12 2019 档案
摘要:发现了一篇介绍神经网络很好的文章 emmm虽然已经学习机器学习有一段时间了,但是对于一些基础概念依然不能有完全的把握,今天偶然看到了一篇讲神经网络很好的文章,这里就推荐一下吧:https://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 这里面有一些对我来说
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摘要:http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6836568.html PyTorch默认使用从0开始的GPU,如果GPU0正在运行程序,需要指定其他GPU。 有如下两种方法来指定需要使用的GPU。 1. 类似tensorflow指定GPU的方式,使用CUDA_VISI
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摘要:[转载]CNN网络的BP算法 CNN自己已经掌握了,BP也掌握了,但是CNN的BP其实和FNN是不一样的,因为卷积和pooling的存在使得问题复杂化了。网上找了几篇文章,对于这个问题说的都不透彻,直到找到了这篇:http://jermmy.xyz/2017/12/16/2017 12 16 cnn
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摘要:来源:https://blog.csdn.net/uniqsa/article/details/78519140 无意间在网上看到了,感觉还是挺有用的,先mark下,就不粘贴了。 原文作者感觉技术水平很厉害的样子
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摘要:[转载]One hot编码 来源:https://blog.csdn.net/czp_374/article/details/80503604 这个其实没啥难度,思想都是CS里常用的思想 数据科学家Rakshith Vasudev简要解释了one hot编码这一机器学习中极为常见的技术。 你可能在有
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摘要:[转载]各种机器学习算法的应用场景 来源:https://www.zhihu.com/question/26726794 知乎这篇文章说的非常好,大家直接去看吧,我这里不粘贴了
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摘要:SVC和SVR 我们可以发现,在sklearn的SVM中有sklearn.svm.SVC()和sklearn.svm.SVR()两个方法,他们对应的其实是SVM在分类和回归两种问题下的结构: support vector classify(SVC)支持分类机做二分类的,找出分类面,解决分类问题 su
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摘要:机器学习 正则化+回归与分类辨析 这篇文章是对 "自己早期一篇讲正则化和回归的" 补充。当时写作那篇文章的时候自己还刚刚入门机器学习,许多知识是理解了,但是缺少从一定的高度上的总结。结合这篇来看原来的那篇,不容易乱。 首先要明确,正则化不是回归的专利,回归和分类都是可以使用的。在回归中使用正则化就是
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摘要:记录一个很低级的错误:command 'usr/local/cuda/bin/vncc' failed with exit status 2 无语了,今天被一个很低级的错误卡住了 主要是现在的开发环境确实有点乱:笔记本or服务器or台式机or大家伙,每个配置都有些许不同,所以经常在环境上出问题。 报
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摘要:[转载]Benchmark和baseline的区别 正在补机器学习的术语 作者:Anonymous 链接:https://www.zhihu.com/question/28823373/answer/101504099 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
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摘要:[转载]神经网络架构搜索(Neural Architecture Search)杂谈 原文是https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/84698471 其实还基本上看不懂,先mark一下吧 用来以为grid search就够粗暴的了,看来一山更
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摘要:CNN常用图片分类网络 0. 这些图片分类网络之间的关系,以及他们和RCNN等网络之间的关系,看这篇回答,说的非常好:https://www.zhihu.com/question/43370067 我稍微摘录一点: 首先作者给的那个图对于从整体掌握这些网络非常有帮助: 由于从这些pretrained
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摘要:[转载]OCR原理 之前上某门课的时候一个project用到了OCR,但是是仅限于概念,没有自己实现。今天突发奇想,想看看主流的OCR实现方法是怎样的,下面这两篇文章说的非常好: 1. https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA3MDExNzcyNA==&mid=402
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摘要:目标检测、实例分割学习 这里只列举一些我本人觉得讲得很清楚的博文,以便于自己的学习 1. 综述1:https://www.zhihu.com/question/21665775 这篇文章对计算机视觉做了一个很好的、很生动的综述 2. 综述2:https://www.cnblogs.com/skyfs
