牛客126754064号
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vpmaster的计算机视觉之旅
北京理工大学(保研),参与多次国家级计算机视觉竞赛,研究方向:语义分割,多目标跟踪
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(共69篇)
torch.where能否传递梯度
**torch.where(conditions,x,y)**可以传递梯度 **tensor.where(conditions)**不能传递梯度,是非差分函数
2022-04-26
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PyTorch 21. PyTorch中nn.Embedding模块
PyTorch 21. PyTorch中nn.Embedding模块 torch.nn.Embedding torch.nn.Embedding 函数: torch.nn.Embedding(num_embeddings, embedding_dim, padding_i...
2022-04-26
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python面试总结
python面试总结 python多线程能用多个cpu吗? python的垃圾回收机制 迭代器和生成器的区别 装饰器 python set低层实现 python字典和set()区别 怎么对字典的值进行排序 __init__和__new__和__call__的区别...
2022-04-26
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面试总结之特征工程
面试总结之特征工程 特征工程有哪些 遇到缺值的情况,有哪些处理方式 样本不均衡的处理办法 出现Nan的原因 特征筛选,怎么找出相似性高的特征并去掉 包含百万,上亿特征的数据在深度学习中怎么处理 计算特征之间的相关性方法有哪些? 特征工程有哪些 数...
2022-04-26
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机器学习——PCA与LDA
机器学习——PCA与LDA PCA 推导一个PCA LDA LDA的中心思想是什么 LDA的优缺点 LDA的步骤 推导LDA PCA和LDA有什么区别 偏差与方差 SVD 伯努利分布和二项分布的区别 PCA 主成分分析(PCA)是一种...
2022-04-26
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机器学习——朴素贝叶斯
机器学习——朴素贝叶斯 朴素贝叶斯 贝叶斯公式 朴素贝叶斯的“朴素”怎么理解 什么是拉普拉斯平滑法 朴素贝叶斯的应用 朴素贝叶斯对异常值敏不敏感 先验概率与后验概率 优点: 算法逻辑简单,易于实现 分类过程中时空开销小,分类准确率高,速度快...
2022-04-26
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机器学习——模型优化
机器学习——模型优化 模型压缩方法 squeezeNet的Fire Module有什么特点? 模型压缩方法 低秩近似 神经网络的基本运算卷积,实则就是矩阵运算,低秩近似的技术是通过一系列小规模矩阵将权重矩阵重构出来,以此降低运算量和存储开销。目前有两种常用的方法:一...
2022-04-26
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机器学习——决策树
机器学习——决策树 理解 决策树优缺点 决策树概况 ID3和C4.5的区别 树模型对离散特征怎么处理的 决策树出现过拟合的原因及解决办法 如何对决策树进行剪枝 决策树不需要归一化处理 决策树与逻辑回归的区别 决策树的损失函数 理解 决策树...
2022-04-26
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机器学习——KNN
机器学习——KNN KNN的优缺点 KNN概述 KNN的K值怎么选 KNN数据需要归一化吗? KNN三要素 欧式距离与曼哈顿距离区别 KNN的k设置过大会有什么问题 KNN的优缺点 优点: 简单易用,相比其他算法,KNN算式比较简洁明了的算法 ...
2022-04-26
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