bj_zhb的博客

实例分割的准确率和召回率计算方法类似于图像分类和目标检测中的计算方法，但由于实例分割涉及对每个像素的预测，计算会更加细致。

这个方法可以用于广播操作，以便在执行一些需要相同形状的张量之间的数学运算时，使它们具有相同的形状。另外，扩展后的张量与原始张量共享底层数据，因此在原始张量上进行的任何修改都会反映在扩展后的张量上，反之亦然。或者说，有一个(bs, dim, L)的大张量，索引的index形状为(bs, X)，想得到一个(bs, dim, X)的reduced向量。的形状必须与输出张量的形状一致，或者是可以广播成与输出张量形状一致的形状。，该张量的形状是在原始张量形状的基础上每个维度都扩展了一倍。在上面的示例中，我们使用了。

该数据集由德国卡尔斯鲁厄理工学院和丰田美国技术中心联合发布，包含了来自汽车行驶中的短视频序列和对应的传感器数据。KITTI Road数据集是现今最受欢迎和广泛使用的道路场景理解数据集之一，常用于道路检测、车道线检测、车辆检测等任务。我们在运用KITTI Road数据集时候，经常需要将数据集划分为以下格式，但是KITTI官方的数据集只提供了training和testing部分，并没提供validation部分，因此需要我们写代码自己划分训练集和验证集。

如果路径P被一个集合Z所阻断，那么我们称路径P在给定集合Z的条件下是被阻断的。如果路径P的所有非观测节点都被Z所阻断，那么我们称路径P在给定集合Z的条件下是完全被阻断的。如果在一个概率图模型中任意一条连接两个未观测到节点的路径都是被某个集合Z完全阻断的，那么我们称这个集合Z可以D-分离这两个节点，即这两个节点是条件独立的。具体来说，给定一个概率图模型，如果其中两个随机变量X和Y不直接相连，且它们之间没有任何未观测到的随机变量，那么我们称X与Y是D-separated的，即在这种情况下X和Y是条件独立的。

如果将数据迁移至 GPU 设备时使用默认设置，则表示该操作是同步的，即数据迁移完成后会阻塞主机的执行流程，直到所有数据都被成功加载到 GPU 上，然后才能继续执行后面的代码。函数的参数，数据迁移操作就会变成异步的，即数据开始被复制到 GPU 后，主机不需要等待它们全部被加载到 GPU 上，就可以继续执行其它操作，这样可以充分利用计算资源，减少程序执行时间。类创建了一个新的 CUDA 流，并在该流上执行了一些其它操作，从而确保这些操作不会与异步传输操作产生竞争关系，保证程序正确性和性能表现。

在多重求和中，交换求和顺序的最常见情况是需要改变计算某个表达式（通常是连乘或连加）的次序。换句话说，当你在求和时无法通过一个公式直接计算出结果时，可以考虑交换求和顺序；或者，当交换求和顺序有助于简化计算或消除不必要的计算时，也可以考虑交换求和顺序。一般来说，如果你发现改变求和顺序后能够使问题更容易理解或计算，那么就可以考虑交换求和顺序。由此可见，当被求和式子满足柯西-施瓦茨定理时，我们可以交换求和顺序，而且能够得到一种更简单的形式。该定理表明，对于任意的数列。因此，在一般情况下，求和顺序不能任意交换。

Hold-out data setHold-out is when you split up your dataset into a ‘train’ and ‘test’ set. The training set is what the model is trained on, and the test set is used to see how well that model performs on unseen data. A common split when using the hold-ou

SVD的几何意义推荐两篇关于SVD几个意义的文章，讲解很清楚。https://blog.sciencenet.cn/blog-696950-699432.htmlhttps://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=696950&do=blog&quickforward=1&id=699380

文章目录torch equivalents of numpy functionsTypesConstructorsOnes and zerosFrom existing dataNumerical RangesBuilding MatricesAttributesIndexingShape ManipulationItem selection and manipulationCalculationArithmetic and comparison operationstorch equivalents o

文章目录AATAA^TAAT矩阵元素之和的性质1. 假设2. 结论3. 证明3.1 引理3.2 分析AATAA^TAAT矩阵元素之和的性质1. 假设设AAA为任意n∗nn*nn∗n矩阵，设A的各个元素为A=[a11a12⋯a1na21a22⋯a2n⋮⋮⋱⋮an1an2⋯ann]A=\begin{bmatrix}{a_{11}}&{a_{12}}&{\cdots}&{a_{1n}}\\{a_{21}}&{a_{22}}&{\cdots}&{a_{2n

文章目录Lua+torch 绘图，求最小值等（机器学习初步）1. Define a positive definite quadratic form2. Find the exact minimum3. Search the minimum by gradient descent4. Using the optim packageA word on local variablesDefining a closure with an upvalueTraining with optim5. PlotStore

文章目录深度学习Linux服务器常用命令0. 连接ssh1. 断开ssh2. SSH上传本地文件3. 登录成功后的一些操作

机器学习Introduction1.机器学习的定义2. 机器学习的分类3. 机器学习的算法过程4. 没有免费午餐（no free lunch theorem）整理自浙江大学机器学习MookIntroduction1.机器学习的定义假设用P来评估计算机程序在某任务类T上的性能，若一个程序通过利用经验E在T中任务上获得了性能改善，则我们就说关于T和P，该程序对E进行了学习。2. 机器学习的分类supervised learningtraditional supervised learning