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RSS订阅原创 KMP算法学习记录
一、KMP算法解决的问题：KMP算法主要解决字符串匹配的问题；当遇到冲突的字符时候，由于前缀表记录了之前的匹配信息，因此模式串不需要从头开始匹配；(从文本串中寻找模式串)二、KMP算法的核心：KMP算法的核心是找到前缀表(前缀表中存储了第i个索引以及其之前的子串的最大相等前后缀），然后利用前缀表进行回退。当匹配到某个字符发生冲突时，找到其前一个字符在前缀表中(next数组中)对应索引位置处的值，然后回退，重新开始匹配。三、最大相等前后缀...
2022-03-25 21:45:05
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原创 [学习记录]回溯算法及其应用
目录一、简介二、回溯算法的应用三、回溯算法的模板四、回溯算法解决子集问题(一)子集问题描述(二)问题解决(三)代码实现(四)剪枝操作五、回溯算法解决分割问题一、简介回溯与递归是相辅相成的，有回溯的地方必然会使用到递归。回溯算法并非是一种高效的算法，而是一种暴力法。二、回溯算法的应用对于某些问题来说，即便多层for循环也无法解决，也无法写出这种程序，这时候就需...
2022-03-06 17:27:22
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原创 PyTorch 实现CycleGAN 风格迁移
一、前言 pix2pix对训练样本要求较高，需要成对的数据集，而这种样本的获取往往需要耗费很大精力。CycleGAN恰巧解决了该问题，实现两个domain之间的转换，即只需要准备两种风格的数据集，让GAN去学习将domain X中的图片转换成domain Y的风格(不改变domain X原图中物体，仅仅实现风格转换)。 一种直观的思路是直接让G去学习domain X 到domain Y 以及domain Y 到domain X的映射关系，但这种方式会造成G生成图片的随机性...
2021-12-24 22:49:15
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原创 PyTorch 实现Image to Image (pix2pix)
一、前言 pix2pix可以实现画风迁移、图片修复、语义分割、图片上色等等。这里主要实现将facades labels转换成真实图片。由于源码中涉及的功能较多，代码较为复杂，这里我将主要部分拿了出来并做了一些小修改。 在传统的GAN中，生成器G的输入是噪声z，目的是让G去学习一种分布去拟合真实数据的分布。而在pix2pix中，G的输入是facades labels，生成器G一方面要尽可能生成真的图片去骗过D，另一方面要使输出尽可能去逼近facades labels对应的真...
2021-12-21 13:35:19
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原创 [记录]GAN学习之路[持续更新]
目录一、原始GAN二、WGAN(GP)一、原始GAN 通俗解释：GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成，生成器负责生成假的图片来骗过判别器，而判别器需要不断从真实图片上学习特征来提高自己的判别能力。 GAN本质是一个博弈的过程，首先生成器G将输入的随机噪声通过神经网络生成一张图，判别网络D会对G生成的假图进行打分(分值越接近0表示图片越假，越接近1表示图片越真)，从而引导G生成更真的图(既然判别器D要...
2021-12-13 16:10:04
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原创 PyTorch 生成动漫人物头像 CGAN(李宏毅)
一、GAN简介 GAN由生成器(Generator)和判别器(Discriminator)组成，生成器负责生成假的图片来骗过判别器，而判别器需要不断从真实图片上学习特征来提高自己的判别能力。GAN本质是一个博弈的过程，首先生成器G将输入的随机噪声通过神经网络生成一张图，判别网络D会对G生成的假图进行打分(分值越接近0表示图片越假，越接近1表示图片越真)，从而引导G生成更真的图(既然判别器D要引导生成器G变得更好，那么D的判别能力起到至关重要的作用，因此判别器D也在不断学...
2021-12-09 21:07:23
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原创 [论文笔记]ShuffleNet V2: Practical Guidelines for EfficientCNN Architecture Design
目录一、前言二、轻量化网络发展三、论文解读 （一）为什么FLOPs≠速度 （二）如何减小MAC （三）其他影响因素 （四）结论四、ShuffleNet_v2网络结构 （一）网络结构 （二）block设计五、实验验证六、代码实现七、完整代码一、前言ShuffleNet V2中提出了很多新颖的观点，推动了轻量级神经网络的发展。 这里简单说一下我对这篇论文的理解。首先，作者开门见山提出过去绝大...
