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机器学习小知识: 这些计算机视觉中的损失函数你掌握了多少

过去的十多年中,深度学习领域的创新,海量数据的便捷可用性和 GPU 单元的可访问性,已经将计算机视觉领域推到了镁光灯下。它甚至已经开始在某些任务中实现了傲人的性能,比如人脸识别和验证(实际上,用于身份确认的自动人脸验证如今已变得越来越普遍了)。 近年来,在计算机视觉领域中,在网络架构、激活函数、损失函数等方面都看到了很多创新性工作。其中,损失函数在模型的性能中扮演着一个至关重要的角色。选择正确的损失函数可以帮助你的模型学会关注数据中正确的特征集,从而实现最优和更快的收敛。 本文旨在总结计算机视觉中使用的一些重要的损失函数。你可以在这个链接[1]中找到这里讨论的所有损失函数的 PyTorch 实现。 1像素级损失函数 顾名思义,这种损失函数计算预测图像和目标图像在像素级别上的损失。一般用到的大部分损失函数,如 MSE 或 L2 损失,MAE 或 L1 损失,交叉熵损失等,都可以应用于每一对预测和目标图像的像素之间。 由于这些损失函数分别评估每个像素向量的类预测,然后对所有像素取平均,因此可以断言图像中每个像素的学习是平等的。这些在图像的语义分割中特别有用,其中模型需要学习像素级的密集预测...

项目启动时首先校验Spring Boot配置参数

1. 概述 在项目实际开发过程中,为了更好的复用,我们参考Spring Boot Starters,封装了许多企业内部中间件的starter。这些中间件的接入都需要申请并在项目中配置一些特定的参数。我们通过@ConfigurationProperties注解,增加了在配置过程的体验,实现属性提示。一些参数是在中间件使用过程中的必选参数,经常发现项目启动了,调用中间件时抛出异常,提示某个参数没有配置。 这样的接入过程体验很不好。 有没有一种方式在项目启动的时候就对配置的参数直接进行校验,而不是等到实际使用的时候再抛出错误提示呢? 很幸运,Spring已经为我们提供的Java Validation可以解决我们的问题。 2. 增加启动校验 在我们创建的Properties类中增加Validation相关配置: /** * ConfigProperties. * * @author Wang Jianchao(tinyking) * <p> * Created on 2020/8/20 */@Validated@Data@ConfigurationProperties(prefix...

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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