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摘要:[转载]上采样 来源:https://www.cnblogs.com/han1ning1/p/6924404.html 放大图像 (或称为 上采样(upsampling) 或 图像插值(interpolating) )的主要目的是放大原图像,从而可以显示在更高分辨率的显示设备上。 来源:https:
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摘要:自动驾驶资料收集 持续更新 是我自己用来记事的,很可能对各位没什么参考价值呢 1. 新石器:http://www.neolix.cn/server.html 在西安软件园见过他们的车,那种无人售货车,就在某姚大佬在西安的研究院展厅里 2. 百度Apollo:http://apollo.auto/in
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摘要:[转载]CNN中的激活函数 激活函数在DNN中就已经学过了,但是在CNN中也在用。因为有些CNN网络的描述中将激活函数叫成“激活层”,就让我误以为它是一个独立的层,会在几个卷积层之后独立配置,但是今天又回顾去看VGGNET的网络设计,发现它是将卷积层和激活层合并在一起的,如图: (是从笔记中截的图,
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摘要:[转载]CNN可学习参数个数的计算 来源:https://www.jianshu.com/p/aa856451f916 前几天有事耽搁了几天,现在正式开始继续学习 这篇文章对于回忆和进一步了解CNN的结构是很有帮助的
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摘要:[转载]Python 包管理工具 最近由于机缘巧合,使用各种方法安装了一些Python包,所以对Python的包管理开始感兴趣。在网上找到一篇很好的文章:https://blog.zengrong.net/post/python_packaging/,我这里就不转载了。 这个博主好像是游戏公司创业的
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摘要:Pytorch:module 'torch' has no attribute 'bool' 这个应该是有些版本的Pytorch会遇到这个问题,我用0.4.0版本测试发现torch.bool是有的,但是1.0.0确实没有了,我看了一篇文章: 来源:http://www.sohu.com/a/3327
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摘要:[转载]Linux下非root用户如何安装软件 来源:https://tlanyan.me/work with linux without root permission/ 这是本人遇到的实际问题,之前用到的所有机器,无论是自己的PC还是云服务器,root权限都是妥妥的,但是现在发现实验室的服务器原
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摘要:Java Web Redis学习 基本概念 Redis是一款高性能的NOSQL系列的、非关系型数据库 NOSQL:not only SQL,是一系列非关系型数据库的总称,例如radis、hbase等数据库。 非关系型数据库 没有表的概念, 数据之间没有关联关系 数据存储在内存中 来源: https:
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摘要:Java Web Ajax学习 概念 Ajax(Asynchronous JavaScript And XML,异步的JavaScript和XML)。 异步和同步:在客户端和服务器端相互通信的基础上来理解 这个结合计算机组成里面的同步和异步就好理解 同步方法: 异步方法: 同步方法调用一旦开始,调用
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摘要:JSON学习 概念 JSON(JavaScript Object Notation,JavaScript对象表示法) 将消息 用对象封装起来 var p={"name":"张三","age":23,"gender":"M"}; JSON比XML更小、更快、更易解析 语法 1. 基本规则 数据在名称/
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摘要:[转载]C++名字空间 之前这个概念没搞清楚,最近又遇到了,这里记录一下。 下面的资料讲的比较深入浅出: http://c.biancheng.net/view/2193.html http://c.biancheng.net/view/2192.html
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摘要:[占坑]混合编程相关 本文只是本人对查阅资料的汇总整理,意图供自己将来学习使用,其中内容很可能对您没有帮助 1. 多语言交互方式: https://www.zhihu.com/question/270065760 2. C++与C 混合编程: https://zhuanlan.zhihu.com/p
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摘要:Java Web JQuery学习 JQuery概念 是一个JS框架,可以用来简化JS的开发,设计宗旨是"write less,do more",即写更少的代码,做更多的事情。它封装了JS常用的代码、优化了文档操作(DOM)、事件处理、动画操作 什么是框架呢?从理论上来说,我们自己定义一个JS文件,
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摘要:我自己用C++写了个GMM(Gaussian mixture model)模型 Written for an assignment 之前粗粗了解了GMM的原理,但是没有细看,现在有个Assignment让用C++手写一个GMM模型,有点方,花了一些时间写出来了。 先吐槽下,这两天算是把网上关于GMM
