Abstract 背景：Hidden dependencies of structurally unrelated but over time logically coupled files exhibit a high potential to illustrate feature evolution and possible architectural deterioration 结构上不相关但随着时间的推移逻辑耦合的文件的隐藏依赖关系表现出很
loss的设计对系统来说至关重要，最初采用用户侧和商品侧向量的夹角余弦，binary_crossentropy进行优化，无法得到满意的模型效果，依托深度模型强大的拟合能力，特征向量居然全部归零。随后重新对系统改进，主要是1.负样本构建；2.loss函数设计 这里主要讲第二点。 基于距离的损失函数--Hinge Lo
一、RoPs(旋转投影统计)特征原理介绍 在文章中，我们继续学习如何使用pcl:: ropsestimate类来提取点的特征。在这类中实现的特征提取方法是由Yulan Guo, Ferdous Sohel, Mohammed Bennamoun, Min Lu和Jianwei wane在他们的文章 “Rotational Projection Statistics for 3D
从线性回归(Linear regression)开始学习回归分析，线性回归是最早的也是最基本的模型——把数据拟合成一条直线。数据集使用scikit-learn里的数据集boston,boston数据集很适合用来演示线性回归。boston数据集包含了波士顿地区的房屋价格中位数。还有一些可能会影响房价的因素，比如犯
PMML简介PMML全称预言模型标记模型（Predictive Model Markup Language），以XML 为载体呈现数据挖掘模型。PMML 允许您在不同的应用程序之间轻松共享预测分析模型。因此，您可以在一个系统中定型一个模型，在 PMML 中对其进行表达，然后将其移动到另一个系统中，而不需考虑分析和预测过程中的具
摘要：pipeline是参数化构架的，并且想在pipeline中sh命令中使用参数 代码块： pipeline{ parameters { string defaultValue: 'AMD-desktop', name: 'node_name' string defaultValue: 'test_cmd/test_version.py', name: 'feature' }
图1 项目属性和用户配置文件之间关系的示例。左边列出了鞋子的属性，而右边列出了从相应的属性推断出的可能的用户配置文件 简介 该论文于2020年发表在WSDM上，目的是解决推荐系统中的冷启动问题。作者认为商品的属性可以反映用户的特征，如图1所示，一个鞋子会有不同的特征，这些特征能从
The Biggest Mistake I See Engineers Make "doing too much work on their own before looping in others" 当你想开始一个feature或project时，尽早将想法（以设计原型的方式，而不是PR的方式）发给团队的成员一起看看。好处： 可以更清晰地界定问题，并拉齐团队成员关于该问题的认知 可以
这个接着上一个文章004,来说,004节我们开发了,uniapp用的,原生模块,然后我们再来看,来开发,原生的uniapp的组件. 我们接着上一节用的,我们下载的uniapp的离线打包用的那个uniapp的示例工程来说 这次我们不创建一个Module我们,来在我们原来创建的Module
import numpy as np import pandas as pd import tensorflow as tf from tensorflow import feature_column from tensorflow.keras import layers from sklearn.model_selection import train_test_split 数据 URL = 'https://storage.googleapis.com/applied-dl/heart
动机： Is it possible to build a scalable detection architecture with both higher accuracy and better efficiency across a wide spectrum of resource constraints (e.g., from 3B to 300B FLOPs)? 【CC】开门见山：基于不同的算力构建一族网络 We systematically study
【数据准备和特征工程】特征选择 1.删除低方差的特征2.单变量特征选择3.递归特征消除4.使用 SelectFromModel 选择特征4.1 基于 L1 的特征选择4.2 基于树的特征选择 5.顺序特征选择6.作为管道一部分的特征选择7.参考资料 sklearn.feature_selection模块中的类可用于样
