日常小结

简要说明下

总结日常学到的计算机知识,包括机器学习、图像处理、Linux、Paper...Bla Bla

1 分类任务中常用的评估方法 Average Precision (AP) and Mean Average Precision (MAP)

当我们的学习任务是分类问题时,我们最常用的评价指标是 AP 和 MAP

Metrics


2 机器学习中常用的评估 Metrics

当我们从经验数据中通过学习算法获取到模型后,需要对学习到的模型进行评估和度量。一般在test数据集上进行评估,从而区别出哪个模型更加优秀

Metrics


NetWork, what's wrong with you!

3 Image Convolution 图像卷积

在研究深度学习中,发现二维的卷积运算对于图像的研究十分的重要。为啥重要咧,说白了就是2012年Krizhevsky、Hinton等大神在2012年的ImageNet图像分类大赛上获得了惊人的成绩,他们采用的深度卷积网络一鸣惊人,图像的卷积运算也是功不可没。所以,学习好卷积运算是踏入当前CV领域的垫脚石

ImageProcessing CV


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4 Shell Introduction

Shell | Shell Script | Bash 介绍Shell、Shell脚本、Bash之间的区别和关系,帮助我们开启Linux世界的大门

Linux Shell


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5 Face Detection Dataset

希望从事人脸检测的同学,可以参考以下的数据集进行学习和研究

dataset FaceDetection