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摘要:Java Web Filter and listener Filter:过滤器 概述 拦截请求,完成一些特殊的功能。 过滤器的作用: 1. 一般用于完成 通用的一些操作 ,例如登录验证(通过session来判断访问是否登录,在未登录之前拦截资源访问请求并强制要求登录)、统一编码处理(统一设置 )、敏
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摘要:详细解读NAT和内网穿透 0.前言 可能是因为之前折腾过搭网站之类的事情的原因,我个人对计算机网络比较感兴趣。半年之前试过花生壳的内网穿透服务之后写过一篇 "文章" 谈内网穿透的原理,但是最近发给同学看时候他说打不开,才知道被博客园和谐了,趁机回顾再看才发现之前写的内容也有问题(那时候还没有学计算机
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摘要:[转载]详解网络传输中的三张表,MAC地址表、ARP缓存表以及路由表 虽然学过了计算机网络,但是这部分还是有点乱。正好在网上看到了一篇文章,讲的很透彻,转载过来康康。 本文出自 “ "邓奇的Blog" ” 博客,请务必保留此出处http://dengqi.blog.51cto.com/5685776
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摘要:网络诊断小结 今天实在无法忍受宽带(电信)访问国外服务器时的速度,或者说已经接近于断开的情况了,做了一点网络诊断。这里记录一下过程,以便于之后再查错用: 我这里的情况好像是美国方向非常堵,日本方向好一些 测试环境是Windows,测试所用网站是github和AWS Japan 1. 先看一下DNS,
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摘要:Java代理模式示例程序 当然不是我想出来的,是我看的一个网上教程里的。 模拟的是一个对电脑公司的代理 真实类的接口: 真实类: 代理类 实际上,被代理的不一定是对象,一个接口也可以。这样方法就都在代理对象中实现了
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摘要:[转载]Java中继承、装饰者模式和代理模式的区别 这是我在学Java Web时穿插学习Java设计模式的笔记 我就不转载原文了,直接指路好了: 1. 装饰者模式和继承的区别: https://blog.csdn.net/qq_27093465/article/details/53323187 2.
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摘要:[转载]JDK、SDK、J2EE、J2SE、J2ME的区别 来源: https://www.cnblogs.com/liangyihui/p/5905875.html Java的名词真的是多啊 JDK,J2EE,J2SE,J2ME的概念区别是什么呢? 1.JDK是Javadevelopmenttoo
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摘要:Java Web JSTL 概念 Java Server Pages Tag Library:JSP标准标签库 是由Apache组织提供的开源、免费JSP标签 用于简化和替换JSP页面上的Java代码,用标签代替Java代码,以便于前端的工作。 使用步骤 1. 导入JSTL相关的jar包 2. 引入
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摘要:[转载]Linux 命令详解:./configure、make、make install 命令 来源:https://www.cnblogs.com/tinywan/p/7230039.html 这些都是典型的使用GNU的AUTOCONF和AUTOMAKE产生的程序的安装步骤 一、基本信息 1、./
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摘要:[转载]三十分钟理解:线性插值,双线性插值Bilinear Interpolation算法 来源:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 这篇文章讲的很好,我就不复制粘贴了,想看的同学到原文看就好了
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摘要:Java Web EL表达式 in JSP 概念 EL(Expression Language)是一种表达式语言,可以替换和简化JSP页面上JAVA代码的书写 语法 ${} 一般只用来写表达式,不写太过于复杂的东西,业务相关的由JavaBean负责 表达式的结果会作为HTML的资源进行直接展示 作用
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摘要:MVC开发模式 出现背景 在早期,我们只有servlet而没有jsp,所以如果要创建一个静态内容和动态内容结合的页面,就只能通过response输出HTML语句,非常的麻烦。 JSP的出现就简化了Servlet的开发。但是随着项目的体量增大,jsp这种java代码和HTML混合(还要包括js代码)的
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摘要:Java Web Cookie和Session 会话 会话的概念 一次会话是指浏览器从浏览器第一次给服务器发送请求建立到其中一方断开结束会话的一个过程。它包含多次请求和响应。 会话是用来在一次会话的范围内的多次请求间共享数据的 会话分为两类:客户端会话技术(cookie)和服务器端会话技术(sess
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摘要:[转载]Java序列化与反序列化 来源: https://www.cnblogs.com/anitinaj/p/9253921.html 序列化和反序列化作为Java里一个较为基础的知识点,那你能说一下序列化和反序列化底层是如何实现的吗? 一、基本概念 1、什么是序列化和反序列化 (1)Java序列
