【Keras】keras model.compile(loss='目标函数 ', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

2024-08-27 18:18

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讲解了各种loss

https://www.cnblogs.com/smuxiaolei/p/8662177.html

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http://www.chinasem.cn/article/1112411。 23002807@qq.com

hdu1171（母函数或多重背包）

题意：把物品分成两份，使得价值最接近可以用背包，或者是母函数来解，母函数（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）（1 + x^v+x^2v+.....+x^num*v）其中指数为价值，每一项的数目为（该物品数+1）个代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>

烟火目标检测数据集 7800张烟火检测带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集，专门用于烟火目标检测，是一个非常有价值的资源，尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍：数据集名称：烟火目标检测数据集数据集规模：图片数量：7800张类别：主要包含烟火类目标，可能还包括其他相关类别，如烟火发射装置、背景等。格式：图像文件通常为JPEG或PNG格式；标注文件可能为X

C++操作符重载实例(独立函数)

C++操作符重载实例，我们把坐标值CVector的加法进行重载，计算c3=c1+c2时，也就是计算x3=x1+x2，y3=y1+y2，今天我们以独立函数的方式重载操作符+（加号），以下是C++代码： c1802.cpp源代码： D:\YcjWork\CppTour>vim c1802.cpp #include <iostream>using namespace std;/*** 以独立函数

函数式编程思想

我们经常会用到各种各样的编程思想，例如面向过程、面向对象。不过笔者在该博客简单介绍一下函数式编程思想. 如果对函数式编程思想进行概括，就是f(x) = na(x) , y=uf(x)…至于其他的编程思想，可能是y=a(x)+b(x)+c(x)…，也有可能是y=f(x)=f(x)/a + f(x)/b+f(x)/c… 面向过程的指令式编程面向过程，简单理解就是y=a(x)+b(x)+c(x)

利用matlab bar函数绘制较为复杂的柱状图，并在图中进行适当标注

示例代码和结果如下：小疑问：如何自动选择合适的坐标位置对柱状图的数值大小进行标注？😂 clear; close all;x = 1:3;aa=[28.6321521955954 26.2453660695847 21.69102348512086.93747104431360 6.25442246899816 3.342835958564245.51365061796319 4.87

OpenCV结构分析与形状描述符（11）椭圆拟合函数fitEllipse()的使用

操作系统：ubuntu22.04 OpenCV版本：OpenCV4.9 IDE:Visual Studio Code 编程语言：C++11 算法描述围绕一组2D点拟合一个椭圆。该函数计算出一个椭圆，该椭圆在最小二乘意义上最好地拟合一组2D点。它返回一个内切椭圆的旋转矩形。使用了由[90]描述的第一个算法。开发者应该注意，由于数据点靠近包含的 Mat 元素的边界，返回的椭圆/旋转矩形数据

Unity3D 运动之Move函数和translate

CharacterController.Move 移动 function Move (motion : Vector3) : CollisionFlags Description描述 A more complex move function taking absolute movement deltas. 一个更加复杂的运动函数，每次都绝对运动。 Attempts to

MVC（Model-View-Controller）和MVVM（Model-View-ViewModel）

1、MVC MVC（Model-View-Controller）是一种常用的架构模式，用于分离应用程序的逻辑、数据和展示。它通过三个核心组件（模型、视图和控制器）将应用程序的业务逻辑与用户界面隔离，促进代码的可维护性、可扩展性和模块化。在 MVC 模式中，各组件可以与多种设计模式结合使用，以增强灵活性和可维护性。以下是 MVC 各组件与常见设计模式的关系和作用： 1. Model（模型）

[数据集][目标检测]血细胞检测数据集VOC+YOLO格式2757张4类别

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：2757 标注数量(xml文件个数)：2757 标注数量(txt文件个数)：2757 标注类别数：4 标注类别名称:["Platelets","RBC","WBC","sickle cell"] 每个类别标注的框数：

✨机器学习笔记（二）—— 线性回归、代价函数、梯度下降

1️⃣线性回归（linear regression） f w , b ( x ) = w x + b f_{w,b}(x) = wx + b fw,b(x)=wx+b 🎈A linear regression model predicting house prices：如图是机器学习通过监督学习运用线性回归模型来预测房价的例子，当房屋大小为1250 f e e t 2 feet^

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