小编Jam*_*mes的帖子

我们是否必须缩放神经网络的输入数据？它如何影响神经网络的最终解决方案？

我试图找到一些可靠的消息来源."统计学习要素"一书(第400页)表示,它将有助于选择合理的初始随机权重.

无论我们使用的初始随机权重,最终权重都不确定吗？

谢谢.

我正在使用 Tensorflow 对象检测 API 来训练 3 个对象的检测器，这些对象具有与日常对象不同的外观。我收集了自己的数据集，并从预训练的 Faster-RCNN ResNet101 模型中进行了微调。在网络的模型配置中，为 second_stage_post_processing 设置以下参数是否有意义？

    max_detections_per_class: 1
    max_total_detections: 3

由于在我的训练和测试环境中，可能出现的最大对象数为 3（每个类 1 个实例）。但我不确定这些参数是否对训练有意义。对于第二阶段的 BoxClassifier，如果 max_total_detection 为 3，这是否意味着对于一张训练图像，损失将从最多 3 个预测（边界框 + 标签）计算？如果是这样，看来模型失去了很多学习“背景”类的机会。如果不是，有哪些好的值可以使用？

我打电话给相机拍照.但拍完照片后我无法回到原来的活动.有什么问题？谢谢.

    public void addEntry(View view)
{
              String EntryName=RegisterName.toString();
              Toast.makeText(this, EntryName, Toast.LENGTH_LONG);
              Intent addEntryintent = new Intent(MediaStore.ACTION_IMAGE_CAPTURE);
              File file = new File(getFilesDir(),EntryName);
              registeryFileUri = Uri.fromFile(file);
              addEntryintent.putExtra(MediaStore.EXTRA_OUTPUT, registeryFileUri);
              startActivityForResult(addEntryintent,TAKE_PICTURE);         

}


@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
      if (requestCode == TAKE_PICTURE) 
      {
          if (data != null)
          {   
         Toast.makeText(this, "Successfully Registered!", Toast.LENGTH_LONG);
         ImageView Registerimage= (ImageView)findViewById(R.id.RegisterPicture);
         Registerimage.setImageURI(registeryFileUri);
         }

    }
  }

我正在尝试从我的应用程序启动添加联系人活动.我已经知道如何调用联系活动,但仍然不知道如何启动"添加联系人".我是初学者学习Android,请具体说明.谢谢.

我正在尝试为我的Android手机添加usb音频功能.是否有可能只要我可以将所有alsa驱动程序添加到我的Android系统然后我可以得到我想要的？谁能给我一些关于android如何使用alsa以及如何将alsa内核模块添加到现有系统的提示？

谢谢.