张士玉小黑屋

文章目录前言一、deeplabV3+二、数据准备三、修改代码四、开始训练五、测试前言在上一篇主要了解了语义分割，实例分割，全景分割的区别，以及labelme标注的数据进行转换，这边文章主要是通过deeplabV3+构建自己的语义分割平台一、deeplabV3+上图所示，是deeplabV3+的主体框架，简单来说就是编码，解码的过程。将输入的图片通过DCNN深度卷积神经网络，获得两个有效的特征层（浅层）（深层）对深层特征层进行ASPP（利用不同膨胀率的膨胀卷积进行特征提取，然后对特征进行堆叠，通过1X1卷积调整通道数，得到最终的特征）将高语义的特征信息经过上采样与浅层特征进行特征融合，在进行3X3的卷积，然后通过1*1卷积进行通道数的调整，调整成num_class（分类数）进行

?个人网站:【海拥】【摸鱼小游戏】【开发文档导航】?风趣幽默的人工智能学习网站：?人工智能?想寻找共同学习交流的小伙伴，请点击【全栈技术交流群】?免费且实用的计算机相关知识题库：?进来逛逛直接跳到末尾参与评论送书静态生物特征验证是一种常用的AI功能，它可以实时捕捉人脸，并可以在不提示用户移动头部或面部的情况下确定人脸是否属于真人。通过这种方式，该服务有助于提供获得积极反馈的便捷用户体验。技术原理静态生物特征验证需要RGB摄像头，并且能够通过细节（例如莫尔图案或纸上的反射）区分真人的面部和欺骗攻击（例如面部和面罩的图像或屏幕截图）照片）在相机拍摄的图像中。该服务支持来自各种场景的数据，包括不同的照明条件、面部配饰、性别、发型和面具材料。该服务分析面部周围环境以检测

目录特征选择特征选择树的生成树的剪枝特征如何选择计算信息增益样本集的基尼值决策树生成三种算法对比决策树剪枝预剪枝(pre-pruning)后剪枝(post-pruning)案例—红酒分类案例—带噪正弦曲线拟合特征选择决策树学习通常包括三个步骤(过程)或称三要素：特征选择、树的生成(构造)、树的剪枝。特征选择选择最优的划分特征与条件。父结点(根结点和中间结点)把待分数据集按照选定的特征和测试条件切分成若干数据子集分别进入若干子结点。从根结点到每个叶结点对应一个判定测试序列，如何选择每次测试采用的特征呢，优先测试哪个特征呢？树的生成按照特征选择标准，采用递归方式、按照一定策略生成决策树。树的剪枝决策树容易发生过拟合，需要采用的一定的剪枝策略来防止过

还在担心面试不通过吗？给大家推荐一个超级好用的刷面试题神器：牛客网，里面涵盖了各个领域的面试题库，还有大厂真题哦！赶快悄悄的努力起来吧，不苒在这里衷心祝愿各位大佬都能顺利通过面试。面试专栏分享，感觉有用的小伙伴可以点个订阅，不定时更新相关面试题：面试专栏。文章目录⭐前言?正文?1.`for`语句?2.`forEach()`方法?3.`forVSforEach`(遍历数组谁更块)?4.文末小结:?寄语⭐前言for语句和forEach()方法相信学习对于前端的小伙伴们并不陌生，面对面试官这个问题，你能回答的上来吗？接下来我们一起进行一下验证吧！?正文要想知道哪个更快，首先我们需要了解这两个的使用方法?1.for语句fo

目录?前言：?第一款、油猴插件?第二款、AdblockPlus-免费的广告拦截器?第三款、谷歌清理大师（CleanMaster）?第四款、google翻译?第五款、OneTab?第六款、infinity新标签页 ?第七款：SimilarSites（发现类似网站）?第八款、TalendAPITester-FreeEdition?第九款、Octotree（为GitHub而生）?第十款、XPathHelper?第十一款、crxMouseChrome™手势?第十二款、秘塔写作猫?结语：?插件的安装方法?前言：有句话是这么说的：没有插件的浏览器无异于没有灵魂！好用的插件不仅能够使我们的浏览器美观起来，还能够大大提高我们的工作效率，下面就来看看

目录前言 一、图像处理?二值化处理?膨胀、腐蚀?开运算、闭运算二、案例实现Step1：灰度处理Step2：对视频进行帧差处理Step3：二值化处理Step4：腐蚀处理Step5：膨胀处理 Step6：标记、框选目标?完整代码三、总结 前言 本文主要以车辆识别为目标，利用C++语言结合Qt+OpenCV进行图像处理相关步骤的讲解一、图像处理?二值化处理二值化：是通过遍历灰度图中点，将图像信息二值化处理，处理过后的图片只有黑白两种色值?作用：图像的二值化就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，这样将使整个图像呈现出明显的黑白效果在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，图像的二值化使图像中数据量大为减少，从而能凸显出目标的轮

?作者：微枫Micromaple?主页：欢迎关注Micromaple?简介：Java程序员、后端全栈工程师?点赞?➕收藏⭐➕留言?您的支持就是我前进的动力???目录一、Jenkins1、创建目标文件夹2、创建docker-compose.yml3、启动容器4、解锁Jenkins5、插件安装6、安装成功效果图6.1、创建管理员账号6.2、进入首页7、Jenkins手动安装插件8、配置JDK&Maven9、安装动态参数插件10、配置Jenkins的GitLabSSH免密登录10.1、配置PublishoverSSH11、持续交付Maven项目11.1、为项目创建标签11.2、在Jenkins中创建Maven

文章目录?前言1.集群信息?节点规划?组件版本?环境架构2.安装前准备?设置hosts解析?调整系统配置?安装docker3.初始化集群?安装kubeadm、kubelet和kubectl?初始化配置文件?提前下载镜像?初始化master节点?添加slave节点到集群中4.网络插件5.集群设置?设置master节点是否可调度?设置kubectl自动补全6.调整证书过期7.验证集群8.部署dashboard?清理集群9.总结?前言前面讲了k8s的理论特性，那么今天将会带领大家动手搭建一个k8s集群；1.集群信息?节点规划部署k8s集群的节点按照用途可以划分为如下2类角色

?前言本文是C++软件异常排查从入门到精通系列教程专栏的导航贴（欢迎点击订阅，持续更新…）。专栏介绍：根据近几年排查软件异常的实践与经验，系统地讲解了C++软件异常常见原因与常用排查方法，以图文并茂的方式给出具体的分析实例，带领大家逐步掌握C++软件异常排查的相关技术与要领，适合基础进阶和想做技术提升的相关C++开发人员！专栏适用人群：C++软件开发人员。文章还在持续更新ing… 如果文章对您有用，请点点赞，点点关注，点点收藏，也可以订阅专栏，您的支持是我前进的最大动力！ Thanks！Thanks！Thanks！?文章列表?Part1概述⭐️第1章：C++软件异常分析概述功能介绍：本文概要性地讲述了C++软件异常的分类以及常用的排查方法。⭐️第2章：C++

目录1、C/C++内存分布2、C语言中动态内存管理方式        malloc/calloc/realloc/free3、C++内存管理方式        new/delete操作内置类型        new/delete操作自定义类型4、operatornew与operatordelete函数（重要点进行讲解）        operatornew与operatordelete函数（重点）        operatornew与operatordelete的类专属重载（了解）5、new和delete的实现原理        内置类型        自定义类型6、定位new表达式(placement-new)（了解）