- YOLOv5 | 源码解析 | 计算损失loss原理——独家原创注释
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YOLOv8改进有效涨点Yolov5改进YOLOpython开发语言
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- 怎样利用一些人的心理效应来达成你的目的
南方的北方小伙
在我们的回忆里，有没有感觉自己好运总是记忆不深，霉运总是记忆深刻，又或者在生活中，有一些事需要让我们选择A或者B时，我们总是会模棱两可，即使做了正确决定，也有可能会惋惜我们放弃的那一项，甚至会觉得放弃的才是更好的。今天在阅读的时候看到一种心理现象，完美的诠释了为什么我们会这样模棱两可，这个心理叫做损失规避心理（英语：Lossaversion），它是指人们同时面对同样数量的收益和损失时（无论先后），
- 141 舞动的精灵
梅花之子
图片发自App春有百花秋有月夏有凉风冬有雪一切缘定三生三世十里桃花不如你粉嫩的樱花暗淡了蓝天羞涩了湖水招蜂引蝶不在话下蜜不经意间沾满了羽翼层层涟漪舞动奇迹黄绿蓝粉相得益彰如梦似画空中漫舞高耸入云直插云霄放飞自我如蒲公英将生命的种子散播越过丛林山川草坪百灵鸟鸣唱高歌骏马如闪电般驰骋DancingspiritsSpringhugsahundredblossomswhileautumnhasthemoo
- 互联网加竞赛 机器视觉目标检测 - opencv 深度学习
Mr.D学长
pythonjava
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- Chapter 8 - 18. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkernel网络web安全安全linuxkernel
ComparisonwithLosslessNetworksRecallthatinFibreChannelfabrics(explainedinChapter3,“DetectingCongestioninFibreChannelFabrics”)andlosslessEthernetnetworks(explainedinChapter7),whenthesourceofcongestioni
- Chapter 8 - 13. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ipphp网络协议linuxkernel
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- TenorFlow多层感知机识别手写体
Phoenix Studio
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- 【论文阅读】【yolo系列】YOLO-Pose的论文阅读
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yolo系列深度学习相关的论文阅读论文阅读YOLO
Abstract我们介绍YOLO-pose，一种无热图联合检测的新方法，基于流行的YOLO目标检测框架的图像二维多人姿态估计。【现有方法的问题】现有的基于热图的两阶段方法是次优的，因为它们不是端到端可训练的，训练依赖于surrogateL1loss，该损失不能直接优化评估指标–目标关键点相似度（OKS）。【ours优势：端到端训练，并优化OKS指标本身，无复杂的后处理】该模型学习了在一次前向传递中
- 深度学习loss骤降
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深度学习人工智能
深度学习中的loss骤降可能出现在训练过程中，这通常是因为模型在训练中逐渐找到了数据的分布规律，并开始更好地拟合数据。具体来说，当模型刚开始训练时，由于其对数据分布的不完全了解，loss通常会比较大，这意味着模型预测的结果与真实结果存在较大的差异。然而，随着训练的进行，模型逐渐学习到了数据的分布，并开始提高其预测精度，这可能导致loss逐渐降低。此外，还有一些因素可能影响loss骤降的速度和程度。
- Efficient Token-Guided Image-Text Retrieval withConsistent Multimodal Contrastive Training
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paper:https://arxiv.org/pdf/2306.08789.pdfcode:https://github.com/LCFractal/TGDT1.论文核心思想整合了粗粒度与细粒度检索，利用了二者的优点新的训练目标：ConsistentMultimodalContrastive(CMC)loss，确保模态内和模态间语义一致性基于混合全局和局部的跨模态相似性两阶段推理方法效果：检索精
