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原创 DCNv2在Windows10系统的编译
Deformable ConvNets v2 在Win10平台的编译论文链接:arxiv论文实现:Deformable Convolutional Networks v2 with Pytorch使用VS2017或VS2015 x64 本机工具命令提示符在本机工具命令提示符中进入DCNv2-master工程根目录中,运行python setup.py build develop...
2020-04-14 15:46:37
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原创 Ubuntu进入系统后紫屏问题
Bios开机自检后,选择Ubuntu系统紫屏无反应问题。看了一些网上的方法比如,修改splash等,均无效自己试了一下,在启动系统选项时,选择ubuntu高级系统模式,在选择下面的Recovery内核,进入,选择update grub bootloader修复成功即可正常进入系统...
2019-08-15 21:19:17
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原创 keras网络范例
VGG-19import kerasimport mathimport numpy as npfrom keras.datasets import cifar10from keras.preprocessing.image import ImageDataGeneratorfrom keras.layers.normalization import BatchNormalization...
2019-01-11 00:52:23
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原创 Keras
Keras文章目录Keras简介模型(a)Sequential 顺序模型(b)函数式Model类模型简介模型keras有两种类型的模型,序贯模型(Sequential)和函数式模型(Model),函数式模型应用更为广泛,序贯模型是函数式模型的一种特殊情况。(a)Sequential 顺序模型单输入单输出,一条路通到底,层与层之间只有相邻关系,没有跨层连接。这种模型编译速度快,操作也比较...
2018-12-27 17:56:37
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原创 神奇数---能将一个数的各个数字分成两组,两组数字的和相同
神奇数—能将一个数的各个数字分成两组,两组数字的和相同。例如242,分成{2,2}和{4}。给定一个区间,统计区间内神奇数的个数。#include<iostream>#include<map>#include <string>using namespace std;int check(int n,int a
2018-11-24 21:57:14
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原创 模拟退火算法:物理服务器分配虚拟机Python实现
# coding=utf-8import copyimport randomimport mathclass Device: def __init__(self, device_cpu, device_mem): self.load = [] #物理服务器已存放虚拟机列表 self.total_mem=device_mem #物理服务器总内存 ...
2018-07-11 22:29:12
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原创 Linux虚拟机与ARM开发板的网络设置及NFS挂载
Linux虚拟机与arm开发板的网络设置与挂载首先,硬件设备是: 1.windows操作系统 2.linux虚拟机 3.arm开发板三者的连接关系如图所示: 所要达成的效果,windows与开发板通过串口USB连接,windows网卡与开发板网口通过网线连接,经由三者ip地址设置到同一网段,达到互联的效果,最终,windows可由超级终端控制arm开发板,...
2018-07-11 21:51:00
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转载 一个经典的多线程同步问题
一个经典的多线程同步问题 程序描述:主线程启动10个子线程并将表示子线程序号的变量地址作为参数传递给子线程。子线程接收参数 ->sleep(50) -> 全局变量++ -> sleep(0) -> 输出参数和全局变量。要求:1.子线程输出的线程序号不能重复。2.全局变量的输出必须递增。下面画了个简单的示意图:分析下这个问题的考察点,主要考察点有二个:1.主线程创
2017-12-20 16:32:39
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转载 理解 LSTM 网络
原文 http://www.jianshu.com/p/9dc9f41f0b29Recurrent Neural Networks人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候,你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃,然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。传统的神经网络并不能做到这点,看起来也像是一种巨大
2017-12-13 00:55:01
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原创 最小二乘法及算法实现
最小二乘法最小二乘法线性函数模型矩阵表达形式代码最小二乘法是一种优化方法。通过最小化误差的平方和来寻找数据的最佳函数进行匹配。线性函数模型:线性函数模型: Y=B^0+B^1X Y = \hat B_0 + \hat B_1 X残差形式写为: Yi=B^0+B^1X1+ei Y_i = \hat B_0 + \hat B_1 X_1+e_i可将eie_i写为 ei=Yi−B^0−B^1X
2017-12-12 17:39:51
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OpenCV for Unity 2.3.8.7z
2020-09-03
14Arrow&Animations&1.0.7z
2020-05-19
Latex简明用例
2017-12-13
Latex简明教程
2017-12-13
HUAWEI Code Craft 2016 初赛赛题包
2017-03-18
空空如也
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