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PANet：YOLOv4中的路径聚合网络
作者：miracle r编译：ronghuaiyang 来源：ai公园导读非常简单高效的特征金字塔模块。 是最重要的计算机视觉过程之一，它将图像分割成更小的、多个片段，这样的话，目标的表示和进一步的分析就变得简单。 这个过程有各种各样的应用，从在医学图像定位肿瘤和发展机器视觉中的生物测量识别的目标检测。 图像分割过程...
YOLOv4 中的 Mish 激活函数
作者：miracle r编译：ronghuaiyang 导读对yolov4中的mish激活函数进行解释和优缺点对比。 yolo，是一种 one-shot 的目标检测技术，由joseph redmon和ali farhadi在2016年引入，目前已经有4个版本的技术。 在这里，我们会来看看yolov4，特别是它的优化器，使用的两个bags的优化函数：在训练期间使用的“bag of ...
【Pytorch 】笔记八：Tensorboard 可视化与 Hook 机制
阿泽推荐：这是 miracle 同学 pytorch 系列的第八篇，共有十篇。 欢迎复习，欢迎追剧。 1. 写在前面 疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊...
【Pytorch 】笔记五：nn 模块中的网络层介绍
阿泽推荐：这是 miracle 同学 pytorch 系列的第五篇，共有十篇。 欢迎复习，欢迎追剧。 1. 写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊， ...
【Pytorch 】笔记四：Module 与 Containers 的源码解析
阿泽推荐：这是 miracle 同学 pytorch 系列的第四篇，共有十篇。 欢迎复习，欢迎追剧。 1. 写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊， ...
【Pytorch 】笔记六：初始化与 18 种损失函数的源码解析
阿泽推荐：这是 miracle 同学 pytorch 系列的第六篇，共有十篇。 欢迎复习，欢迎追剧。 1. 写在前面 疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊...
【Pytorch 】笔记七：优化器源码解析和学习率调整策略
阿泽推荐：这是 miracle 同学 pytorch 系列的第七篇，共有十篇。 欢迎复习，欢迎追剧。 1. 写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊...
新冠危机下的印度：优步 还是 忧步？
来源：约翰霍普金斯大学统计数据二次处理，uber但搞数据的都知道，平均数有时候不太靠谱，你和马云老师平均资产接近250亿【5】，毫无意义。 何况，从川普老师的「coronavirus will disappear one day like amiracle」到英国的「群体免疫」，各国的迷幻操作一波接一波，说不准后面就突然昏招频出，掉一波节奏...
【Pytorch】笔记三：数据读取机制与图像预处理模块
阿泽推荐：这是 miracle 同学 pytorch 系列的第三篇，共有十篇。 欢迎复习，欢迎追剧。 1. 写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊， ...
【Pytorch 】笔记二：动态图、自动求导及逻辑回归
阿泽推荐：这是 miracle 同学 pytorch 系列的第二篇，共有十篇。 欢迎复习，欢迎追剧。 1. 写在前面疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 pytorch 的使用依然是模模糊糊， ...
【Pytorch】笔记一：数据载体张量与线性回归
阿泽推荐：miracle 是一个优秀的同学，他记录的 pytorch 系列共有十篇，这是第一篇。 不要觉得 pytorch 很简单，一定有你所忽视的地方，耐心一点，欢迎复习。 也欢迎追剧，1. 写在前面疫情在家的这段时间，系统的学习一遍 pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识...
假如特朗普是一门编程语言
凡是用ctrump语言编写的程序是不会有bug以及病毒的，因为bug会像奇迹一样自行消失，“it’s going to disappear. one day — it’s like a miracle — it willdisappear.。 因为ctrump是bugfree的，因此这门语言不支持异常，因为“everything is under control”。 身为亿万富翁的总统先生，ctrump语言也必须配得上亿...
QPainter的fillRect函数-QGradient-Preset渐变颜色预设值
glasswater = 134, northmiracle = 136, fruitblend = 137, millenniumpine = 138,highflight = 139, molehall = 140, spaceshift = 142, forestinei = 143,royalgarden = 144, richmetal = 145, juicycake = 146, smartindigo = 147,sandstrike = 148, norsebeauty = 149, aquaguidance = 150, sunveggie = 151...
一次都像刚刚开始那样
博客在本次将会进行彻底的升级啦handsome miracle 固然不错但也许换一种尝试也是不错，就像bootstrap确实漂亮，可久了就觉得美腻了，就像美和好看并不一样。 再次寻找着那些以前所向往却又丢下的东西。 站点描述更新没有想念过什么,不曾期待着什么。 描述的变更意味着意义的变更，我尝试从刚开始毫无意义的水文抽出 ...
算法养成记：最后字符长度
我们也可以看看tochararray()具体干了什么； 从下图源码我们可以看到，它是复制了原字符串中，新返回了一个字符数组，总体来说代价是不划算的。? 在实际测试里执行用时分别是：0ms,0ms,0ms内存消耗分别是:37.7mb,37.6mb,37.8mb添加微信进群学习：miraclescoming数据结构算法不用抖，大厂面试笔试不用愁！...
深入理解Arrays.sort，怼哭面试官
array.sort的基本类型的排序先介绍到这里，如果你有什么不同的看法，欢迎加微信交流哦~我们的微信：miraclescoming...
【白话机器学习】算法理论+实战之决策树
以下文章来源于ai蜗牛车 ，作者miracle80701. 写在前面如果想从事数据挖掘或者机器学习的工作，掌握常用的机器学习算法是非常有必要的, 常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，k近邻，支持向量机，集成算法adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,pagerank等为了详细的...
creator源码收集
塔防游戏https:coding.netuhaoyuan336pccctowerdefencegit13.网络版贪吃蛇https:forum.cocos.comtdemo4306714.多人在线六边形扫雷https:forum.cocos.comttopic4399415.多人游戏new miraclehttps:forum.cocos.comtnewmiracle1616516.仿八分音符酱的声控游戏https:github.compandamicroaudio-control-game...
一不小心错过的几个亿还可以再回来！解密微信红包算法
miraclescoming架构设计 一个抢红包的功能当然不会那么简单，会涉及并发、缓存等等、这个也是面试的考题，下面补充几点关注点：微信的金额什么时候算？ 金额是拆的时候实时算的，不是预先分配，采用纯内存计算，不需要计算空间存储。 采用实时计算的原因：预算需要占内存且效率低，实时效率高红包的设计...
