重新看这篇文章是因为最近看到一篇论文FoveaBox算法的基础框架是RetinaNet，所以干脆重新记录一下。1.Focal loss:在文章中提出 one-stage 的检测模型在精度上没有two-stage的检测模型好的原因是类别不平衡，Focal loss 的提出是为了解决检测中简单-困难样本不均衡的问题【提高困难样本对模型的影响】。-----------------------------
ACC自适应巡航系统想必不用多说，从名字就能猜个大概，简单来说就是当你设定好车速和前车距离，车辆就会自动控制油门和刹车辅助你驾驶，以缓解驾驶员疲劳，当前方有车的时候可以与前车保持设定的距离，自动加减速，没有车的时候按照设定的速度巡航，尤其是在城市拥堵的路况和高速道路行驶中更能体现其优势。 如今越来越多的车型上搭载这套驾驶辅助系统，越来越多的普通购车消费者也会接触到这一科技
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2023-11-02 19:28:57
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第一题 def accum(s):
# TOD
pass
# accum("abcd") => "A-Bb-Ccc-Dddd"
# accum("cwAt") => "C-Ww-Aaa-Tttt" 这到题用到了字符串的字母大写、小写、字符串拼接、复制。用到的函数有 join 将列表中的内容按照指定字符连接成一个字符串，upper()
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2023-12-05 20:24:36
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好记性不如烂笔头，纯粹为自己的学习生活记录点什么！tensorboard 同时显示多个模型准确率和损失率tensorboard 同时显示多个模型的accuracy和lossFound more than one graph event per run, or there was a metagraph containing a graph_def, as well as one or more g
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2024-08-20 22:10:52
323阅读
## 实现ACC 架构指南
### 概述
在软件开发过程中，ACC 架构是一种常用的架构模式，可以帮助开发者更好地组织和管理代码。本文将介绍ACC 架构的实现步骤，并给出每一步所需的代码示例。
### ACC 架构实现步骤
以下是实现ACC 架构的基本步骤，可以通过表格展示如下：
| 步骤 | 描述 |
| ----- | ------- |
| 1 | 创建Action文件夹 |
| 2
原创
2024-05-09 04:18:18
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# 实现 PyTorch 的 ACC 曲线：新手指导
在让您了解如何用 PyTorch 实现准确率（ACC）曲线之前，我们需要明确工作流程。以下是整个过程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 加载和准备数据集 |
| 3 | 定义模型 |
| 4 | 训练模型并记录准确率 |
| 5 | 绘制
原创
2024-10-27 04:46:18
109阅读
混淆矩阵中： 模型整体效果：准确率：
1. 准确率
Accuracy
就是所有预测正确的所有样本除以总样本，通常来说越接近
1
越好
捕捉少数类的艺术：精确度，召回率和
F1 score： 精确度
Precision
，又叫查准率，表示所有被我们预测为是少数类的样本中，真正的少数类所占的比例。
精确度是
”
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2023-10-26 10:56:42
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写一点自己理解的AdaBoost，然后再贴上面试过程中被问到的相关问题。按照以下目录展开。当然，也可以去我的博客上看Boosting提升算法AdaBoost
原理理解实例算法流程公式推导面经 Boosting提升算法AdaBoost是典型的Boosting算法，属于Boosting家族的一员。在说AdaBoost之前，先说说Boosting提升算法。Boosting算法是将“弱学习
状态机介绍在RM内部维护着所有Application的状态。对于每个Application都有一个RMApp对象与之对应。在RMApp的实现类RMAppImpl中，维护着对象的基本信息，包括起始时间、名字、用户、组等信息，其中最复杂的部分莫过于其维护的状态机。状态与转换解释NEW RMApp的初始状态，当客户端通过RPC调用RM的submitApplication方法后，RM会初始化RMAppIm
1.深复制和浅复制的区别 对象拷贝的两种方式，深复制就是复制整个对象到另一个内存中，浅复制就是复制指向对象的指针，并不拷贝对象本身。 简单的来说浅复制就是两个变量指向了同一块内存区域，深复制就是两个变量指向了不同的内存区域，内存中的类容是一样的。2.非集合对像的copy和Mutablecopy （1）可变对象的copy和mutableCopy方法都是深复制 （2）不
引言
