每月筆記之2023年4月

2021-09-26 02:36:25 字數 1467 閱讀 5710

1、tar –czf jpg.tar.gz *.jpg //將目錄裡所有jpg檔案打包成jpg.tar後,並且將其用gzip壓縮,生成乙個gzip壓縮過的包,命名為jpg.tar.gz

2、tar -xzvf file.tar.gz //解壓tar.gz

3、ubuntu下檔案拷貝命令cp命令

語法: cp [選項] 原始檔或目錄 目標檔案或目錄

說明:該命令把指定的原始檔複製到目標檔案或把多個原始檔複製到目標目錄中。

4、python enumerate() 函式

enumerate() 函式用於將乙個可遍歷的資料物件(如列表、元組或字串)組合為乙個索引序列,同時列出資料和資料下標,一般用在 for 迴圈當中。

5、1 python enumerate() 函式

enumerate() 函式用於將乙個可遍歷的資料物件(如列表、元組或字串)組合為乙個索引序列,同時列出資料和資料下標,一般用在 for 迴圈當中。(返回物件和索引)

2 time steps 就是迴圈神經網路認為每個輸入資料與前多少個陸續輸入的資料有聯絡。

3 增強學習的乙個挑戰是exploration和exploitation之間的權衡。

exploration就是嘗試之前沒有執行過的動作以期望獲得超乎當前最有行為的收益。

exploitation就是執行根據歷史經驗學習到的獲得最大收益的動作。

4 使用relu啟用函式可以讓你訓練更深的網路。

5 卷積神經網路的層結構和全連線神經網路的層結構有很大不同。全連線神經網路每層的神經元是按照一維排列的,也就是排成一條線的樣子;而卷積神經網路每層的神經元是按照三維排列的,也就是排成乙個長方體的樣子,有寬度、高度和深度。

6 permute是更靈活的transpose,可以靈活的對原資料的維度進行調換,而資料本身不變。

7 squeeze(dim_n)壓縮,即去掉元素數量為1的dim_n維度。同理unsqueeze(dim_n),增加dim_n維度,元素數量為1

8 總結:用strict=false進行載入模型,則「能塞則塞,不能塞則丟」。load一般是依據key來載入的,一旦有key不匹配則出錯。如果設定strict=false,則直接忽略不匹配的key,對於匹配的key則進行正常的賦值。

9 注意:nn.conv2d輸入必須是4d的。就是nsamples x nchannels x height x width,如果只有單個資料,那麼可以在最前面增加一維input.unsqueeze(0)

10 ssd可以理解為multi-scale版本的rpn,它和rpn最大的不同在於rpn只是在最後的feature map上**檢測的結果,而最後一層的feature map往往都比較抽象,對於小物體不能很好地表達特徵,而ssd允許從cnn各個level的feature map**檢測結果,這樣就能很好地適應不同scale的物體,對於小物體可以由更底層的feature map做**。這就是ssd和rpn最大的不同,其他地方幾乎一樣。下圖是ssd的網路結構,可以看到不同層的feature map都可以做**。

每月筆記之2023年1月

1 影象配準 影象會來自不同的採集裝置,取自不同的時間,不同的拍攝視角等等,有時也需要用到針對不同物件的影象配準問題。具體地說,對於一 像資料集中的兩幅影象,通過尋找一種空間變換把一幅影象對映到另一幅影象,使得兩圖中對應於空間同一位置的點一一對應起來,從而達到資訊融合的目的。2 orb演算法分為兩個...

2023年4月訓練記錄(4 07 4 22)

zjoi2019day1已經結束了,接下來就是要準備二試。但問題在於馬上要期中考試了,文化課似乎也不能落啊。省選之後第一次碰電腦。一場線上比賽 hhhoj zjoi2019模擬賽 十六 4.07。全是雅禮集訓原題,只可惜 frac18rated 最終 100 100 100 300 做掉一道 zjo...

2023年4月13日總結

工具 bugly 解決辦法 1 配置android sdk 和 應用公升級 效果 如下圖 檢視異常統計 檢視異常錯誤 運營統計檢視 更新應用 紙牌 二維向量 1 x 1 卷積層 與 全連線層 1 卷積視窗形狀為1 1 kh kw 1 的多通道卷積層 2 1 1卷積失去了卷積層可以識別 和寬維度上相鄰...