- 深度学习之pytorch实现线性回归
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度学习之pytorch实现线性回归pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.MSELoss()函数torch.optim.SGD()代码实现结果分析pytorch用到的函数torch.nn.Linearn()函数torch.nn.Linear(in_features,#输入的神经元个数out_features,#输出神经元个数bias=True#是否包含偏置
- Huber loss
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一种用于回归模型的损失函数，和mse相比，对outliers更不敏感。当残差较小时，损失函数是残差的二次方；当残差较大时，损失函数和残差是线性关系。【参考文献】1.wikipedia:Huber_loss
- CrossEntropyLoss in Pytorch
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inmathematicssoftmaxfunction(normalizedexponentialfunction)crossentropyinpytorchNLLLosscrossentropylossdoc:Thiscriterioncombinesnn.LogSoftmax()andnn.NLLLoss()inonesingleclass.importtorchimporttorch.nn
- 纸怎么那么全能？还能在水里开花？
我又又又懂了
文章首发于同名公众号：【我又又又懂了】纸怎么那么全能？还能在水里开花？水中花小实验blossomsinthewater又是周五啦！动动手做一个有意思的小实验吧~说到纸，我们都知道，纸可以用来画画、写字、折纸飞机、折各种各样的小动物，还可以剪出漂亮的窗花。但你一定没想过一张薄薄的白纸，还可以在水里开花吧！一起来看看吧！01实验材料今天的实验材料又可以排上有史以来最简单的Top5只需要准备：·水盆（少
- 【MySQL】学习约束和使用图形化界面创建表
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个人主页:Aileen_0v0热门专栏:华为鸿蒙系统学习|计算机网络|数据结构与算法个人格言:“没有罗马,那就自己创造罗马~”ataloss茫然,不知所措文章目录`约束``定义``目的``Exercises``约束演示1``约束演示2``约束演示3``约束演示4``约束演示5``约束演示6``图形化界面创建表`约束定义约束是作用于表中字段上的规则，用于限制储存在表中的数据。目的保证数据库中的数据的
- MogaNet实战：使用 MogaNet实现图像分类任务（二）
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文章目录训练部分导入项目使用的库设置随机因子设置全局参数图像预处理与增强读取数据设置Loss设置模型设置优化器和学习率调整策略设置混合精度，DP多卡，EMA定义训练和验证函数训练函数验证函数调用训练和验证方法运行以及结果查看测试完整的代码在上一篇文章中完成了前期的准备工作，见链接：MogaNet实战：使用MogaNet实现图像分类任务（一）前期的工作主要是数据的准备，安装库文件，数据增强方式的讲解
- 论文阅读：GamutMLP A Lightweight MLP for Color Loss Recovery
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计算摄影与图像处理论文阅读
这篇文章是关于色彩恢复的一项工作，发表在CVPR2023，其中之一的作者是MichaelS.Brown，这个老师是加拿大York大学的，也是ISP领域的大牛，现在好像也在三星研究院担任兼职，这个老师做了很多这种类似的工作，通过一些轻量模型，将一些数据转换过程中的变换关系进行拟合，然后再进行恢复，比如RAW域到sRGB域的转换，这篇文章是wideRGB到sRGB的转换一般相机的ISP或者一些图像编辑
- ADMap：Anti-disturbance framework for reconstructing online vectorized HD map
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参考代码：ADMap动机与出发点局部地图构建算法在实际中会遇到部分车道线偏离的或是错误的情况，这往往是全局信息获取上存在欠缺，毕竟地图元素的回归很依赖于全局信息的获取。那么从特征提取、attentionlayer设计和loss构建上可以做一些工作，也就是文中提到的MPN（multi-scaleperceptionnetwork）、IIA（Ins.InteractiveAttention）以及VDD
