摘要：
问题导入在机器学习领域中，常见的一类工作是使用带标签数据训练神经网络实现分类、回归或其他目的，这种训练模型学习规律的方法一般称之为监督学习。在监督学习中，训练数据所对应的标签质量对于学习效果至关重要。如果学习时使用的标签数据都是错误的，那么不可能训练出有效的预测模型。同时，深度学习使用的神经网络往往结构复杂，为了得到良好的学习效果，对于带标签的训练数据的数量也有较高要求，即常被提到的大数据或海量数... 阅读全文
摘要：
I have always been using OpenCV’s VideoCapture API to capture images from webcam or USB cameras. OpenCV supports V4L2 and I wanted to use something other than OpenCV’s VideoCapture API so I started di... 阅读全文
摘要：
半球体的焦点公式推导 一个半球体半径为R水平放置(与水平面接触的是半球面的最大的面)，用圆形的光线垂直向半球体发射，在半球体的外表面形成一个圆形，假设此时该圆形的半径为r，那么， 问题1：所有反射光线的反向延长线会相交于一点吗？如果会，为什么？ 问题2：改变圆形的光线的投射高度，即改变了投射到半球面 阅读全文
摘要：
Linux最强大的一个特征就是它有大量的各种小命令工具，这也可以称做是它最有趣的一个地方了。在这些大量的有用的命令和脚本中，你会发现有少部 分命令工具不那么有用的——如果你不愿意说是完全没用处的话。你要知道，Linux命令终端并不是总来干一些严肃的事情的，这里列举的几个没有实际用处、 但很有趣的命令 阅读全文
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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/Thinking_boy1992/article/details/53207177 本文翻译自 时序模型就是层次的线性叠加。 你能够通过向构造函数传递层实例的列表构建序列模型： ... 阅读全文
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从跑吧转来的，老帖子后面的鞋子可能不能与时俱进 不过前面的方法不错。1简介：ASICS鞋子鞋底如果有AHAR或AHAR+的为超耐磨标志,而且超耐度一般都是黑色,用指甲刮鞋底时如刮车轮底胶.ASICS最出名超耐磨的是慢跑鞋,一般情况下超耐磨慢跑鞋5年不会坏底,2年内出问题可以向公司直接索赔,ASICS从不用保修,穿着期内一坏公司就赔钱!tiger是休闲鞋,不是慢跑鞋,鞋底没有AHAR或AHAR+超耐... 阅读全文
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分类问题的优化过程是一个损失函数最小化的过程，对应的损失函数一般称为logloss，对于一个多分类问题，其在N个样本上的logloss损失函数具有以下形式：其中，yi(n)代表第n个样本是否属于第i个类别，取值为0或1，f(x(n))i代表分类模型对于第n个样本属于第i个类别的预测概率。将上面的式子稍作简化就可以得到我们常见的二分类问题下的损失函数，在这里不做展开，我们下面的讨论也都对于更为一般的... 阅读全文
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稀疏基的讨论已经持续了近一个月了，这次讨论多尺度几何分析。但由于下面讨论的这些变换主要面向图像，而本人现在主要关注于一维信号处理，所以就不对这些变换深入讨论了，这里仅从众参考文献中摘抄整理一些相关内容作为自己的一个备忘录，概念也许并不一定理解的准确，若以后杀入图像处理领域再行好好揣摩研究。一、从小波分析到多尺度几何分析 小波分析取在从多学科领域中取得巨大成功的一个关键... 阅读全文
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最近做一个小工具，需要将统计数据生成html表格。在网上搜罗一圈后发现用pandas生成表格非常好用。代码如下： 运行结果放入html中显示如下： DataFrame有很多初始化的方式；不仅仅是这种字典的方式；后面专门写一篇介绍。另外说一句pandas用来处理数据真的太方便了，有兴趣的朋友可以好好研 阅读全文
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pip --upgrade批量更新过期的python库 今天看了下系统环境，不少python库都有了更新，再用旧版本库可能已经不适合了，就想把所有的库都更新到最新版本。 查看系统里过期的python库，可以用pip命令 1 pip list #列出所有安装的库 1 pip list --outdat 阅读全文