可微定义设函数y= f(x)，若自变量在点x的改变量Δx与函数相应的改变量Δy有关系Δy=A×Δx+ο(Δx)，其中A与Δx无关，则称函数f(x)在点x可微，并称AΔx为函数f(x)在点x的微分，记作dy，即dy=A×Δx，当x= x0时，则记作dy∣x=x0。函数f是连续可微（continuously differentiable），如果导数f'(x)存在且是连续函数。Refer 1连续可微函数
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2024-07-22 16:07:36
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写在前面：本系列笔记主要记录本人在阅读过程中的收获，尽量详细到实现层次，水平有限，欢迎留言指出问题~ 这篇文章被认为是深度学习应用于目标检测的开山之作，自然是要好好读一下的，由于文章是前些日子读的，所以仅凭记忆把印象深刻的地方记录一下，许多地方是自己理解，有错误请指出。1. 算法的流程 这篇文章干了一件什么事情呢，就是用selective search生成一堆建议区域，然后把这些建议区
文章目录1.Regionn Proposal Network背景2.Regionn Proposal Network的结构3.Anchors4.Regionn Proposal Network的训练参考资料 1.Regionn Proposal Network背景RPN，Region Proposal Network是中科大与微软亚洲研究院联合培养博士,原Momenta研发总监任少卿与何凯明，R
摘要更深的神经网络更难训练。我们提出了一种残差学习框架来减轻网络训练，这些网络比以前使用的网络更深。我们明确地将层变为学习关于层输入的残差函数，而不是学习未参考的函数。我们提供了全面的经验证据说明这些残差网络很容易优化，并可以显著增加深度来提高准确性。在ImageNet数据集上我们评估了深度高达152层的残差网络——比VGG[40]深8倍但仍具有较低的复杂度。这些残差网络的集合在ImageNet测
Tensorflow 基于内部第一代机器学习系统 DistBelief 的第二代机器学习系统。 与 Borg 和 k8s 类似。定位通用场景，通用设备, 通用平台的大规模的机器学习系统TensorFlow 的特点通用平台 : PC(Linux, Windows), 手机(ios, android)，嵌入式设备等等通用目的(general-purpose)的设备 : 支持多种设备，CPU，GPU，T
主要参考了： Harris角点检测算子本文将该文拷贝了过来，并做了一些数学方面的补充，以方便对数学已经生疏的小伙伴们参考理解。由于补充的内容还挺多，所以还是将本文标注为了原创。我增加的部分在文中用 {{ }} 圈了起来并用红色字体标注。正文开始。 Harris角点检测算子是于1988年由CHris Harris & Mike Stephens提出
博主整理了一下几篇经典的目标检测及跟踪的论文，在此平台发布，供自己和大家参考学习、互相交流。为了学习Faster RCNN，我们追根溯源，从RCNN（Regions with CNN features）开始，再到Fast RCNN，最后学习Faster RCNN。RCNNRCNN算法主要可以分为四个步骤对于一张图像生成1K-2K个候选区域（使用Selective Search 方法）对于每个候选区
一、番外说明大家好，我是小P，今天和大家一起学习目标检测领域的经典文章-RCNN，希望大家支持和喜欢。此外，对“目标检测/模型压缩/语义分割”感兴趣的小伙伴，欢迎加入QQ群 813221712 讨论交流，进群请看群公告！ 点击链接加入群聊【Object Detection】：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=5kXCXF8二、资料推荐1、本文相关资料推荐注：为方
一、论文所解决的问题现有的关于RNN这一类网络的综述太少了，并且论文之间的符号并不统一，本文就是为了RNN而作的综述二、论文的内容
（0）整体一览由前馈神经网络-》RNN的早期历史以及发展-》现代RNN的结构-》现代RNN的应用（1）前馈神经网络 图1 一个神经元 图2 一个神经网络传统的前馈神经网络虽然能够进行分类和回归，但是这些都是假设数据之间是iid（独立同分
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2024-07-23 13:22:23
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resnet也赢下了imagenet的竞赛 在cifar-10 上训练了100到1000层的数据 cnn的主干网络 用resnet替换 在coco目标检测上也夺冠了 计算机图形学可能把图放在标题上面 在训练深的网络上，不只是过拟合，训练误差也会很高，不止是过拟合 深度太深会出现梯度爆炸或者梯度弥散 解决：初始化的时候权重不要太大也不要太小，中间加一些batch normalization，使得校验
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2024-05-30 11:04:50
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前言pix2pix是cGAN的一个变体，能够实现从图像到图像的映射，在从标签映射合成照片、从边缘映射重建对象、图片上色等多类人物的表现较好。它比较适合于监督学习，即图像的输入和它的输出是相互匹配的。所谓匹配数据集是指在训练集中两个互相转换的领域之间有明确的一一对应数据。在工程实践中研究者需要自己收集这些匹配数据，但有时同时采集两个不同领域的匹配数据是麻烦的，通常采用的方案是从更完整的数据中还原简单