- MultiPath注意要点
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1输出是什么假设预测30步，一共有16条anchor轨迹，那么需要预测16:16条轨迹的概率16x30x2=960：16条轨迹，每条轨迹的轨迹点要预测其均值和方差2loss是如何设计的loss只监督和真值最近的那条anchor轨迹的参数，由两部分构成和真值最近的那条轨迹的概率那条轨迹在对应均值和方差下预测的轨迹点的概率密度以上加起来，取对数似然。
- 深度学习基础
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深度学习人工智能
深度学习基础highvariance/datamismatchwhatisdatamismatchhowtosolvedatamismatchdatasynthesis数据合成迁移学习与预训练/微调什么时候用迁移学习highvariance/datamismatchwhatisdatamismatch如果训练集和验证集的loss不一样，且验证集的loss高很多，有2种原因：1.方差太大。模型没见过
- Swift 5.0 UILabel显示html标签的高度计算
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- 序贯Sequential模型
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通过向Sequential模型传递一个layer的list来构造该模型model=Sequential([Dense(32,input_shape=(784,)),Activation('relu'),Dense(10),Activation('softmax'),])model.compile(optimizer='rmsprop',loss='categorical_crossentropy'
- 交叉熵损失函数基本概念及公式
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法深度学习
Cross-EntropyLoss1.二分类2.对于多类别分类问题，其公式可以表示为：3.公式深度挖掘解释——交叉熵损失函数公式中（log）的解释总结交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是在机器学习和深度学习中常用的一种损失函数，主要用于衡量模型输出与真实标签之间的差异，特别适用于分类任务，尤其是多类别分类问题。1.二分类交叉熵损失函数的数学公式可以有多种表示形式。对于二分类问题，
- 交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）的基本概念与程序代码
小桥流水---人工智能
人工智能机器学习算法人工智能深度学习
交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）是机器学习和深度学习中常用的损失函数之一，用于分类问题。其基本概念如下：1.基本解释：交叉熵损失函数衡量了模型预测的概率分布与真实概率分布之间的差异。在分类问题中，通常有一个真实的类别标签，而模型会输出一个概率分布，表示样本属于各个类别的概率。交叉熵损失函数通过比较这两个分布来计算损失，从而指导模型的优化。具体来说，对于二分类问题，真实标签通常表
- 机器学习入门之基础概念及线性回归
StarCoder_Yue
算法机器学习学习笔记机器学习线性回归正则化人工智能算法数学
任务目录什么是Machinelearning学习中心极限定理，学习正态分布，学习最大似然估计推导回归Lossfunction学习损失函数与凸函数之间的关系了解全局最优和局部最优学习导数，泰勒展开推导梯度下降公式写出梯度下降的代码学习L2-Norm，L1-Norm，L0-Norm推导正则化公式说明为什么用L1-Norm代替L0-Norm学习为什么只对w/Θ做限制，不对b做限制Question1：Wh
- Chapter 8 - 10. Congestion Management in TCP Storage Networks
mounter625
Linuxkerneltcp/ip网络网络协议linuxkernel
ComparisonwithLosslessNetworksAsChapter2explains,FibreChanneldefinesamaximumframesizeof2148bytes.UsersdonothavetochangetheMTUvalue,andhence,itisneveraconsideration.如第2章所述，光纤通道定义的最大帧大小为2148字节。用户无需更改MTU
