Lesson

零基础边缘端智能安防训练营 | Lesson 1

5个课时，落地AI应用！欢迎大家来到AidLux零基础边缘端智慧安防训练营~本次训练营的课程，将全程一路干货。从AI行业的算法现状、行业应用、项目落地等多个角度，带着大家深入浅出的学习AI应用的一系列落地全过程。除了经验分享之外，本次训练营还会带着大家一步步实战，利用安装AidLux的安卓手机，实现一整套的越界识别功能。我们希望能够通过训练营，让更多的同学掌握AI应用落地相关的实战经验，对大家的工
AidLux·2022-12-31 12:07

零基础边缘端智慧交通训练营 | Lesson 3

5个课时实现车辆检测+安全算法，玩转智慧交通AI应用！欢迎大家来到AidLux零基础边缘端智慧交通训练营~前面两节课，主要介绍了AI项目安全风险和AI安全技术的一些背景，及使用AidLux实现AI功能的方式。在第三节课，我们主要完成车辆检测模型的训练和部署测试，以及应用“以数据为中心”策略完成一个小作业，内容框架如下：1车辆检测数据集的梳理2云服务器训练Yolov5车辆检测模型3PC端车辆检测模型
AidLux·2022-12-31 12:05

工程数字图像处理

【Lesson1】9月17日第二讲预备知识在学习具体的数字图像处理方法之前，首先需要学习一些预备知识，对人眼视觉特性、色度学模型、数字图像的表示、图像的采样和量化以及图像处理涉及到的一些数学变换工具有所了解
Massif_Li·2022-12-30 17:40

Lesson 16.16&16.17 残差网络：思想与具体框架&ResNet的复现（1）：架构中的陷阱_batch&卷积块、残差块、瓶颈架构_batc&完整的残差网络

自从2012年AlexNet登场之后，卷积网络在ILSVRC上的错误率就逐年下降，在Inception和GoogLeNet诞生之后，CNN在ImageNet数据集上能够达到的水平已经非常接近人类识别的表现（约5%）。然而，即便算法已经基本达到人类水平，有两个瓶颈一直没有被突破：第一，网络能够达到的最大深度依然很浅，VGG是19层，GoogLeNet也没有超过25层，从理论上来说，CNN应该还有巨大
Grateful_Dead424·2022-12-30 08:49

Lesson 2.矩阵运算基础、矩阵求导与最小二乘法

在Lesson1中，我们介绍了关于机器学习的一般建模流程，并且在基本没有数学公式和代码的情况下，简单介绍了关于线性回归的一般实现形式。
Grateful_Dead424·2022-12-28 15:18

Show and Tell Lessons learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge论文及tensorflow源码解读

ShowandTellLessonslearnedfromthe2015MSCOCOImageCaptioningChallenge论文及tensorflow源码解读论文1ModelOverview文章目的
zhoujunr1·2022-12-28 13:58

使用opencv（c++）实现虚拟画布

ColorPicker.h：#ifndefLESSON_1_COLORPICKER_H#defineLESSON_1_COLORPICKER_H#include#include#include#include
、早起的鸟儿·2022-12-28 12:00

Lesson 17.2 经典数据集（1）：入门数据集，以及读数据时哪些可能的坑

一数据数据是一切机器学习项目的根基。当我们想建立一个项目时，首先考虑的第一个问题就是：数据从哪里来？如果你是带着项目在学习这段课程，那你可能已经从导师或公司团队那里拿到了相应的数据，那对你来说最难的部分可能是如何将你的数据放入卷积网络，你可以直接学习《一、2使用自己的数据/图片创造数据集》。但如果你没有现成的数据在手，你就需要使用深度学习框架中配置好的数据集。对初学者、尤其是只了解深度视觉、不太了
Grateful_Dead424·2022-12-27 06:27

