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CLIP CLIP
CLIP:Constrastive Language-Image Pre-training 概念embedding:一种将高维数据(如文本或图像)转换为较低维度的向量表示的技术 结构 推理过程把需要分类的图片送入image encoder得
2024-04-26
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Faster RCNN Faster RCNN
概念bbox(Bouding Box边界框):包含物体的最小矩形 NMS(非极大值抑制Non-Maximum Suppression):选出IoU值最高的框,去掉与它的IoU值较高的框(即重复区域较大),然后再选出IoU次大的框,重复上述过
2024-04-21
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OO第二单元总结 OO第二单元总结
架构分析第一次作业 三种线程:输入线程、调度线程、电梯线程 输入线程和调度线程共享waitQueue队列,调度线程和电梯线程共享processingQueue队列(有六个,放一个列表里统一管理)。 Passengers类用来放进入电梯的乘客
2024-04-20
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视觉开发认知和检测 视觉开发认知和检测
概念zero-shot learning(零样本学习):让机器具有推理能力,例如在目标检测中,希望模型可以对从未见过的类别进行分类 开放世界目标检测:在每一个场景中检测每一个类别,应该有能力利用具有异构标签空间的多个来源的图像用于训练和推广
2024-04-20
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进程管理 进程管理
进程与线程进程概念的引入两个基本概念:并发与并行并发:宏观同时,微观交替 并行:同时 并发性的确定–Bernstein条件定义: R(Si):Si的读子集, 其值在Si中被引用的变量的集合 W(Si):Si的写子集, 其值在Si中被改变的
2024-04-10
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内存管理 内存管理
预备知识:链接与装载gcc调用包含的几个工具 cc1: 预处理和编译器 as: 汇编器 collect2: 链接器 ELF(Executable and Linkable Format)——可执行文件格式 几个重要节头: .bss:
2024-03-22
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OO第一单元总结 OO第一单元总结
第一次作业架构与心得分享一、架构设计如下图: 二、总体思路最开始觉得'(表达式)^n'去括号这块很难解决,后来发现其实可以把题目看作一个多项式化简的问题,而**化简后的每一项都可以表示为系数*x^非负指数**,所以在训练题第二题的基础上增
2024-03-19
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OOpre反思总结 OOpre反思总结
作业最终架构如图 迭代中的架构调整及考虑 operate指令执行调整:可以说是我花时间最久,改动最大的一次架构调整了。最初我使用if-else处理指令输入(因为switch-case要消耗更多行,所有没用),但是每次迭代指令种类都在增加,
2024-03-19
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yolov5训练总结 yolov5训练总结
yolov5前期配置和运行参考资料:Yolov5训练自己的数据集(详细完整版) 注:VOCData文件夹(可以自己命名)下的images和labels文件夹不能叫别的名字! 使用镜像源安装库: pip install -r requirem
2024-03-12
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conda命令 conda命令
查看已创建的环境。使用命令 conda info --envs 或 conda env list 可以显示所有已创建的环境。 创建新环境。使用命令 conda create -n env_name python=3.7 可以创建一个名为e
2024-03-04
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