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RSS订阅原创 Linux使用CMake构建OpenCV、onnxruntime模型部署项目
Linux使用CMake构建需要用到OpenCV、onnxruntime库的模型部署项目，可省去添加lib、include路径，编译时也不用添加动态连接库。
2022-07-06 17:32:04
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原创 部署Pytorch模型到C++环境
由于工作原因需要部署Pytorch模型到c++环境下，目前大概有三种方式。 1、pytorch转成onnx文件后，通过opencv读取。 2、pytroch转成onnx文件后，通过onnxruntime读取。 3、利用libtorch库，也就是pytorch的c++版。首先的将pytorch训练好的模型导出onnx文件。...............
2022-06-30 18:26:47
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原创 压缩感知中贪婪算法之MP和OMP
压缩感知中贪婪算法之MP和OMP 1、 Matching Pusuit(匹配追踪): MP是最简单的追踪算法之一，每次只从A中选取一列，每步迭代时就更新该列所对应的系数。但是，MP一般会反复选择矩阵A的同一列，以进一步减小逼近的误差。因此，算法复杂度较高。 Matlab代码实现如下： function x = CS_MP(y, A, t ) % Matching Pursuit % % y = Phi * x % x = Psi * theta % y = Phi*Psi
2021-04-30 12:20:47
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原创 蚂蚁算法matlab实现TSP
clear; close all; clc; n = 35; %城市的数量 x = rand(1,n)*10; y = rand(1,n)*10; D = zeros(n,n); for i = 1:n for j = 1:n if i~= j D(i,j) = sqrt(power(x(i)-x(j),2) + power(y(i)-y(j),2)); else D(i,j) = eps; end end end m = 80; %蚂蚁的数量 alpha = 2; beta = 6; rho = 0.2;
2020-09-30 11:23:17
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原创 统计学习方法(第二版)笔记
一、【统计学习方法概论】 1.机器学习的定义，以及与数据挖掘的关系 2.统计学习的定义、特点和目的 3.监督学习的基本概念 3.1 输入空间、特征空间与输出空间 I.输入空间：将输入所有可能取值的集合 II.输出空间：将输出所有可能取值的集合 III.特征空间：所有特征向量存在的空间 3.2 联合概率分布 I.监督学习假设输入与输出的随机变量X，Y遵循联合概率分布P(X,Y) II.训练和测试数据看作是P(X,Y)独立同分布产生的 3.3 假设空间 I.监督学习的目的在于学习一个由输入到输出的映射，这一映射
2020-07-01 11:31:13
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空空如也
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