Lesson 17.3 使用自己的数据创造数据集

使用自己的数据/图片创造数据集如果你拥有自己的数据集，那首先要考虑的就是如何将你的数据集输入到PyTorch当中去。如果你的数据是来自于网络（比如说，从Kaggle下载，从论文作者处获得，从某个数据集官方的网站进行下载），那你遇见的原始数据格式可能是各种情况，最常见的是各类压缩文件、pt文件、数据库格式文件或者png/jpg/webp等原始图像。如果你的数据是来自于实验室、公司数据库、甚至是领导/
Grateful_Dead424·2022-12-26 23:05

7天强化学习营学习笔记

7天飞桨深度学习学院--强化学习笔记1基础知识Lesson1学习笔记--RL初印象相关概念RL应用课外学习资料强化学习与监督学习的区别强化学习的算法和环境实践基础知识只是大概的内容，包括5大部分：1.机器学习基础知识
sandypx·2022-12-26 23:03

新概念英语（第一册）复习（原文及全文翻译）——Lesson 61 - Lesson 90

Lesson61Abadcold【课文】MR.WILLIAMS:Where'sJimmy?
预见未来to50·2022-12-25 19:48

新概念英语（第三册，旧版）复习（原文及全文翻译）——Lesson 6 - Lesson 10

Lesson6-Smash-and-grabTheexpensiveshopsinafamousarcadenearPiccadillywerejustopening.Atthistimeofthemorning
预见未来to50·2022-12-25 19:18

新概念英语（第二册）复习（原文及全文翻译）——Lesson 81 - Lesson 90

Lesson81-EscapeWhenhehadkilledtheguard,theprisonerofwarquicklydraggedhimintothebushes.Workingrapidlyinthedarkness
预见未来to50·2022-12-25 19:18

强化学习使用gym时出现错误:ValueError: too many values to unpack (expected 4)

)的返回值问题(2)ale-py包问题3.问题解决4.总结1.问题描述最近在学强化学习，用parl和gym实现Pong游戏的策略梯度-REINFORCE算法，主要的代码参考paddle的parl的教程lesson4
Er_Bai·2022-12-25 09:49

【卷积神经网络】Lesson 2--深层卷积神经网络

课程来源：吴恩达深度学习课程《卷积神经网络》笔记整理：王小草时间：2018年6月6日outline:本文第1节主要会讲解5个经典的神经网络：-LeNet-5(1998年）-AlexNet（2012年ILSVRC第一名）-z-net（2013年ILSVRC第一名）-VGG（2014年ILSVRC第二名,但被广泛应用于其他图像任务）-GoogleNet（2014年ILSVRC第一名）然后第2节讲解Re
王小小小草·2022-12-23 22:51

thrift、多线程、锁、匹配池、游戏匹配机制实现（实现游戏节点、实现匹配节点）

函数时利用thrift实现，即服务器之间的通信利用thrift实现thrift也称为rpc框架（远程函数调用）（调用其他服务器上的函数）1.定义接口2.server3.clientmkdirthrift_lessoncdthrift_lessonvimreadme.mdgitinit
YysJyj·2022-12-22 10:40

Apollo Advanced Lesson | Chapter4_3 high definition map

文章目录Section的概念ReferenceLine偏移量OpenDriveSection的概念junction代表路口ReferenceLineS-T坐标系描述。偏移量偏移量方程来描述车道位置OpenDrive国际通用的OpenDriveBaiduOpenDriveNDSOpenDrive里面所有车道线的描述都是基于Referenceline的偏移量。
Justin-Yip·2022-12-22 10:47

命令行界面 (CLI) 应用程序

回想一下Organizationlesson，通过终端和Python解释器执行mainoperationsfrom tagifai import mainmain.elt_data()main.py或者替代方法是在
franztao·2022-12-21 07:56

每日英汉对照（12.20）

Noteveryoneinyourlife不是你生活中的每个人willgrowoldwithyou都适合跟你白头到老somearejustpassingby有的只是路过toteachyoulessonsinlife
快乐有你_1ec8·2022-12-20 17:00

【Unity】Transform—“本地坐标”与“世界坐标”相互转换

1.本地坐标转世界坐标现有：Lesson10脚本的代码：usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;
_ElecSheep·2022-12-19 22:37