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2024-05-16 22:53:39
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1.已训练好的词向量//自己训练词向量需要对应领域非常大的文本库，收集处理过程是很费时的，所以使用已有的资源即可。1.1生物方面：http://bio.nlplab.org/
这里的词向量是使用word2vec工具在PubMed和PMC上文本生成的。下载链接：http://evexdb.org/pmresources/vec-space-models/引用论文:Distributional Sem
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2024-08-26 00:00:32
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软考高级论文原题：信息系统项目管理中的风险管理策略
一、引言
在信息系统项目管理中，风险管理是一个至关重要的环节。项目的成功与否，很大程度上取决于我们如何识别、评估、应对和监控风险。本文将以一个实际的信息系统项目为例，探讨风险管理策略在其中的应用，并通过实际数据与经验进行分析和总结。
二、项目背景与目标
本项目是一项面向大型企业的信息系统升级项目，目标是替换现有的旧系统，提高业务处理效率，
原创
2023-12-05 15:15:01
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2017年下半年信息系统项目管理师考试将于11月11日举行，特提供2017年下半年最新版信息系统项目管理师论文答题纸供各位考友下载打印练习，各位有需要的同学可以免费下载练习。
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2023-08-08 01:18:34
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软考高级论文原题多少字：深入探讨与策略
在信息系统项目管理师、系统架构设计师、系统分析师等软考高级认证的考试中，论文写作是重要的一环。而对于许多考生来说，论文的字数控制是一个关键问题。那么，软考高级论文原题到底应该控制在多少字呢？本文将详细讨论这个问题，同时分享论文写作的技巧和策略。
首先，我们要明确软考高级论文的字数要求。根据软考考试大纲的规定，高级论文的字数一般要求在2000-2500字之
原创
2023-12-05 10:09:32
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在软件考试（软考）的准备过程中，论文写作是一个非常重要的环节。对于很多考生来说，找到与考试要求相符的论文题目并进行针对性的练习是提高考试成绩的有效途径。那么，如何找到软考论文题库中的原题呢？本文将从以下几个方面展开讨论：
一、官方渠道获取题库
首先，考生可以通过官方渠道获取软考论文题库。国家人力资源和社会保障部组织的软考，其官方网站会发布考试大纲、考试要求以及历年试题。考生可以在官方网站上下载
原创
2023-12-22 10:52:44
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软考高级论文原题的重要性及应对策略
在信息系统项目管理领域，软考高级认证一直被视为衡量专业技能和经验的重要标准。其中，论文写作是软考高级认证考试的重要组成部分，也是考生们普遍认为难度较大的环节。本文将从软考高级论文原题的角度出发，探讨其重要性和应对策略。
一、软考高级论文原题的重要性
软考高级论文原题是对考生在信息系统项目管理领域的知识、技能和经验进行全面检验的一种方式。通过论文写作，考官可
原创
2023-12-05 10:08:39
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软考高级论文原题怎么写
在信息系统项目管理师、系统架构设计师、系统分析师等软考高级认证中，论文写作是不可或缺的一部分。很多考生在面对论文写作时，常常感到无从下手。本文将围绕“软考高级论文原题怎么写”这一主题，为考生提供详细的指导和建议。
一、理解题目要求
首先，要认真阅读并理解论文题目的要求。软考高级的论文题目通常会明确指出研究的方向和领域，例如项目管理、系统架构设计、系统分析等。考生需要确
原创
2023-12-05 10:07:54
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算法概述EM算法，即期望极大算法(expectation maximization algorithm)是一种迭代算法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望；M步，求极大。数学表示我们用Y表示观测随机变量(不完全随机变量)的数据，Z表示隐随机变量的数据。Y和Z一起称为完全数据。假设给定观测数据Y，其概率分布是P(Y|θ)，其中θ
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2024-04-17 11:45:11
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