悠悠海风-CSDN博客

Git的发展历史此处暂时不详细介绍。官网地址：Githttps://git-scm.com/下载：点击此处则会自动识别计算机的操作系统位数，从而自动下载，如果访问不到页面，则需要借助科学上网工具来解决。如有需要可自行提取。链接：https://pan.baidu.com/s/1KOruBCMoS2l3M8Mz5h0teQ提取码：84cs 此处的版本时2022年最新版，2.35.2。下载完成以...

2022-04-13 17:16:22 739 2

原创小批量梯度下降法，MNIST数据集

小批量梯度下降法在趋向最小损失方面更快，可以加速网络模型的训练速度，可能还会占有较少的内存资源。采用这样的方式加速模型的训练速度，会为我们之后的调参带来好处。在之前所用的梯度下降法，被称之为批量梯度下降法，它是将所有的训练样本聚类成一个大的批量，然后计算整个批量的损失函数。而小批量梯度下降法是将训练集分割成更小的批量，然后对每个批量进行单步的梯度下降迭代计算。我们依旧采用MNIST数据集，先要对整个训练样本数据集分成若干个批量，用函数分装起来，我们的代...

2022-04-12 11:09:27 1914

原创 MNIST数据集，图像识别（四）

接下来，我们来训练神经网络模型，但在此之前，需要介绍一下反向传播算法。反向传播（backpropagation），简称为BP算法，是一种能够计算网络梯度的算法，使用求导的链式法则计算神经网络相对于权重的损失梯度，它工作的原理可以理解为是逐层求导，就是链式法则求导。我们使用BP算法就是用来计算神经网络中权重的梯度，从而进行模型的训练。但是，这与我们之前所用的梯度下降法是有区别的。我们知道，正向传播的方向是从输入到输出，反向传播的方向是从损失回到权重，通过...

2022-04-11 18:58:19 1743

原创 MNIST数据集，图像识别（三）

采用神经网络预测MNIST数据集查看本篇博客，需要看一下前两篇博客，相信你会有所收获的！1、构建神经网路采用连接两个感知机，或者说是按照神经网络的输入层、隐藏层和输出层的结构对我们第二篇博客中提出的方法加以改进。同时，我们加入softmax函数，我们看下其公式：softmax函数会返回一个数值数组（我们用logit表示），其中每个元素的取值都是在0-1之间的，它的输出总和恒为1，就是softmax函数将这个总和进行了归一化处理。现在...

2022-04-11 10:33:59 1455

原创 MNIST数据集，图像识别（二）

预测所有的数字，现在我们将mnist.py文件里面从加载标签以后的代码做以修改。def encode_digit(Y, digit): encoded_Y = np.zeros_like(Y) n_labels = Y.shape[0] for i in range(n_labels): if Y[i] == digit: encoded_Y[i][0] = 1 return encoded_YTRAININ...

2022-04-10 15:51:59 618

原创 MNIST数据集，图像识别（一）

1、MNIST简介 MNIST是一组带标签的图像集合，专门为监督学习组装而成，是改良的NIST。官网有这样的一段描述性话语：“It is a subset of a larger set available from NIST. The digits have been size-normalized and centered in a fixed-size image.”MNIST包含了若干手写的数字图像，其数值也是该图像的标签。每个图像的像素是28px*28px的灰度像素。 ...

2022-04-10 13:43:07 5294

原创什么是机器学习，机器学习的用途？

目前，普遍认为，机器学习（Machine Learning，ML）是人工智能领域中的一个方向，主要是研究如何通过计算的手段，改进系统自身的性能，说到底是通过分析足够量的数据，不断改进已有的算法，从而使得算法更加的只能，进一步地提高了其泛化的能力。所谓的泛化能力简单地讲就是通过算法训练得到的模型对新的数据预测的准确性有很大的提高与改进。模型泛指从数据中学习到的结果，也可以理解为潜在的一种规律。机器学习已经广泛应用于日常的生活中，如智能...

2022-04-09 10:35:52 4177

原创 nodejs安装、npm与yarn的配置Win11、Win10

1、node.js安装node.js官网：Node.jsnode.js中文官网：Node.js 中文网这里以中文网为例，以下是下载界面：这里选择Windows二进制文件安装，根据电脑配置，下载64位。解压后，放入单独的一个node.js的文件夹里进行存储，以我自己的为例：设置环境变量的目的就是便于在任何地方都可以找到node.js，node命令就成为了全局命令。设置好环境变量以后，在命令提示符里查看，命令如下：node -v 查看n...