- data science 相关问题(part 2)
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csshtmlcss3
1.WhatareimportantfunctionsusedinDataScience?Withintherealmofdatascience,variouspivotalfunctionsassumecriticalrolesacrossdiversetasks.Amongthese,twofoundationalfunctionsarethecostfunctionandthelossfun
- 饼图外显示百分比，labelLine控制与环的距离
咏竹莉
示例：image.pngfunctionlossTenants(){varmyDailyEn=echarts.init(document.getElementById('lossTenants'));option={tooltip:{backgroundColor:'#fff',textStyle:{color:'#545EFF'},formatter:"{b}:{c}({d}%)"},legen
- 清明假期第一天20200327The loss of Titanic~10
来而不可失者时也
早晨5:12火车到站，天没亮，阴沉沉的，下了火车才发现还下着小雨，雾蒙蒙的，车站周围的小店也黑着灯，没有开门。幸亏有爸爸开着三轮车来接我，本来约着去看牙，但走到目的地，发现只是个小门诊，没有明确的门牌，不太靠谱，就在附近逛了逛，刚买了些菜和一双鞋，三轮电车警报急需充电，在就近的充电桩充了三块钱的电，走了2公里又在喊“请充电”，可能因为天气冷的原因，电充的慢，担心返程路上没有充电桩，无奈之下只有返回
- 2-2 动手学深度学习v2-损失函数-笔记
Alkali！
深度学习/机器学习入门深度学习笔记人工智能
损失函数，用来衡量预测值和真实值之间的区别。是机器学习里面一个非常重要的概念。三个常用的损失函数L2loss、L1loss、Huber’sRobustloss均方损失L2Lossl(y,y′)=12(y−y′)2l(y,y^{\prime})=\frac{1}{2}(y-y^{\prime})^{2}l(y,y′)=21(y−y′)2（除以222的时候，222和12\frac{1}{2}21相互抵
- java观察者模式
3213213333332132
java设计模式游戏观察者模式
观察者模式——顾名思义，就是一个对象观察另一个对象，当被观察的对象发生变化时，观察者也会跟着变化。
在日常中，我们配java环境变量时，设置一个JAVAHOME变量,这就是被观察者，使用了JAVAHOME变量的对象都是观察者，一旦JAVAHOME的路径改动，其他的也会跟着改动。
这样的例子很多，我想用小时候玩的老鹰捉小鸡游戏来简单的描绘观察者模式。
老鹰会变成观察者，母鸡和小鸡是
- TFS RESTful API 模拟上传测试
ronin47
TFS RESTful API 模拟上传测试。
细节参看这里：https://github.com/alibaba/nginx-tfs/blob/master/TFS_RESTful_API.markdown
模拟POST上传一个图片：
curl --data-binary @/opt/tfs.png http
- PHP常用设计模式单例, 工厂, 观察者, 责任链, 装饰, 策略,适配,桥接模式
dcj3sjt126com
设计模式PHP
// 多态, 在JAVA中是这样用的, 其实在PHP当中可以自然消除, 因为参数是动态的, 你传什么过来都可以, 不限制类型, 直接调用类的方法
abstract class Tiger {
public abstract function climb();
}
class XTiger extends Tiger {
public function climb()
- hibernate
171815164
Hibernate
main,save
Configuration conf =new Configuration().configure();
SessionFactory sf=conf.buildSessionFactory();
Session sess=sf.openSession();
Transaction tx=sess.beginTransaction();
News a=new
- Ant实例分析
g21121
ant
下面是一个Ant构建文件的实例，通过这个实例我们可以很清楚的理顺构建一个项目的顺序及依赖关系，从而编写出更加合理的构建文件。
下面是build.xml的代码：
<?xml version="1
- [简单]工作记录_接口返回405原因
53873039oycg
工作
最近调接口时候一直报错，错误信息是:
responseCode:405
responseMsg:Method Not Allowed
接口请求方式Post.
