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点石成金,挥刀琢玉——“双创老太”刘玉那些事儿

Posted on 2019-08-21 | 0 comments
Words count in article: 801 | Reading time ≈ 2
  高调、爱折腾、不走寻常路、犀利、“毒舌”、超级大忙人,她是被贴满标签的华中大教授——刘玉老师。而其中最响亮,最广为人知的标签,一定非“双创老太”莫属。今天,让我们走近这神秘的刘玉教授,说一说,她的那些事儿。 她是谁? 湖北省创业红娘众创空间 负责人 武汉创业红娘公益服务中心 理事长 华中科技大学 电信学院 教 授 华中科技大学 Dian团队 创始人 她都做过什么? 扶弟子创新   曾指导本科生获全国挑战杯特等奖,Dian团队育人模式获国家教学成果二等奖,教育部大学生创新性实验计划的 ...
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提供一个基于官方模板优化升级后的毕设Word模板

Posted on 2019-05-02 | 0 comments
Words count in article: 816 | Reading time ≈ 2
由于毕设查重等会使用到word版本,且最终提交也要有word,而经过15级的测试,现有的几乎所有pdf转word方法都有着或多或少的问题,改起来非常麻烦。 经过对官方word模板的研究以及与Latex效果的对比,最终制作该模板,供大家后面使用。 先放上项目地址,欢迎大家使用、提建议、完善和维护。 下面是项目介绍: 本项目为华科(华中科技大学)本科生毕业设计论文的进阶优化版Word模板。它源于官方但高于官方,由于官方的Word模板难以使用且问题多多,自动化程度低,故有本项目。 本项目虽为基于华中科 ...
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目标检测学习笔记

Posted on 2019-02-16 | 0 comments
Words count in article: 3.4k | Reading time ≈ 12
Pre Knowledge Anchors 提到RPN网络,就不能不说anchors。所谓anchors,实际上就是一组作用在滑动窗口上的不同大小、不同形状的检测框。实际上,论文通过anchors引入了检测中常用到的多尺度方法。 那么这9个anchors是做什么的呢?借用Faster RCNN论文中的原图,遍历Conv layers计算获得的feature maps,为每一个点都配备这9种anchors作为初始的检测框。这样做获得检测框很不准确,不用担心,后面还有2次bounding b ...
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全连接层与1x1卷积的关系

Posted on 2019-02-12 | 0 comments
Words count in article: 291 | Reading time ≈ 1
理解全连接层: 全连接层可以由卷积核深度为上层特征图深度的卷积运算代替,卷积后channel上每个1x1卷积核都会作为一个输出,可看作全连接层的一个点。 假设最后一个卷积层的输出为7×7×512,连接此卷积层的全连接层为1×1×4096。 如果将这个全连接层转化为卷积层: 1. 共有4096组滤波器(通道数4096) 2. 每个卷积核的大小为512x7×7 3. 则输出为1×1×4096 由于每个滤波核的大小和上一层的feature map大小一样,保证了转换后的卷积层的运算结果和全连接层是一样 ...
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tensorflow:理解 rank, shape, type

Posted on 2019-02-08 | 0 comments
Words count in article: 278 | Reading time ≈ 1
tensorflow 使用一种叫 tensor 的数据结构去展示所有的数据,我们可以把 tensor 看成是 n 维的 array 或者 list。在 tensorflow 的各部分图形间流动传递的只能是tensor。 rank rank 就是 tensor 的维数。 例如我们所说的标量(Scalar): s = 8 维数为 0,所以它的 rank 为 0。 例如矢量(Vector): v = [1, 2, 3],rank 为 1。 例如矩阵(Matrix): 12345m = [ [1, 1 ...
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在动漫中大GAN一场吧!

Posted on 2019-01-29 | 0 comments
Words count in article: 391 | Reading time ≈ 1
GAN的一大应用场景就是逼真图片的生成,而这一点则与动漫二次元期望生成“老婆”的愿望一拍即合。于是近年,有许多动漫相关的、使用GAN的项目被开发了出来,作为一个资深动漫宅,这里给大家做了一个整理,欢迎补充~ 实例 输入各种参数生成动漫人物头像 Waifu2x 动漫图片无损放大 Chainer-CycleGAN 动漫人物头发转银色 Turn your 2-D wife(anime image) to 3-D wife(cosplay image) or opposite using DCGAN! ...
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Off-Policy & On-Policy

Posted on 2019-01-22 | 0 comments
Words count in article: 207 | Reading time ≈ 1
On-Policy 与 Off-Policy的本质区别在于:更新Q值时所使用的方法是沿用既定的策略(on-policy)还是使用新策略(off-policy)。 Sarsa更新Q值的时候对下一步的估计采用的是Q本身的\(Q(S’,A’)\),而Q-Learning更新的时候对下一步的估计部分则采用的是直接取采取动作a后环境中各个a’对应的Q的最大值,即其在选择Action的时候使用的是e-greedy算法,而更新Q值的时候则采用了直接取最大值的greedy算法。 反映到结果上 O ...
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强化学习基础

Posted on 2019-01-19 | 0 comments
Words count in article: 3.2k | Reading time ≈ 14
本文引用了莫烦大大和几位知乎答主的部分文字,由于时间较长,无法一一确认,在这里统一感谢。如有侵害到您版权的行为,请您尽快联系我修改,感谢。 Reinforcement Learning Basic 定义 强化学习涉及一个智能体,一组“状态”S和每个状态下的动作集合A。通过执行一个行动 ,该智能体从一个状态转移到另一个状态。在一个特定的状态下执行一个动作时,智能体还可以得到一个奖励。 智能体的目标是最大化其奖励的累加。这个潜在的奖励是所有未来可以拿到的奖励值的期望的加权和。 例如,假设现在你要上地 ...
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TensorFlow Higher-Level APIs的使用

Posted on 2019-01-05 | 0 comments
Words count in article: 3.6k | Reading time ≈ 20
Estimator, Experiment, and Dataset的关系 Overview of the Experiment, Estimator and DataSet framework and how they interact. (These components will be explained in the following sections) Estimator定义 The Estimator class represents a model, as well as ...
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Quick Tutorial on how to find e-books, movies and musics

Posted on 2018-12-12 | 0 comments
Words count in article: 349 | Reading time ≈ 2
1. Download a chrome, or use your safari If you don’t have a chrome, install it! This tutorial is based on chrome, you can do almost the same on safari. 2. Add TamperMonkey on Chrome WebApp Click This Link to access chrome web app page, or simply ...
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