MATLAB标定工具箱的使用 用VS2012+OpenCV2.4.6写的双目标定的程序（其实就是跑的Samples），实验结果一直很不理想，查看很多Blog，说可以先用MATLAB标定工具箱（）获得extrinsics和intrinsics矩阵，然后作为输入参数再读到OpenCV的stereoRectify函数，进而就可以Match了。这里，分享一下我做MA
深度学习论文精读（4）：MobileNetV2 文章目录深度学习论文精读（4）：MobileNetV21 总体介绍2 linear bottleneck3 inverted residual3.1卷积结构演变3.2 inverted residual block3.3 ReLU64 MobileNetV2结构4.1 卷积层结构4.2 总体结构5 总结单词整理： 1 总体介绍在移动端或嵌入式设备上使
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2024-10-28 21:22:04
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一、参考资料DeepStream SDK 官方文档DeepStream 6.0 Release NotesDeepStream SDK Development GuideDeepStream SDK API ReferenceDeepStream Plugin ManualDeepStream Python API二、相关介绍NVIDIA DeepStream概述DeepStream 是使用开源
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2024-05-27 16:04:30
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DeepFM：在DeepFM提出之前，已有LR，FM，FFM，FNN，PNN（以及三种变体：IPNN,OPNN,PNN*）,Wide&Deep模型，这些模型在CTR或者是推荐系统中被广泛使用。但是，这些模型普遍都存在两个问题：偏向于提取低阶或者高阶的组合特征，不能同时提取这两种类型的特征。需要专业的领域知识人工做特征工程。DeepFM在Wide&Deep的基础上进行改进，成功解决了
Geoffrey Hinton提出了一种名为“深度信念网络”的神经网络，可以使用“贪婪逐层预训练”的策略有效地进行神经网络的训练。紧接着，这种方法在其他神经网络的训练上也取得了成功。在诸如图像识别、语音识别等领域，这些新型的神经网络取得了令人瞩目的成绩，标志着机器学习一个全新时代的到来。这些新型的神经网络统称为深度学习，因为这些神经网络的模型可以有多个隐含层。深度学习主要包括深度神经网络DNN、卷
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2024-01-03 15:23:26
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import pandas as pdfrom sklearn.preprocessing import LabelEncode I开头的
原创
2022-07-19 19:46:21
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前面几篇博客介绍了目前基于深度学习比较常用的神经网络，并且在准确度方面都已经超越了人眼的效果。本篇博客就主要从表面介绍一下他们之间的区别。之所以是表面主要是因为目前只是从理论的层面来比较他们之间的差异。随着后续的使用可能再对差异进行补充。一、模型：DeepFace：在实现时需要使用3D对齐技术，然后将对齐的结果送入一个9层网络进行处理。整个训练过程前两个卷积层采用了共享卷积核，后三个卷积采用不共享
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2024-03-27 20:56:37
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本文目录梯度下降算法代码：结果：随机梯度下降SGD代码:结果：二者区别鞍点学习资料：系列文章索引
梯度下降算法 通过计算梯度就可以知道 w 的移动方向，应该让 w 向右走而不是向左走，也可以知道什么时候会到达最低点（梯度为0的地方）。此处引入一个学习率α，可以控制走的快慢，一般训练学习率α不能太大也不能太小，太小的话，可能导致迟迟走不到最低点，太大的话，会导致错过最低点！代码：impor
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2024-08-21 11:37:13
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pip install deepctr -i http://pypi.douban.com/simple/ --trusted-host pypi.douban.com最开始我用上面这条命令，可以安
原创
2023-01-17 02:09:56
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自动特征工程 自动工程的三个方向，隐式特征组合（如NN，FM），半显式特征组合（如GBDT）与显式特征组合（显式特征叉乘）。 隐式特征组合 主要特点是对连续值特征非常友好，最成功的应用场景是语音和图像但是深度神经网络并不是万能的，在深度学习中，高维离散特征的变量处理非常复杂，同时缺乏可解释性，过于黑盒化也是神经网络大家关注的焦点。这样会导致深度学习出来的特征组合相对难用到其他算法之上，也很难给
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2024-07-09 08:08:58
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文章目录引言问题背景错误原因分析可能的解决方案实战举例报错背景验证方案小结结尾 引言随着深度学习在各领域的广泛应用，GPU计算已经成为了许多研究者和工程师的必备工具。特别是在使用诸如TensorFlow、PyTorch等深度学习框架时，我们经常需要指定特定的GPU设备来进行计算。然而，有时尽管已经设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，程序仍然会默认使用GPU设备“0”。本文将深
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2024-04-28 19:50:54
