Infinite's journey

这篇文章介绍了MMDET的安装与使用，提供了一个在Kaggle上快速安装MMDET的取巧方法，即通过复制并编辑Kaggle上的一个名为"predicting Math Functions"的工程。此外，还介绍了如何在Kaggle上无法直接访问TensorBoard的情况下，使用ngrok进行转发，并提供了ngrok的注册链接。文章还涉及了如何创建CONFIG文件以方便训练和修改，以及如何使用现成的验证方法。最后，提供了两个参考链接，一个是CSDN上关于MMDET的文章，另一个是Kaggle上的"predicting Math Functions"工程。

这篇文章介绍了Sklearn库中的几个特征选择和数据分割的函数。SelectKBest函数用于根据k个最高分数选取特征，参数包括用于评分的函数和k值。TRAIN_TEST_SPLIT用于将数据集分割为训练集和测试集。KFOLD、STRATIFIEDKFOLD和GROUPKFOLD用于K折交叉验证，其中KFOLD是随机分割，STRATIFIEDKFOLD保持目标比例，GROUPKFOLD确保同一Group的数据不会同时出现在训练和测试集。

这篇文章介绍了在使用PyTorch进行深度学习时，如何使用HDF5文件格式来处理和读取大型数据集。文章首先提到了在Matlab中保存大文件时遇到的问题，并介绍了通过使用HDF5格式来解决这个问题。接着，文章讲述了在使用Python读取HDF5文件时可能遇到的错误，以及如何通过使用h5py库来解决这些问题。特别指出了读取HDF5文件时数组可能会转置的问题，并提供了解决方法。最后，文章还介绍了如何自定义PyTorch的Dataset类，通过重写len和getitem函数来提高读取效率。

这篇文章介绍了基于Pytorch实现的U-Net网络，用于缺陷检测。U-Net由编码器和解码器组成，编码器包含四个模块，每个模块由两个有效卷积层和最大池化层构成；解码器也有四个模块，每个模块由两个有效卷积层和转置卷积层构成，并通过跳跃连接将编码器和解码器相同大小的模块相连。文章还提到将编码器网络改为ResNet50，并展示了模型训练结果和反思总结，包括过拟合问题和损失函数选择的建议。代码部分参考了GitHub上的代码，并进行了修改，提供了VGG和ResNet50两种主干网络的实现。

这篇文章介绍了如何在VSCode中进行远程服务器的代码调试和运行，包括如何设置免密码秘钥（Remote Development）以及如何解决一些常见的权限问题，例如“permissions are too open”等。

这篇文章介绍了在Windows 10系统中使用V2Ray作为代理时，如何通过查看系统代理设置来获取代理地址和端口，并在Git Bash中进行相应的代理设置以加速Git克隆过程。文章提供了具体的修改代码，并说明了如何取消代理设置。

这篇文章介绍了Linux下screen命令的基本用法，包括如何创建一个新的screen会话、退出当前会话、恢复已存在的会话、查看所有screen作业以及如何完全退出screen。

这篇文章介绍了WSL2的安装方法和GCC环境的搭建。首先，提供了两种安装WSL2的方法：一种是通过微软官方教程直接安装，另一种是先启用适用于Linux的Windows子系统和虚拟机平台，然后通过PowerShell命令修改默认版本为WSL2。接着，通过微软商店安装Ubuntu。安装完成后，文章介绍了如何更换Ubuntu的源为阿里源，并解决了使用清华源时出现的broken package问题。最后，通过更新源和安装gcc，完成了GCC环境的搭建，使得用户可以在Linux环境下运行C语言代码。

这篇文章介绍了Xilinx FPGA中LVDS接口的配置和使用，特别是与AD9736 DAC的结合。LVDS是一种低电压差分信号技术，可实现高速传输。文章详细讨论了LVDS接口的速率、配置和与AD9736 DAC的同步方案，包括使用selectIO IP核进行LVDS传输配置，以及如何通过仿真验证设计的正确性。同时，文章还提供了相关的参考文献链接。

这篇文章介绍了作者从2020年4月开始准备考研的全过程，包括学习计划、时间安排、各科目复习策略和所用资料。作者详细记录了从背单词、看视频、做习题到模拟考试的各个阶段，并分享了数学、英语、政治和专业课的学习心得和所用教材。文章还提到了作者在不同阶段的时间安排和学习场所变化，以及复试的保密性，但未透露复试内容。