【深度学习实战（17）】计算语义分割的性能指标mIOU
一、指标介绍 在训练语义分割模型时，我们不仅需要知道训练，验证损失，还想要知道性能指标。 二、计算流程 （1）读取验证集的图片和标签（mask图） （2）对模型预测的特征图进行解码，获得预测的mask图 （3）创建num_class x num_class尺寸的混淆矩阵hist （4）将标签mask图和预测mask图转换为numpy数组 （5）将两个numpy数组展平为一维数组，使用np.binco...
初识计算机网络
相应的程序。 协议 协议定义了两个或者多个通信实体之间交换的报文的格式和顺序，以及进行报文发送/接收一条报文/其他事件所采取的动作。 比如常见的http就是一个协议，还有https，有加密功能。 计算机网络中协议的层次 OSI网络模型 是指：开放式系统互联通信参考模型（英语：Open System Interconnection Reference Model，缩写为 OSI），简称为OSI模型（...
计算机毕业设计Flask+Vue.js知识图谱音乐推荐系统 音乐爬虫可视化 音乐数据分析 大数据毕设 大数据毕业设计 机器学习 深度学习 人工智能
M、vue.js、echarts、django、Python、MySQL 创新点 协同过滤推荐算法、爬虫、数据可视化、LSTM情感分析、短信、身份证识别 补充说明 适合大数据毕业设计、数据分析、爬虫类计算机毕业设计 介绍 音乐数据的爬取：爬取歌曲、歌手、歌词、评论 音乐数据的可视化：数据大屏+多种分析图【十几个图】 深度学习之LSTM 音乐评论情感分析 交互式协同过滤音乐推荐： 2种协同过滤算法、通过...
GESP一级 - 第一章 - 第3节 - 计算机软件系统 - 习题
选择题: 正确答案：B. 操作系统 解析： 操作系统是最基本的系统软件,用于管理和控制计算机的所有软、硬件资源。文字处理软件、办公软件属于应用软件,数据库管理系统属于系统软件,但不是最基本的。 正确答案：D. 以上都是 解析： 操作系统的主要功能包括处理机管理、存储管理、设备管理和信息管理等。这些功能共同决定了整个计算机系统的性能。 正确答案：A. 命令行界面操作系统和图形用户界面操作系统 解析： ...
计算机视觉——使用OpenCV GrabCut算法从图像中移除背景
基于颜色相似性。迭代优化：通过迭代方式，利用最小割算法对前景和背景的分割进行优化。结果修正：用户可根据分割结果进行手动修正，提高分割的准确性。 GrabCut算法因其用户交互少、操作简单且效果良好而在计算机视觉领域得到广泛应用。 GrabCut算法的工作原理 首先，在图像上绘制一个矩形，包含图像的主题，例如一个人或一只狗。矩形外的区域自动被视为背景。在定义的矩形内，背景中的数据被用作区分前景和背景位置...
Amazon云计算AWS之[3]简单存储对象S3
s Key是一个40位的字符串，参与数字签名过程，用来证明用户是发送服务请求的账户的合法拥有者。 S3数字签名具体实现过程 S3用户首先发出服务请求，系统会自动生成一个服务请求字符串。HMAC函数负责计算用户的服务请求字符串和Secret Access Key生成的数字签名，并将这个签名和服务请求字符串一起传给S3服务器。服务器接收到信息后会从中分离出用户的AccessKey ID，通过查询S3数据库...
计算机视觉与深度学习
1. 定义及联系 计算机视觉（Computer Vision）是指利用计算机和相应的数字信号处理技术，对从现实世界中获取的图像和视频数据进行理解和分析的研究领域。而深度学习（Deep Learning）是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模型学习数据的表示，实现对复杂模式和结构的学习。深度学习技术已经成为了计算机视觉领域的主要驱动力之一，通过深度学习方法可以自动学习到数据的特征表示，从而大大提高了...
LM Studio：一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM），它允许用户发现、下载并运行本地LLMs
LM Studio是一个桌面应用程序，旨在本地计算机上运行大型语言模型（LLM）。它允许用户发现、下载并运行本地LLMs，支持在Windows、Linux和Mac等PC端部署2510。LM Studio的安装过程涉及访问其官网并选择相应操作系统的版本进行下载安装。安装成功后，用户可以通过该软件选择并运行心仪的模型，这些模型一般在huggingface上找到，重要因素包括模型的大小或参数量910。LM ...
javaScript数组-(进阶算法)-计算正整数各个位数上的数字之和
基础 javaScript数组-(进阶算法)-计算正整数各个位数上的数字之和 function sumDigits(num) { // 检查输入是否为数字，增强代码健壮性 if (typeof num !== 'number' || isNaN(num) || !isFinite(num)) { throw new Error('Input must be a finite number'); } ...
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量
深度学习基础——卷积神经网络的感受野、参数量、计算量 深度学习在图像处理领域取得了巨大的成功，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种非常重要的网络结构。本文将介绍卷积神经网络的三个重要指标：感受野、参数量和计算量。首先，会对这些指标进行定义，然后介绍如何计算它们，并通过Python实现示例代码进行可视化展示。 1. 定义 1.1 感受野（Rece...