2021-11-25 22:52:51
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原创 PyTorch 实现shuffleNet_v1在CIFAR10上图像分类
一、前言 shuffleNet_v1是轻量级的网络，通过引入逐点组卷积以及通道重排技术，有效减少了参数量以及计算量。二、网络结构以及原理 （一）Group Convolution Group Convolution早在AlexNet利用多GPU训练时被使用，之后ResNeX将中间3*3卷积采用组卷积的形式(这也是作者提出block的灵感吧，既然3*3利用了组卷积，为什么1*1的卷积核不使用呢)。组卷积是将输入channel分为多个group，同时将卷积核ch...
2021-11-25 11:53:21
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原创 [记录]paramiko执行client.exec_command()时出现ModuleNotFoundError
一、前言 本文主要记录利用paramiko调用服务器python文件时候的注意点。绝大多数情况下服务器的.py文件中都会导入各种各样的库，但当我们远程执行该文件的时候，即便已经成功连接到服务器，但仍会出现ModuleNotFoundError：No module named '**‘这样的错误。二、问题来源client = paramiko.SSHClient()client.set_missing_host_key_policy(paramiko.Auto...
2021-11-22 17:34:30
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原创 PyTorch 实现MobileNet_v3在CIFAR10上图像分类
一、前言 MobileNet_v3是在MobileNet_v2以及MnasNet基础上改进的。 先简要介绍下MnasNet网络，MnasNet是在MobileNet_v2与MobileNet_v3之间被提出的，主要基于NAS(神经架构搜索)来寻找不同的block。之前大多数NAS搜索的是一个cell，之后将cell进行反复堆叠，而这种网络往往是很受限的(主要表现在准确率以及延迟上)。MnasNet通过寻找不同的block增加了网络的多样性，此外为了更好的反应模型部署到手...
2021-11-20 21:24:15
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原创 PyTorch 实现MobileNet_v2在CIFAR10上图像分类
目录一、前言二、网络结构三、参数量四、代码（一）model（二）train（三）Test五、训练结果六、完整代码一、前言 MobileNet_v2是在MobileNet_v1基础上改进的。一方面解决了MobileNet_v1中不包含残差结构，另一方面解决了MobileNet_v1中大多数的dw卷积会不起作用。 MobileNet_v2提出了一种倒残差结构(Inverted Residuals)。传统的残差结构是先降维后升维...
2021-11-17 14:46:29
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原创 [论文笔记] MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile VisionApplications
前言： 本部分主要记录下我对MobileNets以及EfficientNet的个人理解(如果没有了解过EfficientNet，这部分可以忽略)。 在读MobileNets论文的过程中，发现文中很大一部分与我之前读的EfficientNet(可能我阅读的顺序有点问题)有相似之处。首先，共同点两者都研究了网络的width(即输出的channel)以及分辨率(resolution)对网络性能的影响(包括参数量、计算量、准确率)；不同点在于：（1）EfficientNet还深入...
2021-11-15 20:41:04
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原创 [记录]PyTorch加载预训练权重时可能存在的问题
本文主要记录下我在复现CNN经典模型中加载官方预训练权重需要注意的点以及常见的错误。1、常规加载预训练权重 本节所涉及的方法必须保证模型中每一层的名字与预训练权重的对应层名字相同 法1： weights=torch.load(opt.weight,map_location=device) net.load_state_dict(weights)opt.weight是预训练权重的路径； 法2：...
2021-11-12 19:18:29
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空空如也
torch操作，如何进行线性归一化
2023-01-03
gunicorn+flask+nginx部署到阿里云,无法访问后端接口
2022-08-25
vue表单验证规则失效
2022-07-28
如何存储卷积神经网络提取的特征
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GAN生成的图片质量很差
2021-12-08
Gunicorn + Nginx + 阿里云 部分页面加载很慢
2021-11-19
pymsql模块能否对用户权限进行管理
2021-10-14
前端后台管理系统，后端调用深度学习模型
2021-10-01
html中遍历创建img标签只显示最后一张图
2021-09-13
获取img标签下图片尺寸一直为0
2021-09-12
前后端交互问题，前端无法连接
2021-09-03
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