从零配置Ubuntu全过程 UPDATE: 2024.6.12.加入星火商店安装程序 UPDATE: 2024.11.16.加入Ubuntu24.04相关内容 My Ubuntu 第一次安装 Ubuntu22.04 LTS 记录下安装遇到的问题和解决方法。 当前Ubuntu已经能够完美支持微信(不完全是原生)和QQ(原生)了,文档处理使用WPS完全足够,已经达到日常办公所需的全部要求,还有更高效的代码运行速度😆( 2023-04-01 Linux
CF1793 - Codeforces Round Codeforces Round #852 (Div. 2) F. Rebrending 题意 区间长度为nnn的数组a[i]a[i]a[i],且满足a[i]∈[1,n]a[i]\in[1,n]a[i]∈[1,n],有qqq个查询区间[l1,ri][l_1,r_i][l1,ri],对于每个查询区间,求出 ali,ali+1,⋯ ,ari−1,aria_{l_i},a_{l_i+1},\c 2023-02-17 coding > cf #动态规划 #线段树
计算机视觉与模式识别(CVPR) 期末复习 2022年CVPR期末考试题 计算机视觉为1-11题,模式识别为12-17题 卷积的性质及证明,卷积的计算 双线性插值,计算例子 双边滤波,原理,效果 六种二维几何变换矩阵具体是什么,及对应的性质 Canny边缘检测,具体步骤,什么是好的边缘(这里我没写,ppt里有不难) Harris角点检测检测,具体步骤,不变性与等变性 相机坐标 2023-02-16 CVPR
《机器学习实战》第四章 训练线性模型 机器学习中的线性模型 以下内容是在《机器学习实战:基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow》中第四章内容基础上进行的总结. 模型原理 基本定义 我们默认向量均为列向量,用小写字符表示向量,大写字符表示矩阵. 假设训练集中总共有 mmm 个样本,第 iii 个样本对应的特征和标签记为 (x(i),y(i))(\boldsymbol{x}^{(i)}, y^{(i) 2023-01-07 机器学习 > 机器学习实战 #scikit-learn #matplotlib
《机器学习实战》第三章 分类 MNIST 数据集进行分类 《机器学习实战:基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow》中第三章内容,英文代码可参考github - handson-ml2/03_classification.ipynb 下面内容对应的Jupyter Notebook代码位于github:3.classification.ipynb 数据集导入 使用Scikit-Learn中的 sklea 2023-01-02 机器学习 > 机器学习实战 #scikit-learn
《机器学习实战》第二章 端到端的机器学习项目 端到端的机器学习项目实例 《机器学习实战:基于Scikit-Learn,Keras和TensorFlow》中第二章内容,英文代码可参考github - handson-ml2/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb 下面内容对应的Jupyter Notebook代码位于github:2.end_to_end_machine_learning_pr 2022-12-31 机器学习 > 机器学习实战 #pandas #scikit-learn
Scikit-Learn 常用函数及模型写法 Scikit-learn安装 pip install scikit-learn # 基础包安装 pip install scikit-image # 图像处理包 Scikit-Learn设计原则 参考论文API design for machine learning software: experiences from the scikit-learn project,这里给出Scikit- 2022-12-29 机器学习 #scikit-learn
TensorFlow - 使用GradientTape和重写fit训练结果不同的原因 该问题是在使用GradientTape训练MNIST数据集时发现的,尝试使用了三种方式进行训练:直接GradientTape训练,调用fit函数训练,重写fit函数后训练. 发现重写GradientTape训练的正确率尽然有96%,而后两者的正确率90%都不到,这引起了我很大的好奇心,于是通过查阅大量文档和阅读TF源代码一步一步排除问题,最终找到问题原因. 训练集使用最简单的MNIST,重写f 2022-11-23 神经网络框架 > TensorFlow2 #MNIST
TensorFlow常用函数及模型写法 Inside TensorFlow - tf.Keras 笔记 检查是否使用gpu tf.test.is_gpu_available() tf.test.is_built_with_cuda() 使VScode能够识别keras中的函数,在.\Anaconda3\envs\你的环境名\Lib\site-packages\tensorflow\__init__.py中的末尾加入以下代码即可(参 2022-11-20 神经网络框架 > TensorFlow2 #TensorFlow
在服务器上配置shell及神经网络框架 由于CVPR大作业需要,学校给我们申请了一些服务器账号,这里记录下服务器基本配置方法及操作流程. 登录服务器 我使用的是最简单的方法登录的服务器,直接使用ssh进行连接. (还可以使用vscode连接服务器方法,也比较方便,且可以编辑代码) Windows,可以使cmd或者PowerShell,这里推荐在Windows Store中下载Windows Terminal,集成了上述两个,而 2022-11-17 Linux