原创 Signal to Noise Ratio——信噪比
信噪比(SNR or S/N)，即放大器的輸出信號的功率，與同時輸出的噪聲功率的比值，常常用分貝數表示。設備的信噪比越高表明它產生的雜音越少。一般來說，信噪比越大，說明混在信號裏的噪聲越小，聲音回放的音質量越高，否則相反。 信噪比是音箱回
2020-03-10 02:02:43
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原创 pytorch模型加載方法彙總
Pytorch有很多方便易用的包，今天要談的是torchvision包，它包括3個子包，分別是： torchvison.datasets ，torchvision.models ，torchvision.transforms ，分別是預定
2020-03-03 21:37:20
原创 常用預訓練模型下載地址
https://github.com/pytorch/vision/tree/master/torchvision/models 幾乎所有的常用預訓練模型都在這裏面 總結下各種模型的下載地址： Resnet: model_u
2020-02-26 06:20:28
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原创 python中的*和**
*星號（asterisk）主要在函數定義和函數調用時使用。與C語言中的指針無任何關係。 1.函數定義時 使用單個*會將所有的參數，放入一個元組tuple供函數使用 使用**會將所有的關鍵字參數，放入一個字典dict供函數使用 2.函數調用
2020-02-26 06:20:28
原创 python裝飾器-------在代碼運行期間動態增加功能的方式
def log(): 裝飾器本質上是一個接受函數作爲參數，並返回一個函數的這種高階函數，用在定義函數或類時。log就是裝飾器 裝飾器可以用函數實現，也可以用類實現。 python放置裝飾器的語法：@log @property: cl
2020-02-26 06:20:28
原创 “AI芯片”通識
目錄 一、AI芯片概述 二、AI芯片的分類和市場劃分（雲端/終端，訓練/推理） 三、AI芯片技術路線（GPU/FPGA/ASIC，現狀/短期/長期方向） 四、AI芯片市場分析（四大場景：數據中心、自動駕駛、安防、手機終端） 五、AI芯片主
2020-02-24 17:35:03
原创 環境變量到底有什麼用？
我們知道當我們編譯並生層一個exe程序時，要運行此exe程序，需要將編譯過程中依賴的鏈接庫dll文件都放到附近纔可以。 如果我們將這些庫目錄加入環境變量後，那麼運行exe時系統會自動到環境變量查找，查找到就可以在執行時，隨時加載（這就是環
2020-02-21 08:41:36
原创 Json-5.0
另可參考https://www.cnblogs.com/yelongsan/p/4134384.html #include <string> #include <json/json.h> #include <stdio.h> #inc
2020-02-21 08:41:36
原创 c++宏定義、調用及編譯過程等
/* //c++編譯器，對源文件的編譯實質就是對每個cpp都分別生成.obj，包括main.cpp. 但是main.cpp和其他的.cpp文件是有區別的。其他的.cpp可以直接include到各自的頭文件進行編譯。 而main.cpp即
2020-02-21 08:41:35
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原创 清華源安裝GPU版—Pytorch 1.2.0
用conda安裝Pytorch過程中會連接失敗，這是因爲Anaconda.org的服務器在國外，需要切換到國內鏡像源： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.
2020-02-21 08:41:35
原创 darknet分類源碼解析
void validate_classifier_multi(char *datacfg, char *filename, char *weightfile) { int i, j; network net = pars
2020-02-21 08:41:35
原创 遍歷文件夾下所有文件將文件名寫到txt中（X86）
https://www.cnblogs.com/tgyf/p/3839894.html #include "io.h" #include <fstream> #include <string> void getFilesAll(str
2020-02-21 08:41:35
原创 無人車車道線檢測
https://aistudio.baidu.com/aistudio/competition/detail/5 任務：預測圖像中每一個像素位置，所屬的標籤類別 挑戰： 1.像素級 2.車道線有直線，曲線，缺失，上下坡造成的空間彎曲，光影
2020-02-21 08:41:35