【Unity】Audio Source组件——用代码动态控制音效的播放、暂停

AudioCilp中创建一个脚本并挂载usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;publicclassLesson20
_ElecSheep·2022-12-19 21:03

Lesson 8.3&Lesson 8.4 ID3、C4.5决策树的建模流程&CART回归树的建模流程与sklearn参数详解

Lesson8.3ID3、C4.5决策树的建模流程ID3和C4.5作为的经典决策树算法，尽管无法通过sklearn来进行建模，但其基本原理仍然值得讨论与学习。
Grateful_Dead424·2022-12-19 19:54

r语言 新增一列数字类型_哈佛R语言课程7.R语言进行数据可视化

原文链接：https://hbctraining.github.io/Intro-to-R/lessons/07_ggplot2.html系列目录推荐一套来自哈佛的R语言和差异分析
weixin_39577052·2022-12-19 17:19

Lily的Scalers Talk第八轮新概念朗读持续力训练Day22 20221217

Lesson52AprettycarpetWehavejustmovedintoanewhouseandIhavebeenworkinghardallmorning.Ihavebeentryingtogetmynewroominorder.ThishasnotbeeneasybecauseIownoverathousandbooks.Tomakemattersworse
草木Lily·2022-12-18 18:43

Chapter 1 - 10: RL in Continuous Spaces

Chapter1-10:RLinContinuousSpaces1.10.1IntroducingArpan1.10.2LessonOverview ReinfoecementlearningproblemsaretypicallyframedasMarkovDecisionProcessororMDPs.AnMDPconsistsofasetofstatesSandactionsAalongwi
小朱 智能驾驶·2022-12-18 09:03

Lesson 13.5 Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）

Lesson13.5Xavier方法与kaiming方法（HE初始化）  在进行了一系列的理论推导和代码准备工作之后，接下来，我们介绍参数初始化优化方法，也就是针对tanh和Sigmoid激活函数的Xavier
Grateful_Dead424·2022-12-17 15:08

pytorch_lesson16.2 架构对学习/鲁棒性的影响(VGG16复现+感受野+平移不变性)+架构对参数量的影响(1*1卷积核+分组卷积与深度分离卷积+NiN网络复现）

提示：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录前言一、架构对学习能力/鲁棒性的影响1深度1.1困难与实践1.2VGG16的复现1.3原理与研究方向2感受野2.1认识感受野2.2感受野的性质（1）深度越大，感受野越大，池化层放大感受野的效率更高（2）放大感受野，是否有极限?（3）关注中心，模糊周围2.3扩大感受野:膨胀卷积2.
斯外戈的小白·2022-12-17 10:07

系统学习CV-lesson2-偏差方差

系统学习CV-lesson2sklearn逻辑回归交叉熵函数无偏估计梯度下降的由来梯度下降反向传播批量梯度下降方差-偏差泛化误差模型学习期望和均值偏差方差偏差与方差噪声欠拟合过拟合策略正则化稀疏性稀疏性与过拟合
aoaoGofei·2022-12-16 17:01

pytorch深度学习实战lesson36

第三十六课锚框因为我们在目标检测里面需要预测边缘框，所以给我们的预测带来了很大的问题。我们在卷积神经网络里面做图片分类的时候，整个代码写起来看上去非常简单，就是一个softMax出去就完事了。但是因为有边框的加入，使得我们在预测的时候麻烦特别多。今天这里讲的一个技术是锚框。锚框就是计算机视觉算法里生成的一些用于预测的边缘框。叫anchorbox。目录第三十六课锚框理论部分实践部分理论部分锚框就是说
光·宇·2022-12-16 04:58

Lesson 17.4 图像数据的数据预处理

3图片数据的基本预处理与数据增强3.1数据预处理当顺利导入数据后，我们就可以依据图像的具体情况对图像进行预处理了。与机器学习中较为固定的预处理流程不同，图像的预处理基本完全与数据本身有关。从数据采集的瞬间开始，我们就需要考虑预处理的事项。如果我们的数据是自行从网络爬取或搜索引擎采集，我们可能需要对图像进行去重、删除无效样本等操作，如果数据是自行拍摄、实验提取，那可能也需要根据实验要求进行一些删除、
Grateful_Dead424·2022-12-15 10:22

