rp(压缩比)=P2［排气压力) / P1(进气压力)。 2， 不同的制冷剂有额定的压缩比吗（在这个压缩比下制冷量最大，耗电功率最小）？ 当压缩比与蒸发压力和冷凝压力间的比值一致时，其压缩效率最高。否则，当离开转子的气体压力与离开排气口的气体压力不相同时，就有过压缩或欠压缩的现象发生。这会造成压缩效率的降低。 制冷机在一种特定工作温度条件下的运转工况。不同制冷剂工作温度（℃）又视系统需
目标检测包括两个自任务：分类和定位，对应于两个损失函数：classification loss和box regression loss。对于每个子任务，近年来提出了各种损失函数。在本节中，将介绍这些损失函数，并描述如何为YOLOv6选择最佳损失函数 目标检测框架中，损失函数由分类损失、框回归损失和可选对象损失组成，其可公式如下：  
什么是VFL语言 VFL全称是Visual Format Language，翻译过来是“可视化格式语言”VFL是苹果公司为了简化Autolayout的编码而推出的抽象语言 VFL示例 H:[cancelButton(72)]-12-[acceptButton(50)]canelButton宽72，a
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2017-05-15 11:39:00
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2016-02-02 21:15:00
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Volley与Picasso的对比想写一篇文章来对比一下Volley以及Picasso，有人或许会说了，Volley和Picasso的服务对象都不同，Picasso是专注于图片的下载以及处理，而Volley则适应于任何轻量的网络请求。是的，的确如此，那我们不如就图片下载缓存这个应用场景展开来，来对比分析Volley和Picasso的相同之处与不同之处。首先我们先来看一下Volley和Picasso
http://w时候出
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2023-05-23 07:18:02
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#1 关于Focal Loss Focal Loss 是一个在交叉熵(CE)基础上改进的损失函数Focal Loss的提出源自图像领域中目标检测任务中样本数量不平衡性的问题，并且这里所谓的不平衡性跟平常理解的是有所区别的，它还强调了样本的难易性。尽管Focal Loss 始于目标检测场景，其实它可以应用到很多其他任务场景，只要符合它的问题背景，就可以试试，会有意想不到的效果。#2 Focal Lo
上篇文章向大家介绍了VFL的基本的语法点，假设对下面演示样例不熟的童鞋，能够前去參考。废话不多说。我们直接来看演示样例。 演示样例一 将五个大小同样、颜色不同的view排成一行，view间的间隔为15px,第一个view的间隔与屏幕的左边间隔10px,最后一个view的间隔与屏幕的右边间隔也为10p
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2017-07-07 15:51:00
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文章目录Kafka 核心技术与实战客户端实践及原理剖析17 | 消费者组重平衡能避免吗？Coordinator 协调者如何避免 Rebalance？ Kafka 核心技术与实战客户端实践及原理剖析17 | 消费者组重平衡能避免吗？Coordinator 协调者Rebalance 就是让一个 Consumer Group 下所有的 Consumer 实例就如何消费订阅主题的所有分区达成共识的过程。
http://www.cnblogs.com/chars/p/5146607.html 什么是VFL语言 VFL（Visual Format Language），“可视化格式语言”。 VFL是苹果公司为了简化autolayout的编码而推出的抽象语言。 语法说明 使用方法 实例展示 效果图如下： 实
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2017-03-30 21:43:00
