手写数字识别画板（qt）
一、前言
环境介绍
系统：win10
语言：python3.7
框架：pytorch1.1
内容概要
神经网络分类实验（对应于机器学习的聚类算法Kmeans）
手写数字集识别（神经网络+工程）
二、神经网络对数据分类2.1 网络数据生成
步骤一：
先随机生成一些数据，数据截图如下：
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通用算法-递归入门到放弃
一、前言递归是编程基础、基础、基础
环境配置如下：
系统：win10
语言：python3.7
二、递归大致分类
分治算法
减而治之（求阶层）：每次将复杂度减一
分而治之（二分查找）：每次将复杂度减半
回溯算法（全排列问题）：如果碰到不符合目标结果的就直接返回
动态规划（与分治算法类似，找最
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神经网络-K-means算法
一、前言K-means算法是一种分类算法，属于非监督式学习，以下对其原理分析和实现
系统：win10
环境：python3.7
二、K-means原理说明如下图所示，我们可以很清楚的分辨出这里分为4类，并且可以确定这4类的位置，但是电脑需要如何分辨出来呢？
在图中随机定义4个点A、B、C、D
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神经网络-YoloV3复现（网络搭建篇）
一、前言
系统：win10
环境：python3.7
框架：pytorch1.1
完整代码会在最后给出
二、Darknet网络模版2.1 模板说明网络模板如下图所示，YoloV3只借鉴到了前面的卷积部分（有修改），后面的Avgpool、Connected、Softmax层去掉。注意事项
每一个C
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神经网络-Yolo1的损失函数
一、环境介绍
系统：win10
框架：pytorch
语言：python
二、原理介绍文献1
语法介绍*.1 数组交叉比较如下数组
12box1 = torch.tensor([[1,1,2,2],[2,1,4,4]]).float() # size :[2,4]box2 = torch.t
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