- 关于java.lang.ClassNotFoundException 和 java.lang.NoClassDefFoundError 的区别
程序员是怎么炼成的
真正完成类的加载工作是通过调用 defineClass来实现的；
而启动类的加载过程是通过调用 loadClass来实现的；
就是类加载器分为加载和定义
protected Class<?> findClass(String name) throws ClassNotFoundExcept
- JDBC学习笔记-JDBC详细的操作流程
aijuans
jdbc
所有的JDBC应用程序都具有下面的基本流程： 1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接。 2、执行SQL语句。 3、处理结果。 4、从数据库断开连接释放资源。
下面我们就来仔细看一看每一个步骤：
其实按照上面所说每个阶段都可得单独拿出来写成一个独立的类方法文件。共别的应用来调用。
1、加载数据库驱动并建立到数据库的连接：
Html代码
St
- rome创建rss
antonyup_2006
tomcatcmsxmlstrutsOpera
引用
1.RSS标准
RSS标准比较混乱，主要有以下3个系列
RSS 0.9x / 2.0 : RSS技术诞生于1999年的网景公司(Netscape)，其发布了一个0.9版本的规范。2001年，RSS技术标准的发展工作被Userland Software公司的戴夫 温那(Dave Winer)所接手。陆续发布了0.9x的系列版本。当W3C小组发布RSS 1.0后，Dave W
- html表格和表单基础
百合不是茶
html表格表单meta锚点
第一次用html来写东西,感觉压力山大,每次看见别人发的都是比较牛逼的 再看看自己什么都还不会,
html是一种标记语言,其实很简单都是固定的格式
_----------------------------------------表格和表单
表格是html的重要组成部分,表格用在body里面的
主要用法如下;
<table>
&
- ibatis如何传入完整的sql语句
bijian1013
javasqlibatis
ibatis如何传入完整的sql语句？进一步说，String str ="select * from test_table"，我想把str传入ibatis中执行，是传递整条sql语句。
解决办法：
<
- 精通Oracle10编程SQL(14)开发动态SQL
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发动态SQL
*/
--使用EXECUTE IMMEDIATE处理DDL操作
CREATE OR REPLACE PROCEDURE drop_table(table_name varchar2)
is
sql_statement varchar2(100);
begin
sql_statement:='DROP TABLE '||table_name;
- 【Linux命令】Linux工作中常用命令
bit1129
linux命令
不断的总结工作中常用的Linux命令
1.查看端口被哪个进程占用
通过这个命令可以得到占用8085端口的进程号，然后通过ps -ef|grep 进程号得到进程的详细信息
netstat -anp | grep 8085
察看进程ID对应的进程占用的端口号
netstat -anp | grep 进程ID
&
- 优秀网站和文档收集
白糖_
网站
集成 Flex, Spring, Hibernate 构建应用程序
性能测试工具-JMeter
Hmtl5-IOCN网站
Oracle精简版教程网站
鸟哥的linux私房菜
Jetty中文文档
50个jquery必备代码片段
swfobject.js检测flash版本号工具
- angular.extend
boyitech
AngularJSangular.extendAngularJS API
angular.extend 复制src对象中的属性去dst对象中. 支持多个src对象. 如果你不想改变一个对象，你可以把dst设为空对象{}: var object = angular.extend({}, object1, object2). 注意: angular.extend不支持递归复制. 使用方法: angular.extend(dst, src); 参数:
- java-谷歌面试题-设计方便提取中数的数据结构
bylijinnan
java
网上找了一下这道题的解答，但都是提供思路，没有提供具体实现。其中使用大小堆这个思路看似简单，但实现起来要考虑很多。
以下分别用排序数组和大小堆来实现。
使用大小堆：
import java.util.Arrays;
public class MedianInHeap {
/**
* 题目：设计方便提取中数的数据结构
* 设计一个数据结构，其中包含两个函数，1.插
- ajaxFileUpload 针对 ie jquery 1.7+不能使用问题修复版本
Chen.H
ajaxFileUploadie6ie7ie8ie9
jQuery.extend({
handleError: function( s, xhr, status, e ) {
// If a local callback was specified, fire it
if ( s.error ) {
s.error.call( s.context || s, xhr, status, e );
}
- [机器人制造原则]机器人的电池和存储器必须可以替换
comsci
制造
机器人的身体随时随地可能被外来力量所破坏,但是如果机器人的存储器和电池可以更换,那么这个机器人的思维和记忆力就可以保存下来,即使身体受到伤害,在把存储器取下来安装到一个新的身体上之后,原有的性格和能力都可以继续维持.....
