原创 Virtual.Lab Acoustics聲學仿真計算高級應用實例&聲學仿真計算從入門到精通.光盤下載鏈接
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2020-06-27 10:43:11
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原创 python 讀取和寫入txt文件的方法
import matplotlib.pylab as pylab def loaddata(filename): infile = open(filename, 'r') #定義兩個list，用於存放數據 x = [] y = []
2020-06-04 08:31:00
原创 win10系統禁用defender的暴力卸載方法
方案二:【不可恢復】用腳本完全卸載Windows Defender 如果你想完全卸載Windows Defender，不留任何其相關服務，以免以後和其他軟件造成衝突，你可以使用以下方法。但是注意，此方法不可逆，如果使用了，Windows
2019-07-15 22:14:24
原创 Catia V5R21軟件安裝教程
1、右鍵單擊壓縮包，選擇解壓 2、進入解壓後的文件夾，然後雙擊運行Setup開始安裝 3 、 出現這個窗口點擊下一步 4、這裏的安裝路徑大家可以自行更改，更改方式是點擊瀏覽，選擇要安裝的路徑，我這裏安裝到F盤，設置好後點擊下一步
2019-05-13 17:36:22
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原创 不需要預訓練模型的檢測算法—DSOD
論文：DSOD： Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch 論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1708.01241 caffe代碼：https
2019-03-24 20:20:49
原创 如何讀取pkl的文件中數據並存入txt格式中
打開.pkl文件代碼： import cPickle as pickle f = open('test.pkl') inf = pickle.load(f) print inf 再打開一個txt文件，向內寫入剛纔讀取的信息 ft =
2019-03-22 20:32:31
原创 VOC數據集製作和比例設置（轉）
相信看這篇文章的人都在做深度學習吧，此數據集是爲目標檢測做的數據集，有錯誤處請海涵 代碼見我的github上：https://github.com/EddyGao/make_VOC2007 第一步：首先了解VOC2007數據集的格式 1)
2019-03-14 19:44:46
原创 機器學習總結(一)：線性迴歸、嶺迴歸、Lasso迴歸（轉載待整理）
https://blog.csdn.net/hzw19920329/article/details/77200475 線性迴歸作爲一種迴歸分析技術，其分析的因變量屬於連續型變量，如果因變量轉變爲離散型變量，將轉換爲分類問題。迴歸分析屬於有
2019-03-03 23:58:24
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原创 面試問題集錦（機器學習和深度學習）
1. OHEM + faster RCNN 和 resnet Faser RCNN 的優點是什麼？ 算法概述： 首先篩選出那些對結果（分類和檢測）影響比較大的樣本，然後將這些篩選得到的樣本在隨機梯度下降中訓練。 實際的操作是利用兩個ROI
2019-03-03 23:58:13
原创 OHEM+fast RCNN的總結和代碼解析
這是CVPR2016的一篇論文，用於目標檢測，本篇博文先介紹這個算法，然後介紹其Caffe代碼。 論文：Training Region-based Object Detectors with Online Hard Example Min
2019-02-28 21:37:32
原创 teamviewer終於解決了商業用途，試用版過期的問題（解決了好幾天總結出來）
目錄 1.window下teamviewer不能用的問題 2.Ubuntu下解決teamviewer不能用的問題 這樣再重新安裝基本上就可以了。基本上就可以了。 window下teamviewer不能用的問題 關於這個問題，我解決了好
2019-01-16 23:09:56
原创 如何修改MAC
1、查看現有的mac地址 步驟：打開cmd界面，輸入ipconfig/all按回車 上圖中值的位置就是新mac地址的填寫位置，自己新寫一個mac地址點擊保存即可。
2019-01-16 23:09:56
原创 APDL實現ANSYS的結果輸出
APDL實現ANSYS的結果輸出 1 概述 ANSYS作爲通用有限元仿真計算軟件應用非常普遍，其強大的參數化功能更是使得ANSYS的使用方便很多。在計算過程中，通常需要對計算結果進行統計，ANSYS計算的模型大多時候節點單元數目很多，結果
2018-12-23 23:25:34
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原创 深度學習聖經 裏面關於超參數和驗證集這一章節
在NG的ML課程中和西瓜書中都有提到：最佳的數據分類情況是把數據集分爲三部分，分別爲：訓練集(train set)，驗證集(validation set)和測試集(test set)。那麼，驗證集和測試集有什麼區別呢？ 實際上，兩者
2018-12-07 23:34:25