我训练自己在ubuntu台式机上使用darknet。并且我在桌面和jetson nano上检测到具有训练结果权重的物体。 使用网络摄像头的台式机的结果如下所示。这就是我所期望的检测乐高积木的结果。这是来自Jetson nano</e
浏览 41提问于2021-04-23得票数 0
因此，有两种尺寸的广告，比方说: 970x250和300x250。970x250应在台式机上运行，300x250应在移动设备上运行。该活动具有总的印象，在两种格式之间没有具体的分布。大小映射，标语定位等配置正确，没有任何问题。使用移动端没有970x250，使用桌面没有300x250。 我们的流量70%是移动端，30%是台式机。我假设这两个创意的服务应该大致
浏览 11提问于2019-02-28得票数 1
用C编写的Darknet有自己的图像存储方式，这与OpenCV的IplImage或Python数组存储图像的方式不同。
在我的应用程序中，我需要通过Python与Darknet进行接口。下面的图片试图说明两者之间的区别。在本例中，我假设有一个ixj映像。(0,0)，(0,1)等表示(行，行)，而在顶部，C0，C1，C2.etc表示相应行中的列。注意，在</
浏览 0提问于2018-05-04得票数 1
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我正试图在我的笔记本电脑和Jetson上建立多主机网络。我设法设置了一切，将两个主机连接到同一个通道，并在主机1(膝上型计算机)上安装fabcar链码，然后尝试从主机1的CLI将其安装到主机2上，得到了以下错误：
Error: chaincode install( Nano上的arm64和膝上型VM上的amd64 )，但我并不真正理解如何解决这个问题。是否有可能在具有不同架构<em
浏览 0提问于2021-08-15得票数 0
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暗网训练命令不会产生任何输出，并且过早退出(与其他CNN训练项目相比)相应地配置yolo-obj.cfg。darknet.exe已经使用MSVS2017成功编译和构建。我把所有的jpg和txt文件放在obj目录中。项链文件包含*.jpg文件的路径，例如：“data/obj/ train.txt 013311.jpg”
下载并将darknet53.conv.74文
浏览 2提问于2018-08-07得票数 4
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1台台式机、1台笔记本电脑和1台平板电脑都运行在英特尔linux上。台式机和笔记本电脑安装了x86_64，而平板电脑(不支持BayTrail )安装了Windows8.1。我主要在台式机和笔记本电脑上工作，但有时平板电脑也会用来处理较小的事情。我已经在所有3个设备上安装了Android Studio，使用Copy.com同步所有的工作，由git支持。台式机和笔记本电脑很容易协同工作，因为我在两者上<
浏览 3提问于2015-07-24得票数 0
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我现在有一台笔记本电脑和一台台式机，一台用于工作，一台用于游戏，我希望用同样的外设来使用TB3。
理想的解决方案是有一个雷霆3分离器/开关，但我似乎找不到一个合理的价格选择或任何东西。它与我的笔记本电脑和外围设备工作得很好，但只有一个TB3输入。如果我在我的桌面上安装了一个ThunderBolt3pci-E卡(像这个G形高山岭双雷电3型C PCI卡)，从我的笔记本电脑上插入一个端口，然后把
浏览 0提问于2018-05-25得票数 0
我想用我的linux计算机来训练这个模型。我直接在windows中加载预训练模型，但损失越来越大，精度也下降了。这是我的训练模型 def create_model(self): input_img = Input(shape=(nb_features/model/model_3_" + str(num)) 这是我的输出 Ubuntu6375/6375 [===========
浏览 58提问于2019-02-01得票数 1
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将浮点计算结果在几台不同的机器上进行比较，结果是一致的。for i in range(10): np.divide(b, 100., out=b)
不同的机器产生不同的结果2.85751412e-05 -5.94208468e-05 -2.62336689e-04
-2.85754559e-05 -5.94
浏览 4提问于2015-05-06得票数 12
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我使用Keras建立了递归神经网络。虽然我使用所有相同的配置(批量大小、节点、时期、种子值等)，但在不同的计算机上得到不同的模型权重和误差值。我在我的代码中包含了以下几行代码，以便在每次运行时重新启动权重，但我无法解决这个问题。这个问题背后的原因是什么？
python版本会影响结果吗？
浏览 1提问于2020-02-12得票数 0
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这是我在askubuntu上的第一篇文章，所以如果我做错了什么，告诉我，如果必要的话，我会纠正的。我已经有了一个云服务器(seafile)，它可以在我的笔记本电脑和台式机<em
浏览 0提问于2016-06-24得票数 2
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我试图在一个高度不平衡的样本上运行一个随机森林。样本权重和类权重都存在问题。然而，当我使用sklearn文档包括适当的权重时，我仍然得到高度不平衡的预测。例如，我的类权重为这应该会将数据重新加权为大约60% A，25% B，15
浏览 7提问于2020-05-22得票数 0
Linux (经过测试以进行比较)和Java提供的结果与Windows源代码的结果不同。这两个结果都是错误的，但这并不重要。重要的是，结果必须完全相同。
我会把所有的资料发到最下面。例如，我需要计算5174852443848405000.0的正弦。我知道这是一个非常大的，也许是不寻常的数字，但我不能改变这个。Linux和Java
浏览 1提问于2013-10-28得票数 0
有没有人使用过Sphinx排名选项？我已经读过手册和书了，但是根本不能让排名起作用。据我所知，排名只是以一种不同的方式计算权重，不做任何类型的排序。我有我的结果按@weight (内部sphinx字段)和使用排序模式扩展，这是您需要的，但看不到不同的排名模式之间的任何区别。我的配置是这样<em
浏览 2提问于2011-11-14得票数 0
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我构建了一个具有三个输出类的tensorflow神经网络。我的损失函数目前是val_mean_absolute_percentage_error，因为不是绝对距离，而是目标和预测变量之间的相对距离很重要。但是，平均绝对百分比误差计算如下并不完全适合我的问题，因为如果使用y_pred > y_test，它会受到更强的惩罚
示例1：y_test = 5,
浏览 1提问于2020-09-29得票数 0
我有一组标准的场景(大约100条请求消息)，需要在服务上运行。理想情况下我可以说...
以下是我的场景、默认配置和默认结果。以下是其他配置和不同的预期结果。如果我只需要指定与默认结果不同的</e
浏览 0提问于2017-01-22得票数 0
我一直在努力理解为什么两个相似的交叉验证会导致两个不同的平均值。当我使用手动KFold方法时(使用Tensorflow和Keras)kfold = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state, scoring='accuracy')
print("Baseline: %.2f%% (%.2f%%)" % (results.mean()*100, res
浏览 0提问于2020-05-14得票数 0
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我是Ruby/Ruby on Rails的新手，我正在使用运行在Rails 上的。我四处寻找rails模式可视化工具。但是我发现只有支持rails 1.x的和支持rails 3.x的。有没有可能在考虑到某个RoR版本的情况下构建一个RoR应用程序，然后将其重新编译为其他版本的RoR？我一直在研究Ruby的向后/向前兼容性，我得到</em
浏览 1提问于2013-04-19得票数 1
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