yolov5训练安全帽检测模型 1、标注数据 2、整理数据 3、训练：修改：myvoc.yaml myvoc.yaml train: VOC_2022050201/train.txt val: VOC_2022050201/val.txt # number of classes nc: 1 # class names names: ["hat"] 4、开始训练 python train_20220502.p
最小二乘估计法介绍 最小二乘估计是一种利用观测数据估计线性模型中未知参数的方法，其基本的思想是选择合适的估计参数使得模型输出与传感器实测输出数据之差的平方和最小。 对于一个线性模型，其含有 \(m+1\) 种可观测的变量 \((\Omega_0,\Omega_1,...,\Omega_m)\)，每个参数（除
目录概主要内容FM优化扩展 Rendle S. Factorization machines. In IEEE International Conference on Data Mining (ICDM), 2010 概 SVM在很多领域都有应用, 却在推荐系统中没有什么特别好的效果, 作者认为主要原因是推荐系统的数据过于稀疏的原因. 因此, 本文提出FM来解决这一
\[f\left(x\right)=a_0+\sum_{n=1}^{\infty}\left(a_n\cos{\frac{n\pi x}{L}}+b_n\sin{\frac{n\pi x}{L}}\right) \] 傅里叶变换 傅里叶变换（法语：$Transformation de Fourier$、英语：$Fourier transform$）是一种线性积分变换，用于信号在时域（或空域）和频域之间的变换，在物理学和工
1. Linux系统发行版本 其实我们平日里说的Linux并不是Linux系统。李纳斯•托瓦兹开发的 Linux 只是一个内核。内核指的是一个提供设备驱动、文件系统、进程管理、网络通信等功能的系统软件。内核并不是一套完整的操作系统，它只是操作系统的核心。一些组织或厂商将Linxu内核与各种软
目录概主要内容训练预测疑问代码 Sedhain S., Menon A. K., Sanner S. and Xie L. AutoRec: autoencoders meet collaborative filtering. In International Conference on World Wide Web (WWW), 2015. 概 其实看到推荐系统结合AutoEncoder, 我的第一反应是通过encoder提取特征
(本文首发于公众号，没事来逛逛) 有读者让我讲一下 LSQ (Learned Step Size Quantization) 这篇论文，刚好我自己在实践中有用到，是一个挺实用的算法，因此这篇文章简单介绍一下。阅读这篇文章需要了解量化训练的基本过程，可以参考我之前的系列教程。 LSQ 是 IBM 在 2020 年发表的一篇文章
IA-GCN: Interactive Graph Convolutional Network for Recommendation 0.论文信息 paper地址：https://arxiv.org/pdf/2204.03827v1.pdf code：未公开 1. 摘要 问题： 在之前的研究工作中，在embedding过程中没有考虑user-item之间的交互特征 方法： 提出了IA-GCN模型，在user-item之间
镜像下载、域名解析、时间同步请点击 阿里云开源镜像站 VMware Workstation Pro 16 安装教程 笔者的运行环境： VMware Workstation Pro 16 Red Hat Enterprise Linux 8.3.0 1、需要提前一个操作系统的镜像文件 ISO，这个文件与 VMware 无关。实际上，在安装完 VMware 之后，VMware 的目
目录概主要内容输入简化 Wang Z., Zhang W, Liu N. and Wang J. Transparent classification with multilayer logical perceptrons and random binarization. In AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020. 概 和这儿类似的rule-based的网络, 主要探讨如何训练
4.1 Orthogonal Vectors and Suspaces Orthogonal vectors have \(v^Tw=0\)，and \(||v||^2 + ||w||^2 = ||v+w||^2 = ||v-w||^2\). Subspaces \(V\) and \(W\) are orthogonal when \(v^Tw = 0\) for every \(v\) in V and every \(w\) in W. Four Subsp