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摘要:Java Web JSP学习 概念 Java Server Pages:Java服务器端页面。 可以在其中直接定义HTML标签,也可以在其中直接定义java代码 。 关于JSP和JAVASCRIPT的区别,这里有一篇答案写的不错: 来源: https://zhidao.baidu.com/quest
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摘要:小知识:修改IDEA的模板 有时候我们会发现,IDEA默认创建的模板并不是我们常用的。与其每次都在创建后进行修改,不如直接对模板进行修改。 给不知道怎么修改的同学指一下路: File settings Editor Code Style File and Code Templates.最多的模板在O
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摘要:Java Web servlet、HTTP in servlet和捎带的Java绘图学习 server applet:运行在服务器端的小程序 动态项目的动态内容的java类依赖于服务器才能运行,由tomcat执行,所以需要遵守一定的规则(接口)才能被Tomcat所识别,这个接口就是servlet。
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摘要:[转载]SSD原理与实现 这里只mark一下,对原论文讲解的很好的博文 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33544892 这里有一个关于SSD的很好的程序实现,readme里面的讲解也很到位:https://github.com/sgrvinod/a PyTorch Tut
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摘要:[转载]边框回归(Bounding Box Regression) 许多模型中都应用到了这种方法来调整piror使其和ground truth尽量接近,例如之前自己看过的SSD模型 这篇文章写的很好,https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details
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摘要:[转载]目标检测 Selective Search 转载纯粹是因为这篇写的很好,mark一下: https://zhuanlan.zhihu.com/p/27467369
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摘要:[转载]LMDB文件格式 来源:LMDB的全称是 Lightning Memory Mapped Database ,闪电般的内存映射数据库。它文件结构简单,一个文件夹,里面一个数据文件,一个锁文件。数据随意复制,随意传输。它的访问简单,不需要运行单独的数据库管理进程,只要在访问数据的代码里引用LM
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摘要:[转载]Linux缓存机制 来源:https://blog.csdn.net/weixin_38278334/article/details/96478405 linux下的缓存机制及清理buffer/cache/swap的方法梳理 缓存机制介绍 写的很好:https://www.cnblogs.c
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摘要:[转载]关于Pretrain、Fine tuning 这两种tricks的意思其实就是字面意思,pre train(预训练)和fine tuning(微调) 来源:https://blog.csdn.net/yjl9122/article/details/70198885 Pre train的mod
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摘要:Ubuntu18.04通过网线共享网络 这几天要给实验室一个新电脑装系统,但是实验室路由器好像有点问题,所以决定共享我的笔记本的网络,但是搜了很多教程都是基于Ubuntu16.04的,而Ubuntu18和16在设置上区别还是挺大的,最后直接搜英文才得到的结果: 1. 首先通过网线将一台有无线网卡、已
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摘要:[转载]PyTorch上的contiguous 来源:https://zhuanlan.zhihu.com/p/64551412 这篇文章写的非常好,我这里就不复制粘贴了,有兴趣的同学可以去看原文,我这里只摘录一些结论过来以便查询: PyTorch 提供了 、`contiguous` (形容词动用)
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摘要:[转载]集线器、交换机、路由器和全双工、半双工 本文来源于:https://www.cnblogs.com/clnchanpin/p/6753866.html。这篇文章对于“网络硬件三剑客”,做出了一个很好的总结,我这里摘抄引述下: 集线器 什么是集线器 在认识集线器之前,必须先了解一下中继器。在我
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摘要:如何在交换机上组建局域网 操作层面 使用交换机将各台设备相连接(有线的交换机就是有线连接,无线的就是无线连接),手动分配IP地址(交换机没有现在家用路由器有的DHCP功能,不能自动分配IP地址),填写子网掩码。如果只在内网通讯的话,不需要填写网关和DNS服务器,原因之后会讲。 其实这就完成了,就可以
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摘要:[转载]PyTorch中permute的用法 来源:https://blog.csdn.net/york1996/article/details/81876886 permute(dims) 将tensor的维度换位。 参数:参数是一系列的整数,代表原来张量的维度。比如三维就有0,1,2这些dime