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前言本文讨论在Unity URP中，如何使用GPU Instancing，以及和Static Batching, SRPBatcher的关系。几种Batching方式的原理简述Static Batching将一组静态物体的模型batch成一个模型，并作为一个整体提交的GPU。绘制的时候这些物体可以正常的做culling，Unity会将通过Culling的物体使用索引偏移的方式绘制。SPR Batc
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2024-06-26 13:20:54
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在简单的看了一点Java的基本内容后，我开始尝试写自己的第一个Java程序。由于某些原因，学校官方的教务APP看不了自己这学期的平均绩点，就想着自己动手，写一小段代码，算一下自己的平均绩点。程序的功能很简单，输入自己的各科绩点和对应的学分，输出平均绩点。代码：/**
*Program:GPA Calculator
*Version: 1
*CopyRight:jiuwei
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2024-03-01 13:59:37
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进入Anaconda Promt，在这里面创建虚拟环境找到Anaconda目录中的envs，记住这个的路径 一路转到这个envs目录下，在这里面建虚拟环境。每个人的envs文件在的位置不一样，这只是我自己的位置。为什么要在这里面建虚拟环境，因为我的C盘容量不够了，在e盘建的虚拟环境，下载的pytorch也在e盘。 创建虚拟环境，名字是pytorch-GPU，python版本是3.8#创建环境
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【deep learning with pytorch】Tensorpytorch 与tensorflow一样为python的科学计算库，可以自动为神经网络进行反向梯度传播。在pytorch中最关键的库就是autograd，就是它起到了这个作用。 autograd这个库让变量类型为tensor的变量可以自动进行梯度运算，但是梯度运算需要基于运行的框架之中，也就是说，只有当网络在跑的时候才能够做反向
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2023-08-29 19:58:06
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目录了解准备工作1.下载包2.导入pycharm3.导入所需包代码（例：run_classification_criteo.py）导入所需包数据预处理1.对稀疏特征进行标签编码，对稠密特征进行简单转换2.计算每个稀疏字段的唯一特征数，并记录密集特征字段名称3.为模型生成输入数据4.定义模型、培训、预测和评估 了解浅梦大神的这个写的还是就我而言 我觉得非常好了，非常值得操作一下 DeepCTR：易
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2023-10-12 16:03:57
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framebuffer简介与应用使用GUI测试framebuffer不太方便，最简单的方法是用应用层的小程序来测试1.gpu与fb的关系gpu就是soc中的一个外设，对外体现就是寄存器。cpu可以发命令给gpu，比如给两个端点，gpu就会去做具体的画线操作。这样就减轻了cpu的负担，有点类似于DMA的作用下图是一个典型的嵌入式系统显示机制 2.在系统中查看lcd参数在测试前，最重要的就是把带有刷屏
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2024-04-17 21:53:26
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正文nvidia-docker run --rm nvidia/cuda:10.0-develdocker开的容器中要想支持gpu，也必须安装cuda(安cuda时会自动安驱动)1、可以直接使用tensorflow、pytorch等官方提供的gpu镜像。2、如果想自己定制，可以基于nvidia/cuda镜像，进行配置(不要从头自己配置)二、Docker19.03之后，内置gpu支持****增加了对
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2024-10-27 19:17:21
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目录1.1、快速入门1.1.1、中文文档：1.1.2、makedown模式下加载图片1.1.3、求积分公式：1.1.4、查看版本信息1.1.5、numpy快的原因1.2、基本使用1.2.1创建1.2.2属性1.2.3形状的改变1.2.4常见数组的创建1.2.5、随机数1.3、切片和索引1.3.1、索引1.4、基本函数1.5、广播机制1.6、级联和分割1.6.1级联操作1.6.2分割操作1.7、函数
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2024-04-25 16:21:40
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DIN模型的由来DIN模型是在基准模型的基础上加入注意力机制模型，基准模型是由Embedding Layer、Pooling Layer、Concat layer、MLP layer、Loss组成的。由于基准模型是在特征输出后经过MLP层后才进行了特征交互处理，故特征的交互是欠缺的，在输入特征时直接加上交互也是不妥的，这样大大的增加了计算量，故加入广告与用户行为的注意力机制，即通过关注广告与用户历
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2023-12-02 17:15:09
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