<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[sunxiaojun]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.csdn.net/gameboxer</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; gameboxer]]></copyright><item><title><![CDATA[程序调试利器GDB – 使用指南]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/129985678</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/129985678</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Thu, 06 Apr 2023 12:56:28 +0800</pubDate><description><![CDATA[GDB是GNU Debugger的简称，其作用是可以在程序运行时，检测程序正在做些什么。GDB程序自身是使用C和C++程序编写的，但可以支持除C和C++之外很多编程语言的调试。GDB原生支持调试的语言包含：•C•C++•D•Go•Object-C•OpenCL C•Fortran•Pascal•Rust•Modula-2•Ada此外，通过扩展GDB，也可以用来调试Python语言。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Jupyter Notebook 开发指南]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/128484402</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/128484402</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Thu, 29 Dec 2022 17:05:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[Jupyter Notebook是一套基于web的交互式开发环境，用户可以在线开发和分享包含代码和输出的交互式文档。本文系统介绍了Jupyter的项目结构，安装和配置，使用，管理和扩展等用于Jupyter开发的方方面面。为初学者了解和快速上手Jupyter Notebook，提供了较为详细的介绍和代码实践。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[你好，语义分割（二）]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/128301675</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/128301675</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Tue, 13 Dec 2022 14:41:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[语义分割（Semantic Segmentation），是计算机视觉中的一项关键技术之一，用于识别图像中的对象，并为对象进行分类。从宏观上来看，语义分割为人工智能模拟人类“看得见“的能力提供了基础支撑，为机器对周边场景的理解铺平了道路。本文使用Pytorch框架，实现了一个简单的语义分割模型，并介绍了语义分割技术在实际中的一些应用。旨在通过简单易懂的代码实现，来了解语义分割技术和机器学习的主要开发流程。文章内容涉及了机器学习开发流程中的数据处理，建模和模型评估部分。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[“你好，人工智能”开篇絮语]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/128283545</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/128283545</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Mon, 12 Dec 2022 10:43:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[“人工智能 (AI) 是一组技术，使计算机能够执行各种高级功能，包括查看、理解和翻译口语和书面语言、分析数据、提出建议等各种能力” – google cloud]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[你好，语义分割（一）]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/127884759</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/127884759</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Mon, 21 Nov 2022 12:00:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[语义分割（Semantic Segmentation），是计算机视觉中的一项关键技术之一，用于识别图像中的对象，并为对象进行分类。从宏观上来看，语义分割为人工智能模拟人类“看得见“的能力提供了基础支撑，为机器对周边场景的理解铺平了道路。本文使用Pytorch框架，实现了一个简单的语义分割模型，并介绍了语义分割技术在实际中的一些应用。旨在通过简单易懂的代码实现，来了解语义分割技术和机器学习的主要开发流程。文章内容涉及了机器学习开发流程中的数据处理，建模和模型评估部分。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[经典同态加密算法Paillier解读 - 原理、实现和应用]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/126948240</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/126948240</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Tue, 20 Sep 2022 16:47:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[随着云计算和人工智能的兴起，如何安全有效地利用数据，对持有大量数字资产的企业来说至关重要。同态加密，是解决云计算和分布式机器学习中数据安全问题的关键技术，也是隐私计算中，横跨多方安全计算，联邦学习和可信执行环境多个技术分支的热门研究方向。
本文对经典同态加密算法Pailier算法及其相关技术进行介绍，重点分析了Paillier的实现原理和性能优化方案，同时对基于公钥的加密算法中的热门算法进行了横向对比。并介绍了Paillier算法的一些实际应用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[使用opentelemetry 搭建新一代可视化分布式监控系统]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/126296943</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/126296943</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Fri, 12 Aug 2022 09:02:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[随着SOA，微服务架构及PaaS，Devops等技术的兴起，线上问题的追踪和排查变得更加困难。对线上业务的可观测性得到了越来越多企业的重视，由此涌现出了许多优秀的链路追踪及服务监控中间件。比较流行的有Spring Cloud全家桶自带的Zipkin，点评的CAT, 华为的skywalking，Uber的Jaeger, naver的Pinpoint。......]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[隐私集合求交（PSI）协议研究综述]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/126296764</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/126296764</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Fri, 12 Aug 2022 08:52:18 +0800</pubDate><description><![CDATA[隐私集合求交（PSI）是安全多方计算（MPC）中的一种密码学技术，它允许参与计算的双方，在不获取对方额外信息（除交集外的其它信息）的基础上，计算出双方数据的交集。隐私集合求交在数据共享，广告转化率，联系人发现等领域有着广泛的应用空间。本问对隐私集合求交的各项实现技术做了介绍和对比，对隐私集合求交的原理进行了分析，并进一步阐述了隐私集合求交目前面临的挑战和发展前景。......]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[FCN实现语义分割-Pytorch（三）]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/124207884</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/124207884</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Sun, 17 Apr 2022 08:28:14 +0800</pubDate><description><![CDATA[##3.4、验证（Validation）
当我们在训练集上指标表现良好时，需要使用验证集来检验一下训练的结果是否存在过拟合现象。
###3.4.1、模型与参数的保存
模型的训练可能是一个漫长的过程，在模型训练过程中，以及模型训练完成准备发布时，我们需要保存模型或模型参数，以便在此基础上继续训练，或者把训练好的模型发布上线。
# 保存模型
torch.save(net, './fcn8s.pth')
# 保存模型参数
torch.save(net.state_dict(), './fcn8s.pth')
# ]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[FCN实现语义分割-Pytorch（二）]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/123493063</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/123493063</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:09:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[##3.2、数据集（Dataset）
Pytorch提供了Dataset和Data Loader来帮助处理数据集。对于语义分割的训练数据，假设我们已经有了原始图像及对应的标签图像。为了训练网络模型，我们需要原始图像的Tensor数据，形状为（N，C,  H,  W）。其中N为样本数量，C为通道数量，H和W表示图像的像素高度和宽度。同时需要保证所有训练图像具有相同的C，H和W。标签数据可以使用（N，H，W）形状的标准标签，或者使用one-hot encoding标签。

###3.2.1、自定义Dataset]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[FCN实现语义分割-Pytorch（一）]]></title><link>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/123493041</link><guid>https://blog.csdn.net/gameboxer/article/details/123493041</guid><author>gameboxer</author><pubDate>Tue, 15 Mar 2022 08:07:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[目录
1、语义分割
2、FCN简介
3、FCN实现语义分割
3.1、网络模型
3.1.1、模型初始化
3.1.2、权重初始化
3.1.3、前向计算
3.2、数据集（Dataset）
3.2.1、自定义Dataset
3.2.2、one-hot编码
3.2.3、数据预处理-数据变换（Transform）
3.2.4、数据加载器（DataLoader）
3.3、训练（Train）
3.3.1、学习准则（Criterion）
3.3.2、优化（Optimizer）
3.3.3、指标（Metrics）
3.3.3、]]></description><category></category></item></channel></rss>