检测20类物体，多少张训练集，怎么训练
参考回答：
多分类问题，保证各类别的样例比，提取特征，用libsvm等做多分类。
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自我介绍 介绍上段实习 redis底层有了解吗 这些数据结构使用场景 redis为什么单线程快 上段实习redis使用场景和数据类型 什么是雪崩，怎么解决 sql写的多吗，考虑过优化方面的吗 一个表最多多少索引 mysql 索引底层 联合索引原理 线程池创建方法 什么时候用到线程池 Lock底层原理 上段实习做了什么有意义的事 遇到些什么问题 为什么离职，来得物会不会也离职 反问阶段
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我有一堆gps坐标。这些坐标来自一个我知道精确gps坐标的特定位置。 在neuroph中，我使用多层感知器，使用2输入2输出。而在训练数据中，我使用我收集的数据中的坐标作为输入，输出层是精确坐标的gps数据。当我开始训练的时候，它不会知道为什么？我只需要知道如何将它们作为输入和输出输入到训练数据中。
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八股: 1.reentrantlock原理 2.coutdownlanuch 使用场景和原理 3.sql语句执行流程 项目:着重讨论多级缓存设计 1.基于业务为什么这样设计 2.脱离业务该怎么优化有哪些问题 软问题:怎么看待实习，职业规划，得物风评不好，怎么看待加班
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引言 这篇文档会介绍如何用 darknet 训练一个 YOLOv2 目标检测模型，看完这篇文档会发现：模型训练和预测都非常简单，最花时间的精力的往往是训练集的数据预处理。 这里先简单介绍一下 目标分类 (Classification) 和 目标检测 (Detection) 的区别？什么是 YOLO？以及什么是 darknet？ 下面这张图很清晰地说明了目标分类： 一张图片作为输入，然后模型就会告诉
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译者：bat67 最新版会在译者仓库首先同步。 目前为止，我们以及看到了如何定义网络，计算损失，并更新网络的权重。 现在可能会想， 数据呢？ 通常来说，当必须处理图像、文本、音频或视频数据时，可以使用python标准库将数据加载到numpy数组里。然后将这个数组转化成torch.*Tensor。 对于图片，有Pillow，OpenCV等包可以使用 对于音频，有scipy和librosa等包可以使用
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几种重新培训MobileNet以便与TensorFlow.js一起使用的方法对我来说都失败了。有没有办法用TensorFlow.js来使用重新训练的模型？ 使用基于hub的现代教程和使用似乎都失败了。 null null 目的是加载mobilenet，使用自定义数据重新训练，并在TensorFlow.js中使用它。遵循这两个教程似乎都失败了。这可以在Node.js内部完成吗？还有别的办法吗？我在哪