ResNet是视觉领域的一个重要模型，其残差连接的思想更是影响了后续很多模型的设计。 总算是把这玩意儿给折腾出来了，后续更新一个使用搭建的ResNet训练案例。 自己动手实现，强烈建议手动debug一遍，加深理解。

Matplotlib是python进行绘图的重要包，基本满足日常的需要，是进行数据分析、可视化等不可或缺的一部分。 图表基础知识 画板 figure 画纸 subplot 画纸上方是表题 title 坐标轴 axis 图例 legend 网格 grid 点 marker 理解 plt ax fig 是什么？https://zhuanlan.zhihu.com/p/93423829 plt.figure() plt.plot() plt.show() 一般我们就是使用 plt.xxx 进行绘图，可以迅速绘制出基本图表…

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.09384.pdf 参考： 官方教程：https://github.com/jiaxi-wu/MPSR/blob/master/INSTALL.md 【代码调试】《Multi-scale Positive Sample Refinement for Few-shot Object Detection》_薛铁钢 实验环境 RTX 3090*2 Pytorch 1.10 cuda 11.3 Python 3.6.5 环境配置 创建虚拟环境 conda cr…

最近遇到了一些需要使用Matlab的场景，但没有系统学习过 (但其语言特点和Python 还是比较相似的)，特开此文，学习和记录，持续更新.... 引言 Matlab （matrix laboratory）MathWorks出品 商业数学软件 在 数据分析、无线通信、深度学习、图像处理 与计算机视觉、信号处理、量化金融与 风险管理、机器人，控制系统等领域都被广泛应用 软件主要面对 科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将 数值分析、矩阵计算、科学数据可视化 以及非线性动态系统 的建模和仿真等诸多强大…

论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.03385 阅读理解 通过学习残差F(x)=H(x)-x比直接拟合底层函数H(x)是更有效的,能够解决深层网络难以训练的情况，网络结构上使用了跳跃连接 来实现这种残差学习。 Abstract 深度的神经网络难以训练，本文提出了一种残差的框架来简化网络的训练。我们明确地重新定义各层 为 参照各层输入 学习的残差函数，而不是 学习未参考的函数，并进行了证明残差网络更容易优化，在ImageNet数据集使用152层的残差网络（比vgg还深8倍），但复杂度更低，…

公式显示存在一定问题，有些公式渲染不了。 阅读理解 。。。 Abstract 提出了YOLO，相较于之前的工作使用分类器进行检测，YOLO 将 物体检测定义为一个空间分离的边界框 和 相关的类比概率 回归问题。YOLO可以直接在对图像进行异常评估后得到这些数据。然后说YOLO 是一个单一网络，速度非常快，可以进行端到端的优化。实现了一个更小版本的fast yolo，与最先进的比 ，会出现更多定位错误，但不太可能在背景上预测假阳性。最后YOLO学习到了物体的普遍表示，当应用于其他领域，也优于一些现有方法。 Intro…

string 字符串、List 列表、Set 集合、Hash 哈希、Zset 有序集合、 String Redis 基本数据类型， value 最多可达 512M 二进制安全，意味着Redis 的string 可以包含任何数据，比如 jpg图片 或者 序列化的对象 常用命令 set key value 设置相同的key 会覆盖之前的 get key append key value 将value 追加到 原值的末尾 strlen key 获得值的长度 setnx key value 无法设置已经存在的key inc…