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个人介绍

本人曾是一名普通会计，自学编程和算法，十年苦学，现在是一名高级算法研究员，CSDN博客专家。想学编程，学算法的朋友，可以关注我，分享算法成长之路

感兴趣或擅长的领域

人工智能
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linux服务器远程桌面 数字键盘不能用
  linux服务器远程 数字键盘不能用 xface快捷键，数字键盘 https://wiki.archlinux.org/index.php/Activating_Numlock_on_Bootup_(%E7%AE%80%E4%BD%93%E4%B8%AD%E6%96%87) 为了防止wiki　失效 下面会复制一些非原文。    ...
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2021-06-05 01:11:30
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c++ opencv 通道转换
  转灰度图：   Mat frame = imread(R"(img0421.jpg)"); cvtColor(frame, frame, CV_BGR2GRAY);   其他方法： 这个方法没有试验成功，灰度图调用zbar不行。 convertTo可能是归一化用的： Mat frame = imread(R"(img042...
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2021-06-05 00:16:10
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mxnet优化器 SGD_GC
11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! mxnet优化器 sgd_gc代码： 原文：https://github.com/mnikitin/Gradient-Centraliza...
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2021-06-05 00:01:26
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python默认参数惹得祸
  以下代码，执行结果是多少？ def num_add(a=1,b=2): return a+b if __name__ == '__main__': data=num_add(2) print(data) 答案是4 data=num_add(2,3) print(data) 答案是5   比如有个函数，参数a是必须参数，结构我给设置了...
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2021-06-05 01:01:29
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动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9%
  动态slimmable网络：高性能的网络轻量化方法！对比slimmable涨点5.9%   论文链接： https://arxiv.org/abs/2103.13258 代码： https://github.com/changlin31/DS-Net     一、研究动机 动态剪枝算法及其问题 动态网络为每...
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2021-06-05 01:11:21
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mxnet导出onnx Symbol and params files provided are invalid
  参数文件名无效。   import mxnet as mximport numpy as npimport sysimport osimport argparseimport onnx print('mxnet version:', mx.__version__)print('onnx version:', onnx.__version__)...
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2021-06-04 23:21:31
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大幅涨点！孙剑团队提出新激活层ACON和轻量级网络TFNet
知乎原文： https://zhuanlan.zhihu.com/p/363274457 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2009.04759.pdf 代码： https://github.com/nmaac/acon   一、ReLU和Swish的关系 前面提到，NAS在现代激活函数方面取得了成功，NAS搜索到的S...
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2021-06-05 00:04:39
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yolov5 mobile 剪枝
  有网络结构： https://github.com/jylink/yolov5-mobilenetv3 Face detection(single class) Network Input size Train data Val data FLOPS Params Weight size mAP@0.5 Weight size Easy Me...
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2021-06-04 23:43:40
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mxnet常规优化器用法
11年it研发经验，从一个会计转行为算法工程师，学过C#，c++，java，android，php，go，js，python，CNN神经网络，四千多篇博文，三千多篇原创，只为与你分享，共同成长，一起进步，关注我，给你分享更多干货知识! adam优化器： weight_decay=5e-4 adam_lr=0.01optimizer = mx.optimizer.Adam(...
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Batch Normalization学习笔记
  Batch Normalization 　BN的基本思想其实相当直观：因为深层神经网络在做非线性变换前的激活输入值（就是那个x=WU+B，U是输入）随着网络深度加深或者在训练过程中，其分布逐渐发生偏移或者变动，之所以训练收敛慢，一般是整体分布逐渐往非线性函数的取值区间的上下限两端靠近（对于Sigmoid函数来说，意味着激活输入值WU+B是大的负值或正值），所...
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