图解机器学习 | XGBoost模型详解
XGBoost一个非常强大的Boosting算法工具包，本文讲解XGBoost的算法原理和工程实现，包括监督学习、回归树、集成、Gradient Boosting详细步骤，以及XGBoost的并行列块涉及、缓存访问等工程优化知识。
YOLO算法
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，将目标检测视为回归问题，通过单个CNN模型预测边界框和类别。YOLOv1使用24个卷积层和2个全连接层，将输入图像划分为7x7网格，每个网格预测2个边界框。模型直接从448x448图像输出7x7x30的张量，每个单元负责检测中心在其内的目标。YOLO训练涉及构造训练样本和损失函数，常采用预训练的Backbone（如CSPDarknet53）和数据增强技术。YOLOv4是YOLO系列的改进版，包括SPP和PANet等结构，提升了精度和速度，使用IOU损失函数，并采用CutMix和马赛克数据增强。
Nvidia Jetson Orin系列配置教程
本文是Nvidia Jetson Orin系列的配置教程，介绍了两种安装方法：通过Nvidia SDK Manager进行安装和通过本地镜像烧录进行安装。第一种方法包括下载SDK Manager、安装和使用工具进行Jetson系列硬件的配置。第二种方法包括下载官方镜像、使用Etcher烧录镜像、安装镜像、安装开发环境以及检查开发环境是否配置成功。文中还提供了CUDA、cuDNN、TensorRT和OpenCV的检查命令和预期结果。