编辑丨新机器视觉目前，无人机（UAV）或空中机器人正处于快速发展时期，基于YOLO算法的目标检测性能在工业上已达到较高水平，该算法仍需要不断改进。无人机可以携带各种设备来完成不同的任务。这些任务的例子包括喷洒液体药物，测绘，物流运输，灾害管理，航空摄影以及播种肥料或种子。基于YOLO算法的物体检测技术已经能够实现人类行为分析，面罩识别，医疗诊断分析，自动驾驶，交通评估，多目标跟踪和机器人视觉。然而
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2024-02-05 21:53:34
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本文以从头实现YOLO的角度出发，解释了YOLO目标检测框架。本文不会描述网络的优点/缺点或每个设计选择的原因，而是关注于它是如何工作的。在阅读本文之前，假设读者对神经网络，特别是CNN有一个基本的了解。文中所有的描述都与YOLO的原论文有关: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection by Joseph Redmon, San
# 学习 PyTorch YOLO 的完整指南
在深度学习领域中，目标检测是一个非常重要的任务，而 YOLO（You Only Look Once）是目前较为流行的目标检测算法之一。PyTorch 作为一个流行的深度学习框架，可以用于实现 YOLO。本文将指导初学者如何系统地学习并实现 PyTorch YOLO，包括整个流程、每一步所需的代码、详细注释以及序列图。
## 学习流程
下面是实现
4.4.yolo系列学习目标知道yolo网络架构，理解其输入输出知道yolo模型的训练样本构建的方法理解yolo模型的损失函数知道yoloV2模型的改进方法知道yoloV3的多尺度检测方法知道yoloV3模型的网络结构及网络输出了解yoloV3模型先验框设计的方法知道yoloV3模型为什么适用于多标签的目标分类了解yoloV4模型YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用a
第一代：JUnit :
优点：1.开源
2．测试后代码的质量提高明显
3．JUnit是Java写的
4．开发者写出测试代码。它证明代码需要做什么。如果有Bug会报错。
缺点：1。完全手动工作
2．为达到覆盖率，每100行代码写200-400行的测试代码
3．需要写很多的setup()、 shutdown()方法
4．测试代码难以维护，代码改
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2024-10-23 10:28:04
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参考教程：DataXujing/YOLO-v5: Pytorch YOLO v5 训练自己的数据集超详细教程！！！ (提供PDF训练教程下载） (github.com)教程特别详细，这里做主要步骤总结，方便下次快速上手 主要流程目录一、pip install -U -r requirements.txt，安装如果报错csdn都能找到快速解决答案二、数据集按下面目录排列好三、选择使用的YO
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2024-01-10 13:26:19
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Python有很多作用，接触过python的朋友肯定知道其几乎无所不能，前端、后端、数据、ML\AI、自动化、爬虫、数据分析，人工智能等等。第一阶段：Python入门（框架再怎么变，基本语法不会变，基础中的基础）数据类型循环判断常用模块函数、迭代器、装饰器递归、迭代、反射面向对象编程第二阶段：WEB前端基础（坑比较多，多敲）做WEB当然要懂点基本的前端知识。html/css 基础原生JSJQuer
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2023-10-08 23:26:03
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1. 为什么是pytorch在深度学习领域，框架已经比较成熟，再tensorFlow2.0发布之后，工业界基本是tensorFlow一家独大（caffe哭)，这很大程度上是因为tensorFlow庞大社区的支持和设备管理上简单的操作。而pytorch因为与python是好基友而且和numpy等科学计算库相容性较好，且容易调试，成了科研界的爱宠。由于作者是为了做科研项目（捡垃圾吃）而学习所以使用to
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2023-08-13 23:42:37
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编程零基础，可以学习 Python 吗”，这是很多初学者经常问我的一个问题。当然，在计算机方面的基础越好，对学习任何一门新的编程语言越有利。但如果你在编程语言的学习上属于零基础，也不用担心，因为无论用哪门语言作为学习编程的入门语言，总是要有一个开始。就我个人的观点，Python 作为学习编程的入门语言是再合适不过的。凡是在大学计算机专业学习过 C 语言的同学都感同身受，认为 C 语言不是很好的入门
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2023-08-14 14:40:59
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Java这门语言你要是单独拎出来，那还是挺复杂的，但你要是把它放到编程里面，那算不上难，因为编程这门行业本来就难，而且，现在大学计算机专业的学生，大学期间，会设置Java这门课程，所以，Java并不算难。你不用把它想的太复杂，它对于每个人的难易程度是不一样的。学习Java主要学习以下内容就可以了：1、JAVA编程基础（基础语法、面向对象、和谐特性等）2、WEB应用开发（静态网页制作、Oracle数
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2023-07-18 18:43:39
