数据结构与算法——二分

最近leetcode每日一题经常出二分的题目，正好对前段时间学过的二分进行一些总结，首先这里要明确的一点是，二分的本质并不是单调性，而是通过某种条件将整个区间划分成满足条件和不满足条件的两端即可进行二分查找。
在二分这个专题，主要有两种类型的划分方式，一种是整数划分，一种是浮点数划分，前一种一般是我们最熟悉的二分查找的题型，也是出题比较灵活考的比较多的一种，后一种主要是为控制实数精度而设置的浮点数二分法（建议用double，float有时候会出现精度丢失）。

数据结构与刷题——链表

前言

最近在复习数据结构，顺便整理之前刷题的一些模板和技巧，希望对大家都有帮助，博客会侧重讲解的是OJ代码实现，理论部分偏少但也会写一些自己的理解。
在之前大二上数据结构的时候我也有写过一个关于排序的专题介绍数据结构复习——内部排序

EfficientNet论文解读和pytorch代码实现

传送门

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf
官方github：https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master/models/official/efficientnet
github参考：https://github.com/qubvel/efficientnet
github参考：https://github.com/lukemelas/EfficientNet-PyTorch

摘要

谷歌的文章总是能让我印象深刻，不管从实验上还是论文的书写上都让人十分的佩服，不得不说这确实是一个非常creative的公司!
Convolutional Neural Networks (ConvNets) are commonly developed at a fixed resource budget, and then scaled up for better accuracy if more resources are available. In this paper, we systematically study model scaling and identify that carefully balancing network depth, width, and resolution can lead to better performance. Based on this observation, we propose a new scaling method that uniformly scales all dimensions of depth/width/resolution using a simple yet highly effective compound coefficient. We demonstrate the effectiveness of this method on scaling up MobileNets and ResNet.
卷积神经网络通常是在固定的资源预算下进行计算和发展的，如果有更多可用的资源，模型能通过缩放和扩展获得更好的效果，本文系统研究（工作量很充足）了模型缩放，并且证明了细致地平衡网络的深度，宽度，和分辨率能够得到更好的效果，基于这个观点，我们提出了一个新的尺度缩放的方法，我们提出了一个新的尺度缩放的方法即：使用一个简单且高效的复合系数统一地缩放所有网络层的深度/宽度/分辨率的维度。我们证明了该方法在扩大MobileNets和ResNet方面的有效性。

yolov1-3论文解析

最近在看经典目标检测算法yolo的思想，为了更好的了解yolo系列的相关文章，我从最初版本的论文思想开始看的，之后有时间会把yolov4和yolov5再认真看看，目前来说yolov3的spp版本是使用得最为广泛的一种，整体上来说yolo的设计思想还是很有创造性的数学也比较严谨。

MTCNN人脸检测和pytorch代码实现解读

传送门

论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1604/1604.02878.pdf
本文csdn链接：https://blog.csdn.net/Jack___E/article/details/115601474
github参考：https://github.com/Sierkinhane/mtcnn-pytorch
github参考：https://github.com/GitHberChen/MTCNN_Pytorch

abstract

commit镜像

数据卷操作实战：mysql同步

mysql运行容器，需要做数据挂载，安装启动mysql是需要配置密码的这一点要注意，所以要去docker hub官方文档上面去看官方配置

docker pull mysql:5.7

docker运行，docker run的常用参数这里我们再次回顾一下

-d 后台运行
-p 端口映射
-v 卷挂载
-e 环境配置
--name 环境名字

Docker 常用命令

帮助命令

docker version #显示docker版本信息
docker info #显示docker的系统信息，包括镜像和容器的数量
docker 命令 --help # 帮助命令

镜像命令

1.docker images查看所有本地的主机镜像

docker安装和简易原理

最近参加了阿里云datawhale天池的一个比赛里面需要用docker进行提交，所以借此机会学习了一下docker，b站上有个很好的视频【狂神说Java】Docker最新超详细版教程通俗易懂

docker基本组成

零基础入门语义分割-Task4 评价函数与损失函数

本章主要介绍语义分割的评价函数和各类损失函数。

4 评价函数与损失函数

4.1 学习目标

• 掌握常见的评价函数和损失函数Dice、IoU、BCE、Focal Loss、Lovász-Softmax；
• 掌握评价/损失函数的实践；