lzAllen的博客

bug一:解决方法:g++ error cuda_runtime_api.h: No such file or directorybug二:安装基于mmdetection的solo时：unable to execute ':/usr/local/cuda-10.1/bin/nvcc': No such file or directory解决方法:安装 maskrcnn-benchmark: command ':/usr/local/cuda/bin/nvcc' failed wit...

安装ONNXgithub:https://github.com/onnx/onnxconda install -c conda-forge protobuf numpysudo apt-get install protobuf-compiler libprotoc-devpip install onnxpip install pytest==2.8 nbval一开始我使用pip install pytestnbval，然后报出了如下的错误，然后我通过这句提示nbval 0.9..

MSE和MAE的区别异常值MSE对异常值敏感，因为它的Cost是平方的，所以异常值的loss会非常大，下面的公式中y表示标注，a表示网络预测值。MAE对异常之不敏感，不妨设拟合函数为常数，那么MSE就相当于所有数据的均值（列出loss对c求导即可），而MAE相当于所有数据的中位数，所以会对异常值不敏感。优化效率MAE不可导而且所有的导数的绝对值都相同，优化时无法确定更新速度，MSE可导，有closed-form解，只需要令偏导数为0即可。如何选择因为MSE对异常值敏感

参考的知乎博客:CVPR 2020：华为GhostNet，超越谷歌MobileNet，已开源github:https://github.com/huawei-noah/ghostnet# 2020.06.09-Changed for building GhostNet# Huawei Technologies Co., Ltd. <foss@huawei.com>"""Creates a GhostNet Model as defined in:Ghos.

深度学习 计算机视觉面试常考知识点深度学习1. 你觉得batch-normalization过程是什么样的 知乎 Batch Normalization原理与实战