大家好，我是极智视界，本文详细介绍一下 YOLOv4 算法的设计与实践，实践部分包括 darknet 与 pytorch。

前言 案例分析—基于二手车平台教育数据集 1. 数据预处理 ​ 该数据基于2022年MotherCup()(点击该文字可下载数据集)大数据竞赛提供的二手车交易样本数据集，里面包含内容36列变量信息，其

FSDP（Fully Sharded Data Parallel）是Facebook 深度借鉴微软ZeRO之后提出的PyTorch DDP升级版本，可以认为是对标微软 ZeRO。

根据智能体学习的不同，可将其分为Value-based方法、Policy-based方法以及Actor-Critic方法...

《深度学习快速参考》演示了使用深度学习的快速实用方法。 它着重于现实生活中的问题，并且仅提供了足够的理论和数学知识来加深读者对该主题的理解。 深度学习是机器学习中令人兴奋的快速节奏分支，但它也是一个可以涉足的领域。 在这个领域，每天都会进行大量的详细而复杂的研究，而这可能会令人…

在上一篇文章强化学习——DQN介绍 中我们详细介绍了DQN 的来源，以及对于强化学习难以收敛的问题DQN算法提出的两个处理方法：经验回放和固定目标值。这篇文章我们就用代码来实现 DQN 算法 本算法以及以后文章要介绍的算法都会使用 由 $OpenAI$ 推出的$Gym$仿真环境…

今天是机器学习专题的第26篇文章，我们一起聊聊另外一个集成学习模型，它就是大名鼎鼎的随机森林。 随机森林在业内名气和使用范围都很广，曾经在许多算法比赛当中拔得头筹。另外，它也是一个通过组合多个弱分类器构建强分类器的经典模型，因此它在业内广受欢迎。 本文基于决策树相关的文章，没有…

伴随云计算的滚滚浪潮，云原生(CloudNative)的概念应运而生，云原生很火，火得一塌糊涂，都0202年了，如果你还不懂云原生，那真的out了。 大家言必称云原生，却鲜少有人告诉你到底什么是云原生，若是找资料来看，读完大多会感觉云绕雾罩，一知半解，总之虚得很；甚至会让你一度…

引用 leetcode 的一段话，我认为它讲很权威，我将结合实战带你学习动态规划。 看得很懵吧？懵就对了，我当初接触动态规划的时候，也懵了很久。但是，只有我们搞清楚以下几个问题，动态规划其实也不是那么的难。（三维四维DP难到怀疑人生QAQ） 还是有点懵？懵就对了，我详细解释一下…