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摘要:Pytorch报错:cuda runtime error (59) : device side assert triggered at /pytorch/aten/src/THC/generic/THCTensorMath.cu:26 这种问题是网上比较常见的,一般的原因就是Label没有从0开始导
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摘要:[转载]Pytorch详解NLLLoss和CrossEntropyLoss 来源:https://blog.csdn.net/qq_22210253/article/details/85229988 pytorch的官方文档写的也太简陋了吧…害我看了这么久… NLLLoss 在图片单标签分类时,输入
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摘要:在Pytorch上使用稀疏矩阵 最近在写一个NLP的小项目,用到了Pytorch做神经网络模型。但是众所周知NLP的一个特点就是特征矩阵是稀疏矩阵,当时处理稀疏矩阵用的是scipy.sparse,现在要把它放到Pytorch中,还是费了一点周折的 首先,如何把python的二维数组(这里以train
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摘要:[转载]java中import作用详解 来源: https://blog.csdn.net/qq_25665807/article/details/74747868 这篇博客讲的真的很清楚,这个作者很厉害 import与package机制相关,这里先从package入手,再讲述import以及sta
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摘要:Tomat服务器学习 使用的是Redhat版本的Tomcat 目录结构 bin:可执行文件 conf:配置文件 lib:tomcat运行时依赖的jar包 logs:日志文件 temp:临时文件 webapps:存放web项目,将自己的项目放置在这里的子文件夹里面 work:存放运行时的数据 启动 /
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摘要:[转载]为什么jar包中能看见源码 这个也是我之前发现过的一个现象,只是之前没有研究过。今天正好在 "知乎" 看见,总结一下: 1. 对于Maven或者Gradle项目,依赖的部分会自动从远程仓库下载源码 2. 生成的jar包中配置了源码文件,打开class文件时会自动去该路径下找源码 3. 安装了
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摘要:https://www.cnblogs.com/wjoyxt/p/4918742.html 原文很好,我就不摘录了。
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摘要:使用scatter()绘制散点图 之前写过一篇,使用magic function快速绘图的教程了:https://www.cnblogs.com/jiading/p/11750001.html。但这种方法比较适合用来绘制柱状图,散点图的话,使用下面的代码: 画出来就是:
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摘要:[转载]sklearn多分类模型 这篇文章很好地说明了利用sklearn解决多分类问题时的implement层面的内容:https://www.jianshu.com/p/b2c95f13a9ae。我自己就不搬运了
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摘要:Grid Search 初学机器学习,之前的模型都是手动调参的,效果一般。同学和我说他用了一个叫grid search的方法、可以实现自动调参,顿时感觉非常高级。吃饭的时候想调参的话最差不过也就是粗暴遍历吧,没想到回来看了grid search发现其实就是粗暴遍历 emmm越学越觉得,机器学习解决问
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摘要:[转载]AdaBoost算法 原文:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/40718799 这里就不转载了,到原文看吧。但是有几点可以注意下: 1. 上一个基本分类器训练出来的权值是下一个基本分类器的初始权值。并且每次分类器更新后,预测时都是这
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摘要:Python读写文件 现在做CV又要开始用Python了,复习一下Python怎么读写文件23333 1. 读文件 如果要按字节读的话: 2. 写文件 写文件时候没有writeline方法,其实write手动在末尾加上换行符的话就是writeline,或者writekines的列表中只有一个元素也是
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摘要:Pytorch入门随手记 1. 什么是Pytorch? Pytorch是Torch到Python上的移植(Torch原本是用Lua语言编写的) 是一个动态的过程,数据和图是一起建立的。 2. tensor.dot(tensor1,tensor2)//tensor各个对应位置相乘再相加 3. prin
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摘要:Batch normalization简析 What is batch normalization 资料来源:https://www.bilibili.com/video/av15997678/?p=34 Batch normalization通俗来说,就是对每一层都进行normalization处
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