深度学习，优化与识别-随笔

前言 很高兴，在深度学习的学习过程当中，我终于准备踏上当前的旅程，从一起学习Java路线的Spring到源码一样。现在是时候来简单地实现一个简单的深度学习框架了。当然本文不是纯基础文，需要具备一定的深

前言 okey，大概经过，两天的开发，我在这里完成了基本的全部开发。 那么我们先来看看大概的效果吧： 在这里的话，全部功能是做好了的。当然还有很多需要优化的地方。 GUI功能整合 先前，我们做好了控制

--- highlight: a11y-dark theme: channing-cyan --- # 前言 回顾上文，在这里的话，我完成了基本的GUI界面的设计，和窗口图像的工具代码。当然这个绘制窗

前言 直接看效果，狗头： 之所以搞这个的话，当然主要一方面是因为确实有点意思在里面，此外在很久以前，也有很多的UP做过这样的玩意。当然更重要的是，这玩意在某宝上面竟然敢卖1.6K，这谁受得了。于是花了

前言 没啥意思，很简单，需要实现一个目标检测，但是，不能占用太多运算资源，同时需要保证一定的精度。并且要在移动端部署，要在一台ROS小车上面部署。那么此时常见的选择自然有yolov3-tiny等。但是

前言 一个需求，在一个稳定的场景当中，实现目标检测计数算法。 任务点： 难点： 易点： 方案： 注： 本博文只提供简单思路，以及大致的实现，具体实现细节，甚至是实现语言请自行斟酌。 卡尔曼滤波 这个说

什么是线性回归 线性回归的基本假设是，变量之间的关系可以用一个或多个线性方程来近似表示。例如，如果我们只用一个自变量x来预测因变量y，例如： 那么此时我们可以假设y和x之间有如下的线性方程

@[TOC] 前言 okey, 差不多，再写一篇博文，那么五月份应该也开始发布了四篇文章了。那么今天的话，带来的也是一个深度学习项目。有关注我的朋友因该知道，其实先前的话，我就有再不断得去介绍类似的项

没想到从五一之后，到现在鸽了那么久。没办法，实话实说，确实忙，五一期间就没怎么休息，开局第一周，准备IEEE国际会议报告，第二周大创结题准备材料和最后的代码调试组合。上周还跑到武汉去培训，备研大忌估计

前言 活动期间（3.13-4.9），在掘金发布一篇 ≥ 600字的原创人工智能技术文章，且文章首或尾部带上“*本文正在参加 人工智能创作者扶持计划 ” * 字样即可成功参与 本文优先于CSDN发布，为

前言 冒个泡，年少无知吹完的牛皮是要还的呀。 那么这里的话要做的一个东西就是一个人体的姿态判断，比如一个人是坐着还是站着还是摔倒了，如果摔倒了我们要做什么操作，之类的。 不过这里比较可惜的就是这个mi

前言 没办法，最近ChatGPT杀疯了，没忍住，还是想look，look。没办法，哪个帅小伙能够忍受的了一个可以和自己对话的神奇的玩意儿。而且还是近距离去接触这个东西，如果你对自己的设备还有足够自信的

前言 Transform这玩意的大名我想就不用我多说了。那么我们今天要做的就是对Transform架构进行了解，并且使用Pytorch进行一个编写实现。（其实这边博文的话很早之前就差不多写好了，但是话

前言 OK，今天的话，我们来说一下这个Word2Vector，其实这个东西咱们在说AI助手的时候呢其实已经说了，但是说的不是很仔细，有一些东西也没有说清楚，一方面是这边博文：还在调API写所谓的AI“

前言 OK，今天的话，我们来搞一下这个扩散模型，来对这个玩意进行一个简单的了解，因为这个也是目前还算比较前沿的东西，也挺有用的，当然我这边和RL一样，我喜欢用来做优化，完成任务，单纯用来做生成se图是

开启掘金成长之旅！这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第3天，点击查看活动详情 前言 昨天无意中翻了翻以前的博文，发现关于强化学习部分的理论部分说的不是很清晰，属于那种懂得都懂，不懂的很

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第23天，点击查看活动详情 前言 这个也是先前写的，忘了发布了，那么主要是关于计算机视觉，将咱们的这个Yolo进行复现，值得一提的

持续创作，加速成长！这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第21天，点击查看活动详情 前言 无意中翻到一篇原来的一篇随笔，水一下，明天更新强化学习TSP，下个礼拜完成WhiteHole的核

本文仅针对像我这样的小白，大佬请绕路！ 以前翻阅笔记的时候发现了这么一篇博文： 啊哈~花一天快速上手Pytorch（可能是全网最全流程从0到部署） 但是发现有个关于梯度的部分没有说清楚，因为不同意te

携手创作，共同成长！这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第8天，点击查看活动详情 >> 前言 先前我们已经说了说了一下SVM算法，并且简单的实现了一下SVM算法，但是先前的版本是英文版本的