: ‘E:\\CV_Paper_fuxian\\lesson\\B_VGG\\..\\Data\\tra

:‘E:\CV_Paper_fuxian\lesson\B_VGG\…\Data\train’经过检查发现，是系统内文件夹名称设置错误，如果出现这样的错误，请先修改名称。
Damon.01·2022-12-14 19:45

lesson 12 2022-12-05

whereareyouworkingnow,I'mstillatthebank,Idon'tlikeitthough,that'stoobad,.whynotwellit'sboringanditdoesn'tpayverywell.Iknowwhatyoumean,Idon'tlikemyjobeither.IwishIcouldfindabetterjob.actually,Idon'twan
simok·2022-12-14 12:47

pytorch深度学习实战lesson34

第三十四课微调微调是计算机视觉，特别是对深度学习来讲最重要的一个技术，就是你可以发现整个深度学习为什么能够work，这是因为有微调在。所谓的微调也叫transferlearning，就是迁移学习，这是改变了整个计算机视觉的方法。所以这个是最重要的一个技术，大家一定是要搞清楚。目录理论部分实践部分理论部分首先可以看一下imagenet，它里面有120万张图片，类别数是1000，这是比较大的数据集；m
光·宇·2022-12-14 10:07

pytorch深度学习实战lesson35

第三十五课物体检测、边缘框实现、数据集目标检测，或者叫物体检测，或者叫objectdetection，是计算机视觉里面也算是用得最为广泛的一个应用了。虽然开始一直在讲图片分类，但实际在计算机视觉的应用里面，图片分类相对来说用的没那么多。因为你说我给你一张图片，我说这里面有只猫，有只狗。其实在对用户来讲，这个东西好像也不显得那么重要，因为图片里面其实有很多东西。目标检测或者物体检测其实想尝试去看一下
光·宇·2022-12-14 10:23

pytorch_lesson8 单层线性回归+二分类逻辑回归+多分类softmax

注：仅仅是学习记录笔记，搬运了学习课程的ppt内容，本意不是抄袭！望大家不要误解！纯属学习记录笔记！！！！！！文章目录一、单层回归网络：线性回归1、单层回归网络的理论基础2tensor实现单层神经网络的正向传播3tensor新手陷阱tensor计算中的第一大坑：PyTorch的静态性tensor计算中的第二大坑：精度问题4torch.nn.Linear实现单层回归神经网络的正向传播二、二分类神经网
斯外戈的小白·2022-12-12 12:27

Lesson 1: 数学计算符

符号功能t()转置matrix(4:6,nrow=1,ncol=3)矩阵crossprod(x,y)内积tcrossprod(x,y)外积A*B矩阵对应元素相乘solve(A)逆矩阵eigen(H)$values特征值eigen(H)$vectors特征向量
自律的萱小主·2022-12-12 12:26

Lesson 7：绘制统计图

准备：绘图的开始与结束语句dev.new()#打开一个新窗口，这样就不会覆盖掉原来的图png("regress.png")opar<-par(no.readonly=TRUE)#以生成可供修改的图形参数列表#填写设置参数的代码，见1#填写绘图的代码，见2-6dev.off()#关闭这个窗口一、设置参数1、设置画布设置图片长宽和页边距par(pin=c(3,4),mai=c(.1,.5,.1,.2)
自律的萱小主·2022-12-12 12:55

Lesson 9 : Logit 回归

一、广义线性模型glm(formula,family=binomial(link="logit"),data=df)分布族默认的连接函数binomiallink=“logit”gaussianlink=“identity”gammalink=“inverse”二、Logit回归1、步骤Step1定义因变量把出轨次数转为是否出轨（0，1），再转化成名义型因子才可以作为Logit回归的因变量。data
自律的萱小主·2022-12-12 12:55

