Hello everyone! 这篇文章将介绍Dice coefficient以及其实现 Dice coefficient 是 Lee R. Dice 在1945年为评估生物种群提出的一种度量方法[1]。后来不同领域的学者都将其引入到自己的专业。这里,我将介绍Dice codfficient 在图像分割领域作为评价指标的理解与实现。 图像分割包含有语义分割、示例分割。在语义分割中,我们需要对给定的图片做…
Hello everyone! 这篇文章将介绍Dice coefficient以及其实现 Dice coefficient 是 Lee R. Dice 在1945年为评估生物种群提出的一种度量方法[1]。后来不同领域的学者都将其引入到自己的专业。这里,我将介绍Dice codfficient 在图像分割领域作为评价指标的理解与实现。 图像分割包含有语义分割、示例分割。在语义分割中,我们需要对给定的图片做…
[中文提示] 我最近从优化角度推导了SVM的Dual和Primal问题,在一个医学数据集上进行了测试,比较了两者差异。这篇文章记录了问题和我的推导过程。 [English Tips] In a lesson about SVM of optimization course, I take two methods to solve it. And there are my records. Suppose that you have a set of m data points representing objec…
对于申请瑞典居留许可的申请人而言,每天刷新瑞典移民局的网站查询进度、刷新驻华使领馆的到卡页面是件很痛苦的事情。为什么不能简化使用流程呢? 为了解决这个问题,我开发了一个支持查询瑞典居留卡和居留申请进度的微信小程序——查SWE居留卡 使用方法: 微信搜一搜:查SWE居留卡 或者扫描小程序码 授权小程序后进入主页 输入控制编号后,点击…
随手画个神经网络结构!Draw neural network architecture quickly! 一直以来,我都是用visio绘制深度学习网络结构示意图的,时常要使用visio重复操作。绘制网络机构示意图的需求很强烈,为了减轻工作量,我自己造轮子使用Pillow开发一个Python包,用来专门绘制深度学习网络结构示意图。 NNstyle是一个绘制神经网络结构的Python Package,用来…
近些年来,电纸书阅读器在互联网读者中越来越受欢迎。 为了方便Kindle图书获取与推送,博主开发游标和卡尺应用。只需要在发布微博正文或微博评论中@游标先生 ,与新浪微博绑定的Kindle将收到图书的推送。 博主喜爱读书,认为读书是件简单的事。对,只需要三步就可以实现。 游标与卡尺支持微博登录,您可以直接使用注册成功的新浪微博账号登录游…
前言:之前为了熟悉Android开发过程,学习几位大神的项目。我对项目做了修改添加蓝牙串口库。现开源arduino uno硬件代码、android客户端代码。实现连接基于ardunio的交互设备,导航过程中地图更新方向通过蓝牙向Arduino发送方向信号,Arduino接收方向信号后执行定向振动、闪烁的交互动作,随着与目的地的接近,振动、闪烁频率逐步增强。 [newte…
博主学校开设尔雅课程需要在线观看答题考核,考核得分计入综合测评。博主也使用诸多在线mooc学习,只是不喜欢被动学习的形式,只好对尔雅课程敷衍。将尔雅课播放界面置于非最前位置时,课程总会自动暂停。想要一边刷课一边做些感兴趣的事似乎不容易。周围同学似乎有这种需求,我便编写了一个简单的防暂停的Tampermonkey脚本,此脚本只在http://…
ntool2.2 鉴于BAT轻小的体积和简单易懂的语法,我特别喜欢。大牛们做了很多绿色高效的工具,为我们的日常工作和学习提供了很多的便利,仅仅将它们放在文件夹里可能会冷落一身灰,我便将他们综合在一个文件夹内,用批处理管理它们,顺便学习一下bat。 2014年8月22日更新 1.加入teamviewer远程连接工具 2.加入SystemExplorerPortable,可代替资源…
网上有很多大神创作的优秀绿色软件为我们提供了很多便利,我平时也常常将几个放在常用文件夹作为利器。又因为很多软件没有封装,以及版权问题,不容易放在一个软件内.于是我将它们整在一起,使用体积较小占内存可忽略的开源批处理文件。源码有借鉴很多人,也学习了很多。勿喷。 工具使用:下载后解压至任意文件夹,双击abc.bat 打卡主界面,依…
最近迷上了日本动漫《野良神》,特别喜欢这部动漫的世界观。于是把自己电脑倒腾成该动漫的样子。windows7主题正在研究中
Dong Wang
I am a PhD student of TU Graz in Austria. My research interests include Embedded/Edge AI, efficient machine learning, model sparsity, deep learning, computer vision, and IoT. I would like to understand the foundational problems in deep learning.
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