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概要通过线性模型进行二分类随机梯度下降通过逻辑回归进行多分类多分类与二分类 概要上节课讲述了逻辑回归，分析了逻辑回归的损失函数，采用了梯度下降的方式来求解。这节进行了延伸。通过线性模型进行二分类线性模型我们知道有线性回归以及逻辑回归。我们将三者的损失函数进行变形，设定s=wTx，因为这个表示一个加权分数。 结果如下图： 将三者的损失函数画在图形上如下： 所以我们得到： err0/1≤err
YOLOv3&v4目标检测算法详解及预训练模型使用与自己训练模型一、YOLO简介二、YOLO v3三、YOLO v4四、预训练模型使用（基于Darknet的GPU版本）五、自己训练模型（使用GPU） 一、YOLO简介YOLO是目前比较流行的目标检测算法，结构简单但是功能强大。有了它，你就能成功检测出许多目标物体。本文主要介绍YOLO v3和v4及其模型使用方法，下面给出源码地址：GitH
一、起因与目的 写这篇文章的起因，就是网络上查了很多NLLLoss（Negative Log-Likelihood Loss，负对数似然损失）相关的详解，但是要么没有讲透，要么就是只讲了如何应用。而我看了之后关于其底层是如何计算损失，并使预测值y趋近于target的原理还是不太清楚。自己从二维数学图像的角
【基本的语法】VFL的语法为H:和V:开头。代表水平和垂直。接下来假设要涉及距离。使用|-x-，x为距离的点数。对于视图。用[ ]包围，比如[blueView]。①以下的语句实现了blueView水平方向左右各距离控制器的边缘20点：H:|-20-[blueView]-20|②假设要指定宽高，在视图名称之后用圆括号内填入常量数值，以下的代码实现了blueView距离左边20点，宽度固定为120点：
一、VFL语言简介 VFL（Visual format language）语言是苹果为了简化手写Autolayout代码所创建的专门负责编写约束的代码。为我们简化了许多代码量。 二、使用步骤 使用步骤同手动添加约束保持一致 创建控件 添加到父控件 禁用Aoturesizing 添加约束 三、使用方法
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2016-04-05 22:39:00
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【基本的语法】 VFL的语法为H:和V:开头。代表水平和垂直。 接下来假设要涉及距离。使用|-x-，x为距离的点数。 对于视图。用[ ]包围，比如[blueView]。 ①以下的语句实现了blueView水平方向左右各距离控制器的边缘20点： H:|-20-[blueView]-20| ②假设要指定
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2017-06-23 11:49:00
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1. 概述YOLO（You Only Look Once） 系列模型以其实时目标检测能力而闻名，其有效性在很大程度上归功于其专门设计的损失函数。在本文中，这里将深入探讨YOLO演进中不可或缺的各种YOLO损失函数，并重点介绍它们在PyTorch中的实现。通过探索这些函数背后的代码，读者可以为自己的深度学习项目获得实用的见解，增强开发高级目标检测模型的能力。具体来说，这里将回顾在YOLOv6和YOL
说起相机大家都比较熟悉，现在已经是手机的标配和卖点，而且做的非常便捷易用，随便按都能拍出不错的照片，但如果想更手动、更专业一点，或者将相机用于工业应用(如机器视觉、摄影测量等)，还是需要了解一下成像方面的东西，本文力求通俗易懂，先介绍一些相机相关的基本概念，然后对相机的标定过程进行简单的阐述。一、基本概念1、景深我们拍照片的时候常有“虚化”的效果，其实就是利用“景深”来突出重点：上图只有中间部分是
YOLOv3学习——损失函数 文章目录YOLOv3学习——损失函数损失函数 损失函数上面从概念上将输出特征图上的像素点与预测框关联起来了，那么要对神经网络进行求解，还必须从数学上将网络输出和预测框关联起来，也就是要建立起损失函数跟网络输出之间的关系。下面讨论如何建立起YOLOv3的损失函数。对于每个预测框，YOLOv3模型会建立三种类型的损失函数：表征是否包含目标物体的损失函数，通过pred_ob
文章目录全部参数表示例代码1. model ✰✰✰✰✰选择.pt和.yaml的区别模型种类选择，是n,s,m,还是l,x?2. data ✰✰✰✰✰组织数据数据目录1. 指定训练数据集的图片的文件夹2. 指定训练数据集的图片的文件3. 指定训练数据集的图片的文件夹集合3. epochs ✰✰✰选取策略4. patience早停5. batch ✰✰✰✰✰选取策略6. imgsz ✰✰✰✰✰选取策略
