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scipy学习记录
Scipy依赖于numpy，是一个用于数学、科学、工程领域的常用软件包，使Numpy和Scipy协同工作，高效解决问题。特定功能：快速傅里叶变换scipy.fftpack聚类算法scipy.cluster物理数学常数scipy.constants积分和常微分方程求解scipy.integrate特殊方程scipy.special插值scipy.interpolate输入输出scipy.io线...
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2022-03-28 09:40:25
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transforms学习记录
torchvision.transforms : 常用的图像预处理方法torchvision.datasets : 常用数据集的dataset实现， MNIST， CIFAR-10， ImageNet等torchvision.model : 常用的模型预训练， AlexNet， VGG， ResNet， GoogLeNet等torchvision.transforms : 常用的图像预处理方...
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2022-03-27 21:55:27
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numpy学习记录
Numpy可以用来做数组的算数和逻辑运算以及与线性代数有关的操作，通常与 SciPy和 Matplotlib一起使用。NumPy 中定义的最重要的对象是称为 ndarray 的 N 维数组类型。 它描述相同类型的元素集合。 可以使用基于零的索引访问集合中的项目。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象（称为 dtype）。从ndar...
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2022-03-14 09:36:01
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PIL学习记录
Pillow库是一个Python的第三方库，在Python2中，PIL(Python Imaging Library)是一个非常好用的图像处理库，但PIL不支持Python3，所以有人(Alex Clark和Contributors)提供了Pillow，可以在Python3中使用。安装：pip install pillowPillow库安装成功后，导包时要用PIL来导入：import PIL...
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2022-03-12 15:12:52
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Pandas库函数笔记
Pandas 可以读取CSV、JSON、Text等格式文件pandas两个核心数据结构是：一维的Series——带有标签的同构类型数组二维的DataFrame——二维的表结构read_csv to_csv     read_json to_jsondata2=pd.DataFrame(data,index=[‘A’,‘B’,‘C’],columns=[‘a’,‘b’,‘c’])其中：inde...
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2022-03-09 09:23:58
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BN与LN的区别
RNN是可以用BN的，只需要让每个Batch的长度相等，可以通过对每个序列做补长，截断来实现。RNN不适合用BN的原因：Normalize的对象(position)来自不同分布。CNN中使用BN，对一个batch内的每个channel做标准化。多个训练图像的同一个channel，大概率来自相似的分布。(例如树的图，起始的3个channel是3个颜色通道，都会有相似的树形状和颜色深度)RNN中...
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2022-03-06 15:04:43
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马尔可夫链初识
马尔可夫链（Markov chain），又称离散时间马尔可夫链（discrete-time Markov chain）为状态空间中经过从一个状态到另一个状态的转换的随机过程。该过程要求具备“无记忆”的性质：下一状态的概率分布只能由当前状态决定，在时间序列中它前面的事件均与之无关。这种特定类型的“无记忆性”称作马尔可夫性质。在马尔可夫链的每一步，系统根据概率分布，可以从一个状态变到另一个状态，...
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2022-03-05 14:20:07
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YOLO V5
整体前向过程：Yolo-v5相较于Yolo-v4来说改动不是特别大，最主要的区别在于对于anchor的处理机制，这个机制也是让Yolo-v5收敛快的核心，另外Yolo-v5的loss与之前的Yolo系列也有些差别。首先对于数据增强，Yolov5的输入端采用了和Yolov4一样的Mosaic数据增强的方式，Yolov3则没有采用这种数据增强，Mosaic的具体细节不在这里过多阐述，不过这种方式...
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2022-03-02 09:31:24
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CV中的低通、高通、带阻和带通滤波器
空间域和频域滤波器通常分为四种类型的滤波器——低通、高通、带阻和带通滤波器。低通滤波器：只允许通过低频细节，衰减高频细节。例如：平滑滤波器。高通滤波器：只允许通过高频细节，衰减低频细节。例如：锐化蒙版滤波器。带阻滤波器：衰减一定频率范围内的信号。允许低于某个阈值或高于另一个阈值的频率通过。带通滤波器：只允许特定频带内的信号通过，允许高于低阈值和低于高个阈值的频率通过数学表达式为：
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2022-02-28 10:06:47
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深度学习模型的参数和显存占用计算
１、使用相关的库torchsummary参数量、浮点数计算量、中间变量、ｔｒａｉｎ的变量数、保持不变的变量数，每一层的中间变量和类型都会详细列出from torchsummary import summarynet=net.to(torch.device("cpu"))summary(net,(3,224,224),device="cpu") 2、使用库thop简单的输出参数量和其中的浮点计...
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2022-02-27 15:18:11
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