C语言判断闰年，即判断年份是否为闰年

实例要求从键盘输入任意年份的整数 N，通过程序运行判断该年份是否为闰年。 算法思想 判断任意年份是否为闰年，需要满足以下条件中的任意一个： ① 该年份能被 4 整除同时不能被 100 整除； ② 该年份能被400整除。 本实例中使用嵌入式 if-else 语句。 程序代码 #include <stdio.h> int main() { int year,a; printf("请输人年份：\n");

caffe卷积层代码阅读笔记

卷积的实现思想： 通过im2col将image转为一个matrix，将卷积操作转为矩阵乘法运算 通过调用GEMM完毕运算操作 以下两个图是我在知乎中发现的，“盗”用一下，确实非常好。能帮助理解。 參数剖析 配置參数：(从配置文件得来) kernel_h_ pad_h_ hole_h_ stride_h_ kernel_w_ pad_w_ hole_w_ stride_w_ is_1x1_:上面8个參

【pip 安装TensorFlow 】 Could not install packages due to a

【报错】 Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。:'C:\\Users\\ADMINI~1\\AppData\\Local\\Temp\\pip-uninstall-6z7keac8\\program files\\anaconda3\\lib\\site-packages\\nu

Keras-保存和恢复模型

1，share的内容 code to create the model, and the trained weights, or parameters, for the model 2，ways There are different ways to save TensorFlow models—depending on the API you're using 3，Checkpoint callback usage 3.1，

TensorFlow深度学习笔记 文本与序列的深度模型

转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载 Rare Event 与其他机器学习不同，在文本分析里，陌生的东西（rare event）往往是最重要的，而最常见的东西往往是最不重要的。 语法多义性 一个东西可能有多个名字，对这种related文本能够做参数共享是最好的 需要识别单词，还要

目标检测–Scalable Object Detection using Deep Neural

Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 作者: Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Alexander Toshev, and Dragomir Anguelov 引用: Erhan, Dumitru, et al. "Scalable object detection using deep neural networks." Pr

目标检测之SSD

  一、目标检测之SSD SSD: Single Shot MultiBox Detector 论文链接：https://arxiv.org/abs/1512.02325 论文翻译：https://blog.csdn.net/denghecsdn/article/details/77429978 论文详解：https://blog.csdn.net/WZZ18191171661/article/details/7944421

How good is my GAN? (ECCV 2018) ——评价生成对抗网络的一种方法

How good is my GAN? (ECCV 2018) ——评价生成对抗网络的一种方法 Paper： Shmelkov, Konstantin, Cordelia Schmid, and Karteek Alahari. “How good is my GAN?.” ECCV-European Conference on Computer Vision. 2018. 内容简介： 文章提出了一种评价GAN的方法。 背景：

2022年Python顶级自动化特征工程框架⛵

特征工程一般是手动完成，不仅依赖于工程师的丰富经验，也非常耗时。因此『自动化特征工程』可以自动生成大量候选特征，帮助数据科学家显著提升了工作效率和模型效果。 特征工程(feature engineering)指的是：利用领域知识和现有数据，创造出新的特征，用于机器学习算法。 特征：数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。 特征工程：使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法

Windows10下通过anaconda安装tensorflow

博主经历了很多的坎坷磨难才找到一个比较好的在win10下安装TensorFlow的方法： 首先需要说明的是如果你想通过Anaconda来安装tensorflow的话，首先要确认你的python的版本是多少。如果在官网看的话，最新的版本是python3.6版本的： 虽然是可以安装最新版本然后把python版本降到3.5，但是不如直接的安装带python3.5的anaconda，这里有个所有版本的anoconda的版本的下载列表 ht

CF914G Sum the Fibonacci FWT、子集卷积

传送门 一道良心的练习FWT和子集卷积的板子…… 具体来说就是先把所有满足\(s_a \& s_b = 0\)的\(s_a \mid s_b\)的值用子集卷积算出来，将所有\(s_a \oplus s_b\)用xor卷积算出来，把斐波那契数代进去，然后将三个数组and卷积，最后取\(2^i (i \in Z)\)的位置的答案的和 #include<bits/stdc++.h> //thi

目标检测之积分图—integral image 积分图2

　　前面在图像处理一栏中涉及到boxfilter 的时候，简单介绍过积分图，就是每个像素点是左边和上边的累加和，这样的话可以方便均值和方差，以及直方图统计的相关运算，这里再次结合网络资源重新单独对积分图做专门的介绍。 　　 　　积分图的概念最早是由Paul Viola等人提出的，并被应用到实时的对象检测框架中。对于一个灰度图像而言，其积分图也是一张图，只不过这个图跟普通的灰度图，彩色图稍有不同。这是因为，一般我们说的灰度图、彩色图，

Tensorflow中的图（tf.Graph）和会话（tf.Session）详解

    Tensorflow编程系统 Tensorflow工具或者说深度学习本身就是一个连贯紧密的系统。一般的系统是一个自治独立的、能实现复杂功能的整体。系统的主要任务是对输入进行处理，以得到想要的输出结果。我们之前见过的很多系统都是线性的，就像汽车生产工厂的流水线一样，输入->系统处理->输出。系统内部由很多单一的基本部件构成，这些单一部件具有特定的功能，且需要稳定的特性；系统设计者通过特殊的连接方式，让这些简

TensorFlow目标检测API中这些损失(loss)代表含义是什么

TensorFlow目标检测API中这些损失(loss)代表含义是什么？ RPN(Region Proposal Network)区域候选网络损失： 1. Losses/Loss/RPNLoss/localization_loss：RPN的本地化损失或边界框回归器的损失 2. Losses/Loss/RPNLoss/objectness_loss：分类器的损失，分类器是对边界框是感兴趣的对象还是背景进行分类 最终分类损失： 3. 

Mask Rcnn(Keras)学习笔记

实验环境搭建 Part1:实验准备实验项目相关的网址：https://github.com/matterport/Mask_RCNN （project网址）https://github.com/waleedka/coco （cocoAPI）实验所需要的数据介绍及实验数据的下载：实验数据为COCO2014train2014.zip，val2014.zip， test2014.zip5k minival：instance minival