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课程主要内容包括图像分类、物体检测、图像分割、人脸识别、OCR、视频分析、自然语言处理和语音识别这八大热门AI领域的基础知识、经典数据集和经典算法的介绍。
从本篇开始，凯哥将和大家一起学学docker。本篇是docker学习系列第一篇：安装docker。 docker安装前提条件：目前,centos发行版中的内核支持Docker.Docker运行在Centos7 64位上，要求系统为64位、linux系统内核版本为3
C# 之 随机数应用 -- 洗牌算法 洗牌算法 洗牌算法 这个逻辑很简单却实现了真随机：对于给定的 n 个元素，生成的那个排列，每一个元素都能等概率地出现在每一个位置。 换句话说，每一个位置都能等概率地放置每个元素。 实现思路： // 循环牌组 for
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第一章文档介绍 本文档记录总结了新版yolo算法在RK平台上部署过程。主要解决的问题在于版本的匹配，其次是网络的重建，最后是输出的处理。其中RK平台目前最新toolkit是1.4.1，对于本人熟悉的pytorch深度学习框架仅支持1.2版本（目前最新为1.7）。直接套用原
尽快弄懂基础知识，快速入门进行学习。 https://github.com/jackfrued/Python-100-Days 4 [ LeetCode ] 题库 - 力扣 (LeetCode) 全球极客挚爱的技术成长平台 会算法对一个编程人员来说，有多大的优势就不用多说了，LeetCode
并排序和快速排序。 回溯法：回溯法也是一种递归算法，它通过试探和回溯的方式搜索问题的解空间。回溯法的基本思想是从问题的一个初始解出发，逐步构造问题的解，当不能继续构造时，就进行回溯，返回上一层继续构造。回溯法通常用于解决在一组可能的解中找出特定解的问题，如八皇后问题和0-1背包问题。
使用市场订阅中的云端算法RetinaNet_ResNet50做物体检测训练,训练成功，想要把它转换成om模型， 尝试试过images：1，224，224，3 但是转失败~ 请问这个转换参数该如何填写呢？
Redis 基础应用、原理、集群、拓展学习和源码分析5 个版块： Redis 基础应用：占据篇幅最长，这也是对读者最有价值的内容，可以直接应用到实际工作中。原理和集群版块：适合对技术有着极致追求的开发者，他们希望透过简单的技术表面看到精致的底层世界。拓展学习版块：作为最核心内容之外的补
自动学习训练失败原因是什么？自动学习项目存储图片数据的OBS路径下，不允许存放文件夹，同时文件的名称中不允许存在特殊字符(特殊字符集：['~', '`', '@', '#', '$', '%', '^', '&', '*', '{', '}', '[', ']', ':', ';'
写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI
关注我,大家一起学习,一起进步! 相关文章推荐 【数据 结 构】八大排序之冒泡排序算法 【数据 结 构】八大排序之希 尔 排序算法 【数据 结 构】八大排序之直接插入排序算法 【数据 结 构】八大排序之 简单选择 排序 【数据 结 构】八大排序之堆排序算法 【数据
12345678910111213141516171819 小伙伴放下电话， 再次投来敬佩眼光。“走吧，一起下班！”我和小伙伴说，小伙伴一路上一直问我你是怎么学习的？我冠冕堂皇的说了一些多想多学多问之类的话。 其实我心里在想：我是一个懒人，但我不能说。能躺着绝不坐着，能自动绝不手
特征和直观理解神经网络中，单层神经元（无中间层）的计算可用来表示逻辑运算，比如逻辑与(AND)、逻辑或(OR)实现逻辑”与AND”实现逻辑"或OR"实现逻辑“非not”多类分类问题当输出中不止有两种分类时，比如使用神经网络算法来识别路人、汽车、摩托车等。输入向量有3个维度，两个中
1、课程概述 本课程学习了华为物联网架构1+2+1的概念和内容2、OceanConnect有3种Portal
很多人还是”面向工具“学习，对层出不穷的”工具“，感到困惑。但归根结底，这些工具本身还是计算机科学中很多基础概念的具象化，因此，”面向思想“学习应 该是更好的一种做法。先对一种最原始的实现透彻的研究，理解其背后的思想和设计理念，然后再逐步学习后期更为先进的技术，这种学习路径应该更为有效。
据流传输时实际上包含了学习过程中的隐藏信息，因为你的学习是按实例顺序进行的。事实上，在线学习器会根据所评估的每个实例优化其参数，在优化过程中，每个实例都会引导学习器朝某个方向前进。如果有足够多的评估实例，则在全局过程中学习器应采取正确优化方向。但是,如果学习器是由有偏差的观察数据
box是锚框，表示固定的参考框。目标检测是"在哪里有什么"的任务，在这个任务中，目标的类别不确定、数量不确定、位置不确定、尺度不确定，传统非深度学习方法如VJ和DPM，和早期深度学习方法如OverFeat，都要金字塔多尺度+遍历滑窗的方式，逐尺度逐位置判断"这个尺度的这个位置处有没有认识的目标"，非常
（7）数学规划近似法 （8）启发式算法 5 VRP与VRPTW对比 二、遗传算法简介 1 遗传算法概述 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是进化计算的一部分，是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用，鲁棒性强，适于并行处理。
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