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RSS订阅原创 机器学习概述
答：按照学习方式分类可分为: 监督学习, 无监督学习, 半监督学习, 强化学习监督学习: 输入数据是由输入特征值和目标值所组成回归: 函数的输出是一个连续的值分类: 函数的输出是有限个离散值无监督学习: 输入数据是由输入特征值组成, 没有目标值聚类: 根据样本间的相似性对样本集进行分类半监督学习: 即训练集同时包含有标记样本数据和未标记样本数据强化学习: 智能体不断与环境进行交互，通过试错的方式来获得最佳策略；
2024-10-26 10:24:54
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原创 Linux信息系统相关命令
重启和关机重启：reboot关机： shutdown对应选项：shutdown-r now 表示重启时，会给其他用户发送提示信息shutdown -h now 表示立刻关机shutdown -h 20:25 表示定时关机，晚上8:25定时关机shutdown -h +10 表示从当前时再往后十分钟进行关机查看系统进程（重要）：ps命令格式: ps -aux|grep'关键字选项说明:-a 选项: 显示所有用户的进程-u选项:显示进程的详细状态-x选项:显示没有控制终端
2024-10-09 09:05:14
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原创 Linux介绍
command 表示的是命令的名称[]表示是可选的，可有可无。[-options] :表示的是命令的选项，可有一个或多个，也可以没有parameter:表示的是命令的参数，可以有一个或多个，也可以没有。
2024-10-08 21:50:39
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原创 软件测试之客户端-Web测试
对于Web浏览器，兼容性测试通常测试常用浏览器：谷歌，Edge，火狐，Safari；假设有已注册手机号：17600001111 密码为test1234。安全性和性能测试属于专项测试。非功能：除了软件功能测试，其他都是非功能测试。设计测试点，覆盖需求（推荐使用Xmind）适用场景：表单类页面元素测试。执行测试，并在文档中记录结果。缺陷管理（提交-验证-关闭）无效账号：未注册手机号，为空。2.密码：对应账号的密码。有效密码：账号的正确密码。1.账号：已注册手机号。有效账号：已注册手机号。
2024-09-17 09:41:13
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原创 ATOM阅读笔记
提出了一种新颖的跟踪架构，其中包含用于目标估计和分类的显式组件。估计组件在大规模数据集上进行离线训练，以预测目标和边界框估计之间的 IoU 重叠。我们的架构通过执行特征调制来集成目标特定的知识。分类组件由两层全卷积网络头组成，并使用专门的优化方法进行在线训练。在四个跟踪基准上进行了综合实验。我们的方法提供了准确的目标估计，同时对场景中的干扰对象具有鲁棒性，在所有四个数据集上的性能都优于以前的方法。
2023-03-23 19:16:16
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原创 Transformer
传统的RNN难于并行，而最近流行的attention往往会利用RNN。为了解决无法并行训练问题，google提出了self-attention，完全摒弃了RNN单元，从而做到并行训练。
2023-03-23 10:18:17
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原创 SiamCAR笔记
本文将视觉跟踪任务分解为两个问题：像素级别的分类问题+在该像素上目标框的回归问题，提出了一个新颖的全卷积孪生网络SiamCAR以端到端的方式在像素级别解决目标跟踪问题。
2022-11-01 21:15:25
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原创 SiamMask论文笔记
SiamMask是一种简单的方法，它使完全卷积的 Siamese 跟踪器能够生成目标对象的与类别无关的二进制分割掩码。SiamMask 的两个变体使用简单的边界框进行初始化，在线操作，实时运行，并且不需要对测试序列进行任何调整。
2022-10-22 08:34:01
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原创 SiamRPN++阅读笔记
论文提出了一种名为SiamRPN++的框架，相比于其他Siamese系列框架，该框架可以使用深度神经网络作为backbone，可以使用较深的网络进行特征提取。也得益于使用较深的网络，则不同层可以表现出不同的语义特征，该框架将不同层的语义特征进行融合，共同作用得出了建议区域。同时，使用Depthwise Conv的方法，缩小了不同分支之间参数数据不平衡的问题，有效的提升了训练过程的稳定性，提高了收敛速度。在多个数据集上测试，取得了较好的效果，具备一定的泛化性。
2022-10-17 09:58:29
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空空如也
空空如也
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