2022-03-26 11:57:40 6523 4

原创 JavaScript中声明变量的三个关键字var、const和let的用法及异同

JavaScript中声明变量的三个关键字var、const和let的用法及异同

2022-03-20 15:28:21 3557

原创 SuperMap iDesktop 10i加载百度地图为底图

1、SuperMap iServer 支持将在线的百度地图服务作为数据源发布为本地的地图服务，如 WMS 服务，WMTS 服务，REST 地图服务，并支持将出图过程中的地图瓦片缓存在本地。首先，在iServer中发布。2、在选择服务类型中，我这里选择了Rest服务。3、进行缓存配置，启用缓存后，地图浏览过程中生成的瓦片数据会存储在指定的位置，我这里选择了SMTiles 格式。4、服务发布完成。5、点击查看发布的服务。6、这里是用SuperMap iDeskto...

2022-03-03 22:03:46 1569 3

原创 Cesium——github源码运行于本地Documentation文档无法显示加载

1、问题2、解决办法在包版本文件里可以看到，如下内容，generateDocumentation是用来创建API参考文档的。运行npm rungenerateDocumentation命令，就会遍历Cesium源码，并且提取源码中的注释。再次运行 npm start启动，文档就可以查看了。...

2022-03-03 10:43:48 874 6

原创 npm、yarn、conda和pip国内镜像

npm config set registry https://registry.npm.taobao.org/ yarn config set registry https://registry.npm.taobao.org/

2022-03-03 09:38:17 3126 1

原创 Cesium下载安装，报错处理

Cesium下载安装及报错处理解决方案

2022-02-25 22:11:57 2477 1

原创获得访问权限Cesium权限，实例化地球窗口

获得访问权限Cesium权限，实例化地球窗口

2022-02-20 21:15:34 619 1

原创解决引入Vuex报错问题

当我们在项目中引入Vuex时，出现以下错误出现这样错误的原因是在创建store实例之前，没有调用Vue.use(Vuex)，但这个时候会有人说，已经调用了Vue.use(Vuex)，还是会出现这样的错误。究其原因是因为Vue脚手架会解析文件中的所有import语句，然后把所有import语句按照编写代码的顺序全都汇总在最上方，之后才会解析文件中的其它代码，这就会使得Vue.use(Vuex)在store实例之后执行。解决办法：在store文件夹下的...

2021-12-21 14:52:14 4105 1

原创 ArcGIS Engine创建字段，并为字段赋值

1、定义“新建字段”的方法，形参可以根据自己的需要进行修改，比如可以添加字段的精度和小数位数等，以下为C#“新建字段”的代码。//新建字段public void AddField(IFeatureClass pFeatureClass, string name, string aliasName,esriFieldType FieldType, bool n) { //判断字段是否存在 if (pFeatureClass.Fields.

2021-12-21 11:44:47 3957

原创 SuperMap iObject.NET 二次开发环境配置注意点

SuperMap iObject.NET 环境配置问题在VS2010/2019中

2021-11-18 16:44:13 459

Jacknbv的博客

原创使用ultralytics框架训练模型后可视化结果

原创沥青路面裂缝的目标检测与图像分类任务

原创目标检测中的损失函数(三) | SIoU WIoUv1 WIoUv2 WIoUv3

原创目标检测中的损失函数(二) | BIoU RIoU α-IoU

原创目标检测中的损失函数(一) | IoU GIoU DIoU CIoU EIoU Focal-EIoU

原创论文解读：CVPR2025中的一篇论文 | LLMDet

原创安装albumentations出现的问题：ERROR: Failed building wheel for simsimd

原创我与计算机的爱恨情仇

原创根据TXT文件的内容重命名图片——以百度街景为例

原创城市矢量路网获取以及根据此数据制作点数据

原创服务端使用ASP.NET Core SignalR与Vue3(TypeScript与JavaScript)前端建立通信(以进度条为例)

原创 Xshell7与Xftp7下载

原创香港实景三维模型获取、SuperMap iDesktopX处理、服务发布与加载

原创 VMware创建虚拟机，安装Linux系统——Ubuntu22.04版本

原创 JavaScript语法——注释、大小写、字面量、变量、标识符和数据类型

原创 JavaScript语句（statement）与代码编写位置

原创 JavaScript起源、发展历史及设计的缺陷

原创 MNIST数据集，图像识别（五）

原创 Git下载与安装