对于一个模型，来新数据后需要将新数据加入训练集。如果重新训练，相当于扔掉了之前的训练，这样是比较浪费的。更好的做法是什么？

可以从最大似然估计的角度理解交叉熵：例如一个图片，该图片的类别服从一个分布P(x)，在N次独立同分布实验中（例如让N个人去判断这个图片的类别），...

一、信息量一个事件发生的概率为p，则该事件的信息量为-logp，概率高的事件，其信息量低。二、熵熵为一个随机变量(分布)信息量的期望：三、KL散...

当linux服务器无法访问外网时，docker pull等命令无法使用，可以通过设置docker代理实现：创建以下文件夹： 编辑以下文件： 文件...

linux服务器无法连接外网时，需要通过代理连接外网，设置方式：修改/etc/apt/apt.conf， 参考：链接[https://blog....

1、查看文件的权限以及所属的用户名和用户组： 输出的含义参见链接[https://www.cnblogs.com/zhi-leaf/p/1144...

设input tensor的shape为N, c_in, h_in, w_in，output tensor的shape为N, c_out, h_...

cls head 和 reg head 在四个stage的feature map是共享的，然而，这些feature map的分布是不同的，可不可...

假设kernel size为k，dilation为d，则加上dilation后的kernel size为d * (k - 1) + 1，可以这么...