另外,如果一
- Oracle Multitable INSERT 的用法
daizj
oracle
转载Oracle笔记-Multitable INSERT 的用法
http://blog.chinaunix.net/uid-8504518-id-3310531.html
一、Insert基础用法
语法：
Insert Into 表名 (字段1,字段2,字段3...）
Values (值1,
- 专访黑客历史学家George Dyson
datamachine
on
20世纪最具威力的两项发明——核弹和计算机出自同一时代、同一群年青人。可是，与大名鼎鼎的曼哈顿计划（第二次世界大战中美国原子弹研究计划）相 比，计算机的起源显得默默无闻。出身计算机世家的历史学家George Dyson在其新书《图灵大教堂》（Turing’s Cathedral）中讲述了阿兰·图灵、约翰·冯·诺依曼等一帮子天才小子创造计算机及预见计算机未来
- 小学6年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
always 总是
rice 水稻，米饭
before 在...之前
live 生活，居住
usual 通常的
early 早的
begin 开始
month 月份
year 年
last 最后的
east 东方的
high 高的
far 远的
window 窗户
world 世界
than 比...更
- 在线IT教育和在线IT高端教育
dcj3sjt126com
教育
codecademy
http://www.codecademy.com codeschool
https://www.codeschool.com teamtreehouse
http://teamtreehouse.com lynda
http://www.lynda.com/ Coursera
https://www.coursera.
- Struts2 xml校验框架所定义的校验文件
蕃薯耀
Struts2 xml校验Struts2 xml校验框架Struts2校验
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蕃薯耀 2015年7月11日 15:54:59 星期六
http://fa
- mac下安装rar和unrar命令
hanqunfeng
mac
1.下载：http://www.rarlab.com/download.htm 选择
RAR 5.21 for Mac OS X 2.解压下载后的文件 tar -zxvf rarosx-5.2.1.tar 3.cd rar sudo install -c -o $USER unrar /bin #输入当前用户登录密码 sudo install -c -o $USER rar
- 三种将list转换为map的方法
jackyrong
list
在本文中，介绍三种将list转换为map的方法：
1） 传统方法
假设有某个类如下
class Movie {
private Integer rank;
private String description;
public Movie(Integer rank, String des
- 年轻程序员需要学习的5大经验
lampcy
工作PHP程序员
在过去的7年半时间里，我带过的软件实习生超过一打，也看到过数以百计的学生和毕业生的档案。我发现很多事情他们都需要学习。或许你会说，我说的不就是某种特定的技术、算法、数学，或者其他特定形式的知识吗？没错，这的确是需要学习的，但却并不是最重要的事情。他们需要学习的最重要的东西是“自我规范”。这些规范就是：尽可能地写出最简洁的代码；如果代码后期会因为改动而变得凌乱不堪就得重构；尽量删除没用的代码，并添加
- 评“女孩遭野蛮引产致终身不育 60万赔偿款1分未得”医腐深入骨髓
nannan408
先来看南方网的一则报道：
再正常不过的结婚、生子，对于29岁的郑畅来说，却是一个永远也无法实现的梦想。从2010年到2015年，从24岁到29岁，一张张新旧不一的诊断书记录了她病情的同时，也清晰地记下了她人生的悲哀。
粗暴手术让人发寒
2010年7月，在酒店做服务员的郑畅发现自己怀孕了，可男朋友却联系不上。在没有和家人商量的情况下，她决定堕胎。
12月5日，
- 使用jQuery为input输入框绑定回车键事件 VS 为a标签绑定click事件
Everyday都不同
jspinput回车键绑定clickenter
假设如题所示的事件为同一个，必须先把该js函数抽离出来，该函数定义了监听的处理：
function search() {
//监听函数略......
}
为input框绑定回车事件，当用户在文本框中输入搜索关键字时，按回车键，即可触发search():
//回车绑定
$(".search").keydown(fun
- EXT学习记录
tntxia
ext
1. 准备
（1） 官网：http://www.sencha.com/
里面有源代码和API文档下载。
EXT的域名已经从www.extjs.com改成了www.sencha.com ，但extjs这个域名会自动转到sencha上。
（2）帮助文档：
想要查看EXT的官方文档的话，可以去这里h
- mybatis3的mapper文件报Referenced file contains errors
xingguangsixian
mybatis
最近使用mybatis.3.1.0时无意中碰到一个问题：
The errors below were detected when validating the file "mybatis-3-mapper.dtd" via the file "account-mapper.xml". In most cases these errors can be d