[extensive, intensive, extent, extend, expend, expand, intense, intent, intend, expensive, expansive] intensive adj. 密集的，剧烈的 intense adj. 激烈的 intent n. 意图 intend v. 打算 extent n. 程度 extend v. 延长 extensive adj. 广泛的 expend v. 花费 expensive a
Enum类型的存储技巧 前言 在HDRP里经常在管线代码,或者在Shader里面会看到有将若干个Enum存储在一个uint或者一个int的操作,然后通过用位运算判断Enum,所以在这里记录一下，水一篇博文。 Enum 枚举类型 在平时使用Enum的时候，直接用if判断 例如: public enum LightCategory {
DeepCTR框架，作者是阿里大佬浅梦 【官方文档：https://deepctr-doc.readthedocs.io/en/latest/】 主要是对目前的一些基于深度学习的点击率预测算法进行了实现，如PNN,WDL,DeepFM,MLR,DeepCross,AFM,NFM,DIN,DIEN,xDeepFM,AutoInt等,并且对外提供了一致的调用接口。 基于temsorflo
论文：https://arxiv.org/abs/2003.08866 代码：https://github.com/zdaxie/SpatiallyAdaptiveInference-Detection 这个论文的关键词是动态网络。如下图所示，动态网络目标是可以对 简单 和 困难 的样本分别 采用不同的网络进行推理。对于简单样本采用小网络，对于困难样本采用大网络，
论文：https://arxiv.org/abs/2003.08866 代码：https://github.com/zdaxie/SpatiallyAdaptiveInference-Detection 这个论文的关键词是动态网络。如下图所示，动态网络目标是可以对 简单 和 困难 的样本分别 采用不同的网络进行推理。对于简单样本采用小网络，对于困难样本采用大
第1关：条件概率 1、P(AB)表示的是事件A与事件B同时发生的概率，P(A|B)表示的是事件B已经发生的条件下，事件A发生的概率。 A、对 B、错 A 2、从1,2,…,15中小明和小红两人各任取一个数字，现已知小明取到的数字是5的倍数，请问小明取到的数大于小红取到的数的概率是多少？ A、7/14 B、8
功能 flag 在 Sentry 的代码库中声明。 对于自托管用户，这些标志然后通过 sentry.conf.py 进行配置。 对于 Sentry 的 SaaS 部署，Flagr 用于在生产中配置标志。 您可以通过查看 sentry/features/__init__.py 找到可用的功能列表。它们在 FeatureManager 上声明如下： # Don't set ent
1、Allure安装： 安装JDK1.8才可以运行Allure allure 的下载地址：https://repo.maven.apache.org/maven2/io/qameta/allure/allure-commandline/ 解压Allure压缩包（D:\压缩包，解压到D:) 配置Allure到环境变量，到path里面，D:\allure-2.17.2\bin 选择最新日期的版本下载即可，如下图所示：
大家好，我是厚厚。 好久不见，转眼已经来到了2022年，疫情还没有消散…… 不过我们的生活早已经恢复正常 新的一年，Flag还是要立的，万一都完成了呢？ 一起加油呀！ 最近在项目中发现，有些小伙伴在使用Git的时候，不是那么的规范，抽空整理了一波，希望可以帮到你。 文章主要包含：分支规范、提交
feature tools官网 https://www.featuretools.com/ 特征工程基础 特征工程意味着从现有数据中构建附加特征，这些数据通常分布在多个相关表中。特征工程需要从数据中提取相关信息并将其放入单个表中，然后可用于训练机器学习模型。 构建特征的过程非常耗时，因为每个新特征通常需要
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2022/1/1 13:49 # @Author : @linlianqin # @Site : # @File : naivyBates.py # @Software: PyCharm # @description: from sklearn.naive_bayes import GaussianNB from sklearn.naive_bayes import Ber
0.说明 本文也许比较乱，请看目录再食用。 后续会 出文 机器学习 基础理论 学习笔记 （8）特征选择（feature selection）（二） 将 分类问题 和 回归问题 分开总结。 以及或将出文 机器学习 基础理论 学习笔记 （8）特征选择（feature selection）（三） 将sklearn上面实现的特征选择API和方法 总结。
一、微笑识别原理1.得到模型2.使用模型 二、微笑识别1.准备2.实现 三、总结 一、微笑识别原理 1.得到模型 ①opencv读取数据集 ②dlib人脸检测器定位人脸 ③获取每张图片的HOG特征向量组 ④利用SVM进行训练 ⑤得出模型并保存 2.使用模型 ①读取模型，读取照片或者打开摄