概要： 该文提出通过传输side信息来减弱基于神经网络压缩方法的伪影。 6.1 应用场景： 该文的工作是初步的探索端到端学习边信息的压缩，为得到增强的解码信息提供了借鉴。 6.2 关键设计思路： 边信息是由编码器通过分析原始图像和压缩图像之间的差别而获得的伪影描述符。在解码器中，接收到
Explanation of logistic regression cost function \[\begin{array}{c} \hat{y} = \sigma(w^Tx+b)\quad where\;\sigma(z) = \frac{1}{1+e^{-z}}\\ interpret \quad\hat{y} =P(y=1\mid x)\\ if\quad y=1:P(y\mid x)=\hat{y}\\ if\quad y=0:P(y\mid x
2.5. 红帽 Ceph 存储的网络注意事项 云存储解决方案的一个重要方面是，由于网络延迟和其他因素，存储集群可能会耗尽 IOPS。此外，由于带宽限制，存储集群可能会在存储集群耗尽存储容量之前很久就耗尽吞吐量。这意味着网络硬件配置必须支持所选的工作负载，以满足价格与性能的要求。
基于信号强度的测距收到环境的影响很大，一般误差会比较大，也很少在真实系统中使用。在实际系统中，较为常用的时基于信号传播时间来进行测距。 信号传播时间或者叫飞行时间（ToF，Time of Flight），指信号在介质内传播时间。已知信号在介质中传播速度的情况下，使用飞行时间可以估算出信号经过
一、广义线性模型角度理解逻辑回归 1.对数几率模型（logit model） 几率（odd）与对数几率 几率不是概率，而是一个事件发生与不发生的概率的比值。假设某事件发生的概率为p，则该事件不发生的概率为1-p，该事件的几率为： o
在构建线性分类器的时候，我们希望找一个决策边界将 positive examples 和 negative examples 较好地分开。对于一个 example, 我们希望分类的时候尽可能 correct (归到正确的一边) and confident (离决策边界尽可能远)。这就是 baby SVM 的 motivation。 在 SVM 中我们不延续之前的
什么是网络重构 本文省略大量复杂网络、图重构预备知识，并以极简化的方式介绍基于网络博弈产生的动力学数据进行线性图重构的过程。 网络重构的意义 大数据中有一类数据是由复杂网络代表的实际动力学系统产生的。 由拓扑结构中各部分生成的这部分数据可以被测量，但对产生此类数据
\(\newcommand{e}{\mathrm{e}}\) 链接 没有数学基础，不保证讲解严谨性。 根据套路，设 \([x^t]\hat F(x)\) 为 \(t\) 时刻在终点的概率 EGF，\([x^t]\hat G(x)\) 为从终点走 \(t\) 步回到终点的概率 EGF，并将 \(\hat F, \hat G\) 转回 OGF \(F, G\)（\(\e^{px} \to \dfrac{1}{1-px}\)），因为
autoencoder 简单来说 autoencoder 就是将输入复制到输出的神经网络。但是为了autoencoder能学习到数据中的有效特征而不是简单的拷贝， 我们会在其中加入各种各样的约束，使得autoencoder 学习到有用的特征。 一般来讲AE有两部分组成, 假设输入为\(x\), encoder \(h = f(x)\); decode
CL236安装红帽GLUSTER存储 本章节演示如何安装GlusterFS。 RHCA专栏地址：https://blog.csdn.net/qq_41765918/category_11532281.html 文章目录 CL236安装红帽GLUSTER存储在本地安装红帽存储服务器在公共云上安装红帽存储服务器在Amazon EC2上安装Red Hat Gluster存储在EC
一、参考链接 阿里巴巴开源镜像站-OPSX镜像站-阿里云开发者社区 (aliyun.com) oracle镜像-oracle下载地址-oracle安装教程-阿里巴巴开源镜像站 (aliyun.com)
1.状态空间表达式 \(x_k是当前状态的状态值,k是当前值,x_{k-1}上一个时刻该状态的值\) \(u_k，x_k的输入\) \(w_k 过程噪声\) \(A状态转移矩阵\) \(B控制矩阵\) \(y_k观测量\) \(v_k观测噪声，和观测器的误差有关\) \(C某种关系\) 案例 火炉对水加热 \(y_k 观测器(温度计)的观测值\)
前文链接：图像分类和目标检测中的正负样本划分以及架构理解 在前文中，我们对目标检测有了基本的认识。本文是在前文的基础上，梳理下YOLOv1算法，v1是理解v2-v5的基础。 本节将不再详细介绍v1的论文理解，而是只梳理算法的关键部分。部分细节，请参考：【精读AI论文】YOLO V1目标检测，看我就
Generalized-ICP論文研讀 前言損失函數推導應用point-to-pointpoint-to-planeplane-to-plane 前言 ICP最基本的形式是point-to-point，即以點到點之間的距離作為損失函數；它的一個變種是point-to-plane，改用點到目標點局部擬合平面的距離作為損失函數。 本篇介紹的GICP是上