Lesson 10 : 主成分分析和因子分析

PCA（数据降维），EFA（发现潜在结构）一、主成分分析查看数据是否完整library(psych)complete.cases(USJudgeRatings)Step1、判断主成分个数:碎石图library(psych)fa.parallel(USJudgeRatings[,-1],fa="pc",n.iter=100,show.legend=F,main="Picture")#n.iter模拟
自律的萱小主·2022-12-12 12:55

LESSON 3 线性回归的手动实现

Lesson3.线性回归的手动建模实验在此前的两节课程中，我们已经介绍了关于线性回归模型的基本概念，并且介绍了一个多元线性回归的损失函数求解方法——最小二乘法。
Grateful_Dead424·2022-12-12 11:18

Lesson 12.4 逻辑回归建模实验

Lesson12.4逻辑回归建模实验  接下来进行逻辑回归的建模实验，首先需要导入相关库和自定义的模块。
Grateful_Dead424·2022-12-12 11:48

Lesson 4.6 逻辑回归的手动实现

Lesson4.6逻辑回归的手动实现讨论完梯度下降的相关内容之后，接下来我们尝试使用梯度下降算法求解逻辑回归损失函数，并且通过一系列实验来观察逻辑回归的模型性能。
Grateful_Dead424·2022-12-12 11:47

Lesson 8：回归

一、回归1、基准模型fit2#大于2就表明存在多重共线性四、异常值1、离群点library(car)outlierTest(fit)2、高杠杆点hat.plot<-function(fit){p<-length(coefficients(fit))n<-length(fitted(fit))plot(hatvalues(fit),main="IndexPlotofHatValues")abline
自律的萱小主·2022-12-12 11:16

Lesson 12.3 线性回归建模实验

Lesson12.3线性回归建模实验一、深度学习建模流程  数据准备就绪，接下来就是建模实验环节，在实际深度学习建模过程中，无论是手动实现还是调库实现，我们都需要遵循深度学习建模一般流程。
Grateful_Dead424·2022-12-12 07:04

Lesson 17.1 计算机视觉中的三种基本任务

在之前的课程中，我们对现代分类网络进行了较为全面的讲解：我们解读了AlexNet，VGG16、NiN、GoogLeNet以及ResNet的原始论文，并对各个网络都进行了完整的代码复现，现在我们已经了解这些网络的构建思路和具体代码，可以开始应用他们了。从本节开始，我们开始建立我们自己的卷积神经网络架构，这是将之前学习的内容应用到实际架构上的过程，也是构筑自己的计算机视觉项目的过程。过去的大部分时间中
Grateful_Dead424·2022-12-11 21:32

燕燕的Scalers Talk第八轮新概念朗读持续力训练Day40 2022-12-11

Lesson40FoodandtalkLastweekatadinner-party,thehostessaskedmetositnexttoMrs.Rumbold.Mrs.Rumboldwasalarge
1318a506d67a·2022-12-11 19:12

Linux 入门基础（苏勇）课程笔记

######################Lesson3BasicBash######################hostnameun
疯狂的芒果·2022-12-11 19:00

法语初级学习笔记-02-动词变位

汇总中文原型我你他她我们你们他们她们是êtrejesuistuesilestelleestnoussommesvousêtesilssontellessont爱aimerj’aimetuaimesilaimeelleaimenousaimonsvousaimezilsaimentellesaiment
尔呦·2022-12-11 09:13

“Four golden lessons” by Steven Weinberg

文章目录goldenlessons1goldenlessons2goldenlessons3goldenlessons4史蒂文·温伯格（StevenWeinberg，1933年5月3日－2021年7月23
teengad·2022-12-11 03:43

Python学习日志——lesson1

文章目录第一章快捷键字面量注释输出查看数据类型数据类型转换标识符制表符运算符字符串拓展字符串的定义字符串的拼接字符串格式化格式化的精度控制字符串格式化方式2对表达式进行格式化数据输入第一章快捷键shift+ctrl+上下：当前行上下移动选择代码ctrl+/快速注释和解除注释字面量注释#单行注释"""多行注释"""选择代码ctrl+/快速注释和解除注释输出print(内容1,内容2,···,内容3)
Chendy_00·2022-12-11 01:11
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