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文章目录一、d2lzh_pytorch包二、生成数据集二、画出数据集的散点图三、读取数据四、模型初始化及训练五、训练结果总结 一、d2lzh_pytorch包《动手学深度学习+PyTorch》配套的GitHub中配套的d2lzh_pytorch包加入IDLE的第三方库中。二、生成数据集num_inputs = 2
num_examples = 1000
true_w = [2, -3.4]
tr
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2024-08-20 22:10:59
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# 动手学深度学：PyTorch 入门指南
深度学习是人工智能领域中一种重要的技术，它通过模拟人脑的神经网络来处理数据。而 PyTorch 是一个广泛使用的深度学习框架，由 Facebook 研发，因其灵活性和易用性而备受欢迎。在本篇文章中，我们将通过一些简单的代码示例来了解 PyTorch 的基本用法，帮助初学者快速上手。
## PyTorch 的基本概念
在深入探讨代码之前，我们先了解一
原创
2024-10-28 06:59:41
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YOLO 是的缩写，是一种用于目标检测的深度学习算法。它以其实时性能和高效率在计算机视觉领域中广受欢迎。YOLO 的核心思想是将目标检测问题的类别和位置。
回答：1、Web前端开发：通俗来讲，当你打开某个网站时，往往第一时间被那些炫酷的动态网页设计所吸引。但是，如果没有Web前端工程师，这些图片是不会动的。这样一个动态网页是怎么实现的呢?首先，需要UI设计师按照市场部要求进行每张图片制作;然后WEB前端工程师通过技术手段实现滚动效果。通俗点说web前端工程师就是用HTML5、CSS3、Java、jQuery、Ajax等技术把UI设计的页面效果做成网页
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2024-06-02 12:10:56
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1. 前置知识在学习某一个框架之前，比不可少的就是基础知识，对于Vue.js来说，需要具备的学习条件有：HTML,CSS,JS,Node.js。其中，HTML,CSS,JS作为前端开发必不可少的知识，是必须需要掌握的，如果不具备相应的知识，笔者十分不建议继续往下学习。而对于Node.js，在一开始的基础学习中，可以先不用考虑，但是在后面使用Vue cli 开发项目的时候，我们
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2024-06-06 14:16:01
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在当今技术发展迅猛的时代，学习编程成为了许多人的必修课。而在编程的学习过程中，学习Python语言被认为是一个非常好的选择。Python作为一种简单易学的编程语言，被广泛应用于各个领域，包括数据分析、人工智能、网络编程等。然而，要想在Python的学习之路上走得更远，掌握Linux操作系统也是必不可少的。
学习Python语言并不难，因为它的语法简洁清晰，易于理解和掌握。在学习Python的过程
原创
2024-05-08 11:18:27
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背景 本人目前为大四学生，已被清华大学拟录取。由于研究生目前初定的方向会涉及到深度学习的内容，导师说会利用pytorch进行缺陷检测等，涉及精密测量、先进制造等相关领域。因此，于毕业论文差不多初步完成之际开始自学。为了便于知识的整理，因此打算将每一次的学习内容，整理成笔记，方便自己查看巩固，以及其他志同道合的朋友参考查阅。编译器为PyCharm，参考书籍为软件工程朋友推荐的《动手学深度学习(pyt
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2023-08-10 16:37:25
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目录一、深度学习硬件CPU 和 GPU1.1 深度学习硬件◼ 计算机构成◼ 程序执行的原理◼ 内存◼ 存储器◼ 中央处理器（CPU）1.2 如何提升cpu的利用率？（如何使运算在cpu上进行的更快，特别是数值运算：矩阵乘法、线性运算等）◼ 提升空间和时间的内存本地性◼ 尽量使用多核并行计算1.3 GPU◼ GPU◼ cpu和gpu的对比◼ 如何提升GPU的利用率？◼ CPU/GPU带宽◼ 如何在C
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2024-01-02 10:03:43
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ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch本项目将《动手学深度学习》 原书中MXNet代码实现改为PyTorch实现。原书作者：阿斯顿·张、李沐、扎卡里 C. 立顿、亚历山大 J. 斯莫拉以及其他社区贡献者，GitHub地址：https://github.com/d2l-ai/d2l-zh此书的中英版本存在一些不同，针对此书英文版的PyTorch重构
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2024-02-29 12:52:15
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代码实现&&md笔记：https://github.com/SNIKCHS/d2l_RecSys_pytorch1.相关概念1.1协同过滤Collaborative Filtering协同过滤算法基于一个基础的强预设：在观测到用户消费过条目A之后，有很高的可能性观测到用户会喜欢与A相似的条目B（Item CF）以及相似的用户可能喜欢同一个条目。所以协同过滤的核心在于描述条目和用户的
