Openpose环境搭建与配置下载安装Visual Studio：下载CUDA、cuDNN以及安装：下载CUDA下载cuDNNCUDA的安装oppenpose的相关文件准备百度网盘下载文件其他方法下载下载安装Cmake和使用安装CmakeCmake的使用Visual Studio方案配置 下载安装Visual Studio：Visual Studio 2015下载地址：http://downlo
1、资源获取（1）源码下载；从GitHub上下载openpose源码；（2） cmake、cuda和VS安装，这里不再赘述，我安装的版本分别为cmake3.12.2，cuda10.0，VS2015；（3） 下载cmake编译所需文件和模型，因为使用cmake编译openpose源码时会下载编译所需文件，但是下载速度很慢，而且在下载模型时会出现下载失败，从而导致无法编译成功；所以我们需要提前下载好，
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2024-01-03 15:40:33
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SAM1.什么是SAM格式？SAM格式用于存储基于参考序列的比对序列，SAM(Sequence Alignment Map)是序列比对映射的首字母缩写。说明SAM是带有比对信息的序列文件（告诉你reads在染色体中的位置）。2.SAM包含什么内容？（1）标头注释部分（header section）header每一行以@开头。@RG开头是Read group信息这是在做后续数据分析时专门用于区分不同
模型三大利器我们已经了解了修改器和搜索器，如果还不是特别理解的可以参考之前的博客。今天来总结下获取器的用法，其实获取器是最容易理解的，但却又是最容易困惑和出问题的。定义获取器获取器的作用是对模型对象的（原始）数据做出自动处理。一个获取器对应模型的一个特殊方法（该方法必须为public类型），方法命名规范为：getFieldNameAttrFieldName为数据表字段的驼峰转换或者你数据表不存在的
文章目录全卷积网络 以VGG代码为例发展历史VGG全卷积VGG16的结构：卷积层代替全连接1X1的卷积的作用全卷积网络 以VGG代码为例发展历史VGGVGG之所以经典，是因为VGG第一次将深度学习做得非常“深”，达到了16-19层。同时，它用了非常“小”的卷积核（3X3）。 VGG与AlexNet差不多，不同之处就在于网络层数变深了。下图VGG对原始VGG16做了一点变化，把后面三层FC层改为了c
在机器学习中，模型的复杂度是一个重要的问题。过于复杂的模型容易导致过拟合，而过于简单的模型则可能导致欠拟合。为了解决这个问题，研究者们提出了一种优化方法——权重衰减（Weight Decay）。通过增加正则化项来控制模型的复杂度，权重衰减可以有效地平衡模型的拟合能力和泛化能力。本文将介绍权重衰减的基本原理、应用场景以及在实际应用中的效果。一、权重衰减的基本原理权重衰减是一种通过增加正则化项来控制模
什么是波动波动(volatility)是自然界和金融市场中最为常见的现象。对于投资者而言，波动是赚取交易利润的重要来源之一。根据有效市场理论，市场价格会及时反映当前最新的相关信息。正因为市场信息源源不绝，因此每一个交易品种的价格都在不断地变化当中。但是对于交易者而言，他们只能看到在不同因素影响下最终的波动表现。为了要更加精准地对价格波动进行分析和预测，交易者需要首先对变化进行解构(decompos
基础知识统计项TP：预测y‘=1，预测正确，即实际y=1FP：预测y‘=1，预测错误，即实际y=0FN：预测y‘=0，预测错确，即实际y=1TN：预测y‘=0，预测正确，即实际y=0P代表预测结果为1，N代表预测结果为0，T代表预测正确，F代表预测错误1代表正样本，0代表负样本，本文后续不做说明
sklearn.metrics.confusion_matrix可以直接输出上述统计项，输出格式是：预
一，Scaled YOLOv4摘要1，介绍2，相关工作2.1，模型缩放3，模型缩放原则3.1，模型缩放的常规原则3.2，为低端设备缩放的tiny模型3.3，为高端设备缩放的Large模型4，Scaled-YOLOv44.1，CSP-ized YOLOv44.2，YOLOv4-tiny4.3，YOLOv4-large5，实验总结参考资料毕设项目演示地址: 链接
毕业项目设计代做项目方向涵盖：基于Py
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2024-07-29 14:44:07
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参考l2正则L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题。权重衰减（weight decay）weight decay（权值衰减）的使用既不是为了提高收敛精确度也不是为了提高收敛速度，其最终目的是防止过拟合。在损失函数中，weight decay是放在正则项（regularization）前面的一个系数，正则项一般指示模型的复杂度，所以weight decay的作
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2024-04-12 19:21:41
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在许多IC厂商的网站上，会有一些基于Saber软件的模型可供下载使用。今天来简单讨论一下如何在Saber中使用这些模型。其实很简单，当你下载完基于Saber软件的模型（*.sin文件)以后,所需要做的事情就是为这个模型建立一个同名的符号（*.ai_sym文件），并设置两个属性值，就可以在SaberSketch中使用了。但需要注意的是，使用的时候符号（*.ai_sym文件）和模型（*.sin文件）都
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2024-04-18 13:32:23
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1. SVM1.1 SVCsklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False,
tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=False, max_iter=-1, decisi
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2024-04-19 14:43:39
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加载部分网络权重一、 加载部分权重的意义可以用于迁移学习。迁移学习就是通过迁移已经训练好的权重继续进行学习，可以加速网络的训练速度，可以在之前的学习的基础上进行学习，但是要注意，优化器的使用，如果是别人的网络，一般都是最后使用SGD优化器的，因此当我们加载别人训练好的权重的时候，一定要注意，不能使用Adam优化器，这个优化器，会破坏之前的权重分布，达不到迁移学习的效果。【注意】：我们使用其他人的网
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2024-06-05 06:49:43
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一、常见模型汇总 在数学建模中，根据具体问题的特点和要求，选择合适的模型和算法是非常重要的，同时需要根据实际情况进行调整和优化，以得到合理和可行的解决方案。二、数学建模四大模型在数学建模中，通常将数学模型按照其应用目标和任务的不同划分为四大类：评价模型、预测模型、分类模型和优化模型。这些模型用于解决不同类型的问题和任务。评价模型（Evaluation Model）：评价模型用
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2024-07-23 13:49:52
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深度学习（16）—— 权重加载model.load_state_dict(torch.load('/home/yangjy/projects/Jane_git_tf/weights/con_model/best1_2022-12-02-09-36.pth', map_location=device))Question?情形： 新的model是需要两个模型作前期的处理后的结果，如model1得到fe
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2024-03-29 08:19:30
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一，OpenPose项目Github链接：https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose二，windows源码下载地址： 源码下载 下载第一个推荐版。三，下载训练好的caffe模型文件 百度云盘上供大家下载使用：链接：https://pan.baidu.com/s/1qNB-AZFRL0JeTAmAL_xPSA 密码：t9uu 四，
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2024-04-27 08:43:02
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MobileNet经历了V1、V2、V3三个版本，俗话说得好，物竞天择，适者生存，MobileNetV3凭借其优质的性能，取代了V1和V2，本文就来详细讲讲MobileNetV3网络模型。在了解MobileNetV3之前，还是要简单了解一下前两者为其诞生所做出的贡献。MobileNet网络是由google团队在2017年提出的，专注于移动端或者嵌入式设备中的轻量级CNN网络。相比传统卷积神经网络，
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2024-08-04 15:41:35
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基于层次分析法与熵权法的主客观组合赋权模型组合赋权大家可以尝试进行改变，一个主观一个客观。（原创：小青龙）简介 权重是用来衡量总体中各单位标志值在总体中作用大小的数值, 用来描述单因子在因子集体系当中的重要性。确定指标权重的方法有很多，可分为主观赋权法和客观赋权法两大类，其中主观赋权法有特尔斐法、层次分析法等，客观赋权法有变异系数法、熵值法、特征向量法等。但以上方法都存在者各自的优缺点与局限性。为
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2024-04-25 23:17:50
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很多时候自己开发的应用程序需要以更高的用户权限来运行，特别是在Vista、Win7下面。如何使得自己编写的应用程序在运行时也如同下面的方式一样，提示权限提升。 方法：1.按照通常方式，开发VC程序，编译、生成.exe文件；2.在Debug或Release文件夹下面，新建一个“程序名+.exe+.manifest”的文件。若你生成的应用程序名称叫MyApp.exe，在MyApp.exe所在的目录下新
假如有一个数组，需要随机从该数组中选择一个元素输出。只需生成一个介于 0 和集合长度减 1 之间的随机数，并将其用作集合中的索引（如果它是数组）以获取随机条目。选择条目的机会对于集合中的每个条目都是相同的。这称为均匀分布或均匀分布。但是如果我们不希望每个条目都像其他条目一样出现呢？假设我们正在创建一个问答游戏，并且我们希望用户之前做错的问题比他或她做对的问题出现得更频繁？这称为加权随机分布，有时也
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2024-07-07 05:59:45
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