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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
一、异常 ① 概念 异常大致可以分为两类： 软件异常：主要是来自 kill()，
由七喜公司代理的东芝原装正品移动硬盘，即日起已经全面启用新技术激光防伪标!为所有支持七喜和东芝的消费者提供更严密的防伪保障!除了全新技术的防伪标志外，消费者还可以通过外包装、硬盘盘身和硬盘内部数据三组S/N编码，来确定您购买的东芝移动硬盘是否正版行货
摘要 Retinanet 是作者 Tsung-Yi Lin 和 Kaiming He（四作） 于 2018 年发表的论文 Focal Loss for Dense Object Detection. 作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage
目录 训练 下载算法 下载.weights结尾的预训练模型，并将weight文件转为h5文件 修改类别。 Labelme标注的数据集转为yolov3训练的数据集。 执行Kmeans.py文件计算anchors。 修改train.py文件。 测试 修改yolo.py
@[toc] 配置文件参数介绍 以 rec_chinese_lite_train_v2.0.yml 为例 Global 字段 用途 默认值 备注 use_gpu 设置代码是否在gpu运行 true \ epoch_num 最大训练epoch数 500 \
Node.js 是一个基于 Chrome 的 V8 JavaScript 引擎构建的平台，用于轻松构建快速且可扩展的网络应用程序。 Google 的 V8 ——Node.js 背后的 JavaScript 引擎, 它的性能令人难以置信，并且 Node.js 在许多用例中运行良好的原因有很多
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
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
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
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。
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
效果图 碰撞检测表达式允许每一层检测它的可见区域是否与任何其他层的可见区域相接触 想法 这应该很有趣
1. 复习verilog语法 【选做题】 - reg和wire的区别 寄存器数据类型 Verilog中规定，凡是在程序块中被赋值的变量，都必须是寄存器类型的。（程序块：例如always块） 这里未免还是会让人产生疑惑？寄存器数据类型的变量最后一定会被综合成寄存器吗？
目标检测任务是计算机视觉任务的基础任务之一，一直以来都研究的热门课题，无论在国内或是国外，一直以来每年都会有很多的研究人员发表大量的关于目标检测算法的论文，而这些论文主要可以分为两大类。第一类目标检测算法是基于传统算法的，而另一类则是近年来研究热度较高的基于深度学习的目标检测算法
背景介绍 在油井领域，网络安全是一个重要的话题。随着油井设备的互联网化和自动化程度的提高，油井面临着越来越多的网络安全威胁，其中恶意流量是一个常见的问题。本文将介绍如何利用人工智能技术来检测和防御油井中的恶意流量。 步骤一：数据收集和预处理 首先，我们需要收集油井网络流量数据，并进行预处理以便后续的分析和建模
空号检测api接口是什么? 空号检测接口指的是通过天眼数聚这类的api接口平台，接入三大运营商数据库进行号码校验，返回所检测手机号码的具体状态，一把分为空号、有效号、沉默号、风险号等类别，让相关企业的营销推广更为精准。 其中，空号指的是3到6个月的时间内已经停机的手机号
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
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
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