按时间归档：2022年05月
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【地平线开发板 模型转换】将pytorch生成的onnx模型转换成.bin模型
1 获取onnx模型 我是使用pytorch训练得到的pth模型，转成onnx模型，这一步之前写过博客，可参考：pytorch分类模型导出onnx模型并验证[0] 2 启动dock…
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最基础的分类算法-k近邻算法 kNN
01 kNN 基础 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt kNN 基础概念 k近邻算法，全称是 K Nearest …
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梯度下降、反向传播、学习率 α 、优化器
反向传播学习连接：前向传播、反向传播——通俗易懂_马鹏森的博客-CSDN博客_前向传播 反向传播[0] 梯度下降和反向传播 1、反向传播 是 求解损失函数关于各个参数的梯度的一种方…
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浅析线性神经网络——线性回归问题
content 1. 线性回归[0] 1.1 回归（regression）：[0] 1.2 线性回归的基本元素：[0] 1.3 线性模型：[0] 1.4 损失函数 [0] 2.基本…
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关于C语言中的结构体所占的字节数 sizeof(struct)
C语言中的结构体所占的字节数 ，用sizeof求一个结构体的大小 C语言中用sizeof求结构体所占字节数的详细方法。 一、非嵌套结构体 struct one{ char a; /…
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C++(输入一个圆形游泳池的半径，游泳池外需要修建一个三米的路，算一下路两边的栅栏和修路要花多少钱)
#include<iostream> using namespace std; class money{ private:float r; public: float …
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数据结构：矩阵的转置和查找元素
关于C++方面的数据结构中的矩阵转置方面的代码 #include<iostream> using namespace std; typedef struct{ int …
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塔子哥の机器学习入门笔记 (十一) 概率图模型(一) 导论
一.大纲 写在前面 本文主要参考: 《PRML》,B站《白板推导》 和 周志华《机器学习》 二.内容 简介：为什么要使用概率图形模型 概率图模型可以说是贝叶斯的法宝。多年来，对概率…
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超分辨网络SRCNN的Pytorch实现
整体框架 SR，即super resolution，即超分辨率。CNN相对来说比较著名，就是卷积神经网络了。从名字可以看出，SRCNN是首个应用于超分辨领域的卷积神经网络，事实上也…
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Python数据分析之复习知识点
系列文章 Python数据分析之理论知识也是一个比较理论的知识点，可以看[0] 判断题 副本和视图是使用原始数组数据的两种方式。副本生成的数据在内存中创建了一个新的空间，视图指向的…
