原创 深度學習：卷積神經網絡，卷積，激活函數，池化，卷積問題
卷積神經網絡——輸入層、卷積層、激活函數、池化層、全連接層 https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198357?utm_source=blogxgwz3 一、卷積層 特徵提取 輸
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原创 機器學習：評價指標：分類問題、迴歸問題、排序問題
參考：鏈接：https://www.jianshu.com/p/4dde15a56d44 https://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/49408319 評價指標(Evaluati
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原创 深度學習：tensorflow基礎知識，損失函數
一、tensorflow的計算圖 Tensorflow是一個通過計算圖的形式來表述計算的編程系統，計算圖也叫數據流圖，可以把計算圖看做是一種有向圖，Tensorflow中的每一個節點都是計算圖上的一個Tensor, 也就是張量，而節點之間
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原创 深度學習：欠擬合、過擬合、正則化，BN ,L1/L2 範數正則化、bagging集成，dropout
https://github.com/imhuay/Algorithm_Interview_Notes-Chinese 一、欠擬合、過擬合 欠擬合指模型不能在訓練集上獲得足夠低的訓練誤差； 過擬合指模型的訓練誤差與測試誤差（泛化誤差）之間
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原创 C++STL:容器Vector ,string ,map,set,list,queue,deque
C++ STL中最基本以及最常用的類或容器無非就是以下幾個： string vector set list map queue deque 一、Vector :可變數組容器 #include<vector> Vector<int> vec
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原创 python基礎:數據結構，列表，字典，元組，集合，運算
https://www.cnblogs.com/Vennet/p/4110059.html https://blog.csdn.net/ZOU19900101/article/details/79103515 列表：shoplist =
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原创 劍指offer：兩個面試案例： 把字符串變成整數、正則表達式匹配（字符串）
一、把字符串變成整數 解題： 邊界條件： 數據上下 溢出 空字符串 只有正負號 有無正負號 錯誤標誌輸出 c++代碼 class Solution { public: int StrToInt(string str)
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原创 深度學習：感受野、卷積，反池化，反捲積，卷積可解釋性，CAM ,G_CAM,爲什麼使用CNN替代RNN?
憑什麼相信你，我的CNN模型？（篇一：CAM和Grad-CAM)：https://www.jianshu.com/p/1d7b5c4ecb93 憑什麼相信你，我的CNN模型？（篇二：萬金油LIME)：http://bindog.githu
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原创 深度學習：經典網絡模型lenet,alexnet,vggnet,googlenet,Resnet,densenet可解釋性
在CNN網絡結構的進化過程中，出現過許多優秀的CNN網絡，如：LeNet，AlexNet，VGG-Net，GoogLeNet，ResNet,DesNet. 提出年份 主要方向：網絡加深，增強卷積模塊 1、LeNet： LeNet誕生
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原创 深度學習：人臉識別Facenet_cvpr2015+MTcnn
論文_2015cvpr：FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering facenet史上最全代碼詳解：https://blog.csdn.net/u
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原创 劍指offer：機器人的運動範圍（動態規劃）66
https://blog.csdn.net/malele4th/article/details/79337046 https://blog.csdn.net/gogokongyin/article/details/51788291 一、題
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原创 牛客網刷題：python基礎
sort 與 sorted 區別： sort 是應用在 list 上的方法，sorted 可以對所有可迭代的對象進行排序操作。 list 的 sort 方法返回的是對已經存在的列表進行操作，無返回值，而內建函數 sorted 方法返回的
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原创 深度學習：圖像檢測概述rcnn, fastrcnn, fasterrcnn,yolo,ssd
RCNN,Fast RCNN ,faster Rcnn :https://www.cnblogs.com/dudumiaomiao/p/6560841.html 一文看懂目標檢測 rcnn fast rcnn faster rcnn yo
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原创 深度學習：batch normlization
https://www.zhihu.com/question/38102762/answer/607815171 數據經過歸一化和標準化後可以加快梯度下降的求解速度，這就是Batch Normalization等技術非常流行的原因，它使得
2019-03-04 03:07:51
原创 深度學習：空洞卷積dilated convolution
https://zhuanlan.zhihu.com/p/43784441 一、空洞卷積概念 引入空洞卷積不得不提的是感受野，感受野就是卷積神經網絡的每一層輸出的特徵圖(fe ature map)上的像素點在原圖像上映射的區域大小。空洞卷
2019-02-27 13:49:15
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