Objection Detection 手记
本文介绍了四个目标检测的经典算法：Faster R-CNN、FPN、SSD和RetinaNet。Faster R-CNN是两阶段算法，包括CNN特征提取、RPN（候选框生成）和RoI Pooling+Classifier。FPN通过高层到低层的信息传递增强特征金字塔，提高小物体检测性能。SSD是一阶段算法，直接在多尺度特征图上预测默认边界框。RetinaNet采用FPN结构和Focal Loss解决类别不平衡问题，优化one-stage检测。5月更文挑战第8天
构建未来：AI在持续学习系统中的创新应用
【5月更文挑战第11天】
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，其在教育领域的应用日益增多。特别是在持续学习系统（Lifelong Learning Systems, LLS）中，AI技术正开启着个性化和适应性教学的新篇章。本文聚焦于AI在LLS中的创新应用，探讨了机器学习、自然语言处理和认知建模等关键技术如何共同作用于构建智能化的学习环境。文章旨在分析当前AI技术在持续学习领域的最新进展，并展望其对未来教育模式的影响。
图搜索算法详解
【5月更文挑战第11天】本文介绍了图搜索算法的基础知识，包括深度优先搜索（DFS）、广度优先搜索（BFS）和启发式搜索（如A*算法）。讨论了图搜索中的常见问题、易错点及避免方法，并提供了BFS和A*的Python代码示例。文章强调了正确标记节点、边界条件检查、测试与调试以及选择合适搜索策略的重要性。最后，提到了图搜索在路径规划、游戏AI和网络路由等领域的应用，并概述了性能优化策略。
利用机器学习技术优化数据中心能效
【5月更文挑战第11天】
在云计算和大数据的背景下，数据中心作为信息处理的核心设施，其能效问题一直是研究的热点。传统的能效管理方法难以应对日益增长的能源消耗和复杂多变的工作负载。本文提出一种基于机器学习技术的数据中心能效优化方案，通过实时监控和智能调度策略，有效降低能耗并提升资源利用率。实验结果表明，该方案能够减少约15%的能源消耗，同时保持服务质量。