Focal loss論文解析

Focal loss是目標檢測領域的一篇十分經典的論文,它通過改造損失函式提升了一階段目標檢測的效能,背後關於類別不平衡的學習的思想值得我們深入地去探索和學習。正負樣本失衡不僅僅在目標檢測演算法中會出現,在別的機器學習任務中同樣會出現,這篇論文為我們解決類似問題提供了一個很好的啟發,所以我認為無論是否從事目標

makefile從入門到入門

makefile檔案是用來幫助編譯和管理C++專案程式碼的,需要配合make命令使用。makefile裡也可以執行shell操作,具備一部分.sh指令碼的功能。 ## makefile格式 makefile內容的編寫按照如下規則 ``` 目標1:依賴1 命令1 目標2:依賴2 命令2 目標3:

pytorch和tensorflow的愛恨情仇之定義可訓練的引數

pytorch和tensorflow的愛恨情仇之基本資料型別 pytorch和tensorflow的愛恨情仇之張量   pytorch版本:1.6.0 tensorflow版本:1.15.0 之前我們就已經瞭解了pytorch和tensorflow中的變數,本節我們深入瞭解可訓練的引數-變

引用型別之Object

# 引用型別 引用類的值(物件)是**引用型別**的一個例項。在ECMAScript中,引用型別是一種資料結構,用於將資料和功能組織在一起。 物件是某個特定引用型別的**例項**。新物件是使用new操作符後跟一個**建構函式**來建立的。建構函式本身就是一個函式,只不過該函式是出於建立新物件的目的而定義

JS變數提升和函式提升

1.變數提升   在ES6之前,我們宣告一個變數需要用到var關鍵字,用var來宣告的變數就存在變數提升的特性。       上述程式碼粗略來講解,在上述程式碼中存在全域性作用域和函式作用域,在兩個作用域中都聲明瞭變數a。在fn函式執行console.log(a)的時候,先會在自身所處在的函式作用域中找到變

一種基於均值不等式的Listwise損失函式

## 一種基於均值不等式的Listwise損失函式 ### 1 前言 #### 1.1 Learning to Rank 簡介 Learning to Rank (LTR) , 也被叫做排序學習, 是搜尋中的重要技術, 其目的是根據候選文件和查詢語句的相關性對候選文件進行排序, 或者選取topk文件. 比如在

spring-boot-route(六)整合JApiDocs生成介面文件

上一篇文章中介紹了使用Swagger生成介面文件,非常方便,功能也十分強大。如果非要說Swaager有什麼缺點,想必就是註解寫起來比較麻煩。如果我說有一款不用寫註解,就可以生成文件的工具,你心動了嗎?他就是我們今天的主角——JApiDocs。 下面我們一起來看看如何使用! ## 一、新增依賴 ```xm

Vue.js 學習筆記之三:與伺服器的資料互動

顯而易見的,之前的`02_toDoList`存在著一個很致命的缺陷。那就是它的資料只存在於瀏覽器端,一但使用者關閉或重新載入頁面,他之前加入到程式中的資料就會全部丟失,一切又恢復到程式的初始狀態。要想解決這個問題,就需要 Web 應用的前端在適當的時間將獲得的輸入資料儲存到後端伺服器上,然後在需要時再從伺服器

CLP(FD)有限域上的約束邏輯式程式設計

譯自http://www.pathwayslms.com/swipltuts/clpfd/clpfd.html#_simple_constraints,SWI-Prolog官網所推薦的進階教程。目前還沒譯完,會不定期更新。 1. 關於本教程 1.1. 誰應該用這個教程 本教程適用於要用clp(fd)、有一定經

山寨一個Spring的@Component註解

![](https://img2020.cnblogs.com/other/1739473/202010/1739473-20201006142847596-1972502437.jpg) ## 1. 前言 我們在[上一篇](https://mp.weixin.qq.com/s/GD1n_Pn3xRAkj

無所不能的embedding 3. word2vec->Doc2vec[PV-DM/PV-DBOW]

這一節我們來聊聊不定長的文字向量,這裡我們暫不考慮有監督模型,也就是任務相關的句子表徵,只看通用文字向量,根據文字長短有叫sentence2vec, paragraph2vec也有叫doc2vec的。這類通用文字embedding的應用場景有很多,比如計算文字相似度用於內容召回, 用於聚類給文章打標等等。前兩

matplotlib繪圖教程,設定標籤與圖例

大家好,歡迎大家閱讀週四資料處理專題,我們繼續介紹matplotlib作圖工具。 在上一篇文章當中我們介紹了matplotlib這個包當中顏色、標記和線條這三種畫圖的設定,今天我們同樣也介紹三種新的設定。分別是標題、軸標籤以及圖例,這三個內容也是非常實用並且常用的。顏色、線條、標記這些設定的是影象本身的一些屬

Web Storage API的介紹和使用

[toc] # 簡介 Web Storage為瀏覽器提供了方便的key value儲存,是一種比cookie更加方便簡潔的儲存方式。也是諸多客戶端儲存方式中非常常見的一種。 一起來看看吧。 # 瀏覽器的本地儲存技術 除了最早的使用cookie來進行本地儲存之外,現代瀏覽器使用Web Storage

如何反黑客後門程式

### 前言   那什麼,額不是最近國慶嗎?因為疫情的緣故,我們都在家中,但發生了這麼一件事,看到標題你應該知道是什麼了,我被黑了!!!咳咳咳,不能說是被黑了,只能說是我下載了一個後門軟體,對後門軟體,比如說灰鴿子,流光這種,那邊的黑客遠端控制了我,我知道,這是最基礎的軟體了。但是我還是中

0.057161808013916