原创 自動控制原理實驗一——離散控制系統建模和仿真
1.採用雙線性變換法將傳遞函數離散化 已知一個模擬控制器的傳遞函數爲： 用雙線性變換法（Tustin）法，求出與之等價的離散表達式 D(z)，採樣週期 T=1s： num = [11 1]; den = [3 1]; sys =
2020-07-06 12:43:39
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原创 樹網的核|圖論
題目描述 Description 設T=(V, E, W) 是一個無圈且連通的無向圖（也稱爲無根樹），每條邊到有正整數的權，我們稱T爲樹網（treebetwork），其中V，E分別表示結點與邊的集合，W表示各邊長度的集合，並設T有n個
2020-06-17 18:20:09
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原创 Siammask源碼demo運行配置
不得不說王強大神是真的強，如果過幾年能去中科院，或許能有機會和人家一起工作嘻嘻嘻。但還是先別想屁喫，好好學習纔是正經。配了兩天環境之後，今天終於跑起了siammask的demo。雖說官方github項目上有詳細步驟，但我畢竟lin
2020-06-17 09:40:58
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原创 Python學習之numpy（一）
參考資料 創建指定值的向量：my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) 此數組具有shape方法，並可以通過下標訪問。numpy數組是可修改的。 創建零向量：my_array = np.zeros((
2020-06-17 09:40:58
原创 NOIP2010 機器翻譯|模擬
題目背景 Background 小晨的電腦上安裝了一個機器翻譯軟件，他經常用這個軟件來翻譯英語文章。 題目描述 Description 這個翻譯軟件的原理很簡單，它只是從頭到尾，依次將每個英文單詞用對應的中文含
2020-06-02 10:13:05
原创 splay單旋與雙旋
在貼吧看了個娛樂向的騙回復帖子，說雙旋比單旋慢。好吧，我承認可能在某一次是這樣。但別忘了，splay可是平攤時間複雜度的。 那爲啥我們要雙旋呢？如果你手動模擬四個以上的點的旋轉，你會發現，如果單旋一條鏈的葉子到根，轉完了還
2020-06-02 10:13:05
原创 過河問題|動態規劃
題目描述 Description 有一個大晴天，Oliver與同學們一共N人出遊，他們走到一條河的東岸邊，想要過河到西岸。而東岸 邊有一條小船。 船太小了，一次只能乘坐兩人。每個人都有一個渡河時間T，船劃到對岸的時間等於
2020-02-23 08:07:29
原创 場景文本監測總結
下面的鏈接均來源於公衆號【CSIG文檔圖像分析與識別專委會】的推送。 Scene Text Detection Scene Text Recognition End-to-end Scene Text Detection and
2019-09-03 02:37:28
原创 全卷積神經網絡FCN詳解（轉）
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/gujianhan/p/6030639.html 再貼一篇論文翻譯：https://www.cnblogs.com/xuanxu
2019-08-23 02:17:26
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原创 Anaconda虛擬環境操作
列出所有虛擬環境：conda info -e 新建虛擬環境：conda create -n your_env_name python=X.X 激活某虛擬環境：conda activate your_env_name 退出虛擬環境：deac
2019-08-23 02:17:26
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原创 【閱讀筆記】Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation
論文翻譯：https://www.cnblogs.com/xuanxufeng/p/6249834.html 比較不錯的論文解讀：https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/7843283
2019-08-23 02:17:26
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原创 TensorFlow2.0學習（二）BasicClassify
之前的helloworld用的是mnist作爲數據集，今天真正意義上的第一個tf2.0程序，用得是官方準備的服裝數據集。https://tensorflow.google.cn/tutorials/keras/basic_classifi
2019-08-23 02:17:25
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原创 【閱讀筆記】AlexNet
paper 論文翻譯 網絡結構 網絡包括5個卷積層和3個全連接層。 第一個卷積層的輸入是224 × 224 × 3的圖像。用96個11 × 11 × 3的，步長爲4像素的內核去過濾（步長是相鄰神經元感知區域中心之間的距離）。結果
2019-08-23 02:17:25
原创 Python：獲取當前電腦中空餘容量最大的GPU
import pynvml pynvml.nvmlInit() # 初始化 deviceCount = pynvml.nvmlDeviceGetCount() # 獲得計算機中GPU的個數 largest_free_mem
2019-08-23 02:17:25
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