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摘要： 思考 YJango的前馈神经网络--代码LV3的数据预处理中提到过：在数据预处理阶段，数据会被标准化（减掉平均值、除以标准差），以降低不同样本间的差异性，使建模变得相对简单。 我们又知道神经网络中的每一层都是一次变换，而上一层的输出又会作为下一层的输入继续变换。如下图中， 经过第一层 的变换后，所得 阅读全文

摘要： 原文下载：https://arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf 工程代码：http://pjreddie.com/darknet/yolo/ 目录 目录 摘要 简介 BETTER Faster Stronger 总结 要说的 目录 摘要 简介 BETTER Faster St 阅读全文

摘要： 推荐算法概览（一） 为推荐系统选择正确的推荐算法非常重要，而可用的算法很多，想要找到最适合所处理问题的算法还是很有难度的。这些算法每种都各有优劣，也各有局限，因此在作出决策前我们应当对其做以衡量。在实践中，我们很可能需要测试多种算法，以便找出最适合用户的那种；了解这些算法的概念以及工作原理，对它们有 阅读全文

摘要： 为什么要分表和分区？ 日常开发中我们经常会遇到大表的情况，所谓的大表是指存储了百万级乃至千万级条记录的表。这样的表过于庞大，导致数据库在查询和插入的时候耗时太长，性能低下，如果涉及联合查询的情况，性能会更加糟糕。分表和表分区的目的就是减少数据库的负担，提高数据库的效率，通常点来讲就是提高表的增删改查 阅读全文

摘要： 谈到文本分类，就不得不谈谈CNN(Convolutional Neural Networks)。这个经典的结构在文本分类中取得了不俗的结果，而运用在这里的卷积可以分为1d 、2d甚至是3d的。 下面就列举了几篇运用CNN进行文本分类的论文作为总结。 1 yoon kim 的《Convolutiona 阅读全文

摘要： 前言 开始本文内容之前，我们先来看一下上边左侧的这张图，从图中你看到了什么物体？他们在什么位置？这还不简单，图中有一个猫和一个人，具体的位置就是上图右侧图像两个边框(bounding-box)所在的位置。其实刚刚的这个过程就是目标检测，目标检测就是“给定一张图像或者视频帧，找出其中所有目标的位置，并 阅读全文

摘要： 一、NLP标注工具BRAT BRAT是一个基于web的文本标注工具，主要用于对文本的结构化标注，用BRAT生成的标注结果能够把无结构化的原始文本结构化，供计算机处理。利用该工具可以方便的获得各项NLP任务需要的标注语料。以下是利用该工具进行命名实体识别任务的标注例子。 WeTest舆情团队在使用：h 阅读全文

摘要： 现象：在Ubuntu登陆界面输入密码之后，黑屏一闪后，又跳转到登录界面。原因：主目录下的.Xauthority文件拥有者变成了root，从而以用户登陆的时候无法都取.Xauthority文件。说明：Xauthority，是startx脚本记录文件。Xserver启动时，读文件~/.Xauthorit 阅读全文

摘要： 1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线：selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective sea 阅读全文

摘要： CNN的发展史 上一篇回顾讲的是2006年Hinton他们的Science Paper，当时提到，2006年虽然Deep Learning的概念被提出来了，但是学术界的大家还是表示不服。当时有流传的段子是Hinton的学生在台上讲paper时，台下的机器学习大牛们不屑一顾，质问你们的东西有理论推导吗 阅读全文