系统 ，支持的种类：Oracle 10g/11g/12C Race五、中间件
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