深度学习环境搭建笔记(二)：mmdetection-CPU安装和训练
本文是关于如何搭建深度学习环境，特别是使用mmdetection进行CPU安装和训练的详细指南。包括安装Anaconda、创建虚拟环境、安装PyTorch、mmcv-full和mmdetection，以及测试环境和训练目标检测模型的步骤。还提供了数据集准备、检查和网络训练的详细说明。
模型预测笔记(三)：通过交叉验证网格搜索机器学习的最优参数
本文介绍了网格搜索（Grid Search）在机器学习中用于优化模型超参数的方法，包括定义超参数范围、创建参数网格、选择评估指标、构建模型和交叉验证策略、执行网格搜索、选择最佳超参数组合，并使用这些参数重新训练模型。文中还讨论了GridSearchCV的参数和不同机器学习问题适用的评分指标。最后提供了使用决策树分类器进行网格搜索的Python代码示例。