很多时候我们都用到ROC和AUC来评判一个二值分类器的优劣，其实AUC跟ROC息息相关，AUC就是ROC曲线下部分的面积，所以需要首先知道什么是ROC，ROC怎么得来的。然后我们要知道一般分类器会有个准确率ACC，那么既然有了ACC，为什么还要有ROC呢，ACC和ROC的区别又在哪儿，这是我喜欢的一种既生瑜何生亮问题。
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2023-07-09 21:26:29
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自适应巡航控制（Adaptive CruiseControl）是对传统定速巡航控制（CC）功能的升级，是一种基于传感器识别技术而诞生的智能巡航控制。一、ACC的功能ACC的工作模式见图1，可以实现速度控制（定速巡航）和距离控制（车距保持）。距离控制根据行程工况的不同，分为稳态跟车、前车急减速、前车急加速、旁车切入、前车切出、远处接近前车、主动避撞7种模式，而且要求模式切换时要平滑过渡。而随着技术的
原创
2021-04-16 11:12:37
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讲解了在随后的章节中用来实现、分析和比较算法的基本原则和方法。颠倒数组元素的顺序int N = a.length;
for(int i = 0; i < N/2; i++){
double temp = a[i];
a[i] = a[N-1-i];
a[N-i-1] = temp;
}矩阵相乘（方阵，行列相等）int N = a.length;
double[
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2024-08-11 11:34:29
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一、概述如下图1所示，ACC控制系统多采用分层控制结构，上层（或外层）控制重点描述驾驶员跟车行为特性，根据当前的行驶环境，以驾驶员跟车模型为依据，输出安全跟车所需期望加/减速度；下层（或内层）控制依据上层得出的期望加速度或期望车速，通过节气门和制动器的切换控制，使得车辆的实际加/减速度能够追踪实现上层控制器的期望加/减速度。图 1 ACC控制系统原理图二、目标识别ACC目标识别的主要任务包括两个
原创
2021-04-16 11:12:13
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深度学习常用性能评价指标前言基于准确度的指标基于排名的指标基于图数据的指标前言深度学习性能指标是用于评价深度学习模型性能的依据，是设计模型的重要依据。基于准确度的指标 对于模型而言仅统计预测正确或错误的个数其意义有限，标准化的衡量具有更准确的参考价值。 准确率(Accuracy, ACC)：判断正确的结果与所有观测样本之比， 精确率(precision)或阳性预测值(Positive Predic
transformers的Trainer中使用CRF0. 关于CRF1. 下载一个pytorch实现的crf模块2. torchcrf的基本使用方法3. 对transformers模块进行修改4. 对torchcrf模块进行修改5. 关于评估 0. 关于CRF条件随机场（CRF）是序列标注任务中常用的模型，其基本作用是给定一个序列的特征，对序列中每一个节点的状态进行预测，既可以单独用于序列标注任
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2024-05-22 12:45:14
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我们在训练和验证模型时都会将训练指标保存成起来制作成图表，这样可以在结束后进行查看和分析，但是你真的了解这些指标的图表的含义吗？在本文中将对训练和验证可能产生的情况进行总结并介绍这些图表到底能为我们提供什么样的信息。让我们从一些简单的代码开始以下代码建立了一个基本的训练流程框架。从 sklearn.model_selection
导入 train_test_split 从 sklearn.data
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2023-05-26 16:17:05
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前方车辆检测，这里指的是基于车辆自身对象，而不是公路交通部分的车辆检测。前方车辆检测，可以用于防碰撞系统、进而用于自动巡航（ACC）等功能，应用场景广泛，所以，此技术是一项比较基础的技术。而先前的ACC，只是基于正前方车辆的检测，对于侧面的车辆或环境的跟踪能力有限。但随着各种传感器和导航地图的应用，ACC的能力也会大大增强。ACC只用于高速行驶状态，但已有低速跟车系统的研究，某公司已计划未来两年内
- 第一步# define the functiondef training_vis(hist): loss = hist.history['loss'] val_loss =
原创
2018-03-04 20:51:42
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# Pytorch计算准确率（ACC）的简单介绍
在深度学习中，准确率（Accuracy）是评估模型性能的重要指标之一。它表示模型正确预测的样本数量与总样本数量之比。在本文中，我们将介绍如何在PyTorch框架中计算分类模型的准确率，并通过示例代码进行说明。
## 准备工作
首先，我们需要安装PyTorch。如果你尚未安装，可以使用以下命令进行安装：
```bash
pip install
