（原创） 本文总结特征选择的三类方法 1 过滤Filter methods: （1）信息增益 information gain（2）chi-square test（3）fisher score（4）相关系数correlation coefficient（5）方差阈值 variance threshold 2 包装Wrapper methods: （1）recursive feature elimination（2）sequential feature selection algo
0. 参考文档 本文中绝大部分内容来自以下两个文档，想要深入了解某一个主题的，建议仔细查看原文档。 （详细）：ProGit（中文版） （入门）：Git-Recipes 1. 基本概念 1.1 文件状态 已修改（modified）：对应工作区（Working directory），包括新增和修改的文件； 已暂存（staged）：对应暂存区（Staging area）； 已提交（comm
背景 在很多时候，产品同学或其他 boss 会有一些想法，或好或坏，都会想放到线上环境去验证，看看能不能带来更好的效果。 这其实就是一个提出假设和验证假设的过程，而 AB 测试，是验证假设的好方法。 对于服务之间的调用，这一块其实也是相当符合的。 举几个例子吧 A -> B，B 进行了重构 A -> B
一个简单的栗子实现特征图可视化 # coding: utf-8 from keras.models import Model import cv2 import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers.convolutional import Convolution2D, MaxPooling2D from keras.layers import Acti
本篇论文美团已经给出了很详细的解读 论文：https://arxiv.org/abs/2105.11741 代码：https://github.com/yym6472/ConSERT 本文的想法思路也是一样即对比学习，主要创新点就是试了一些数据增强如对抗攻击、打乱词序、裁剪、dropout等等。通过一个数据增强模块，作用于Embedding层，为
1 赛题描述 在真实的社交网络中，存在的作弊用户会影响社交网络平台。在真实场景中，会受到多方面的约束，我们仅能获取到少部分的作弊样本和一部分正常用户样本，现需利用已有的少量带标签的样本，去挖掘大量未知样本中的剩余作弊样本。 给定一段时间内的样本，其中包含少量作弊样本，部分
https://www.bilibili.com/video/BV1Vg411V7bJhttps://www.bilibili.com/video/BV1Vg411V7bJ yolo3的性能 以0.5为步长，计算IoU从0.5到0.95的map.yolo3在速度上确实是一骑绝尘，在准确度上也在可接受的范围内 在IoU=0.5,大分辨率输入的前提下，yolo3就是一个又快又准的模型了，是
import torch import random import numpy as np from torch.nn import init import torch.optim as optim import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd nethid=37 print(9//4*4) df=pd.read_excel('1.xlsx') w=df.values def data_iter(batch_size,f
Deep Anatomical Context Feature Learning for Cephalometric Landmark Detection 深度解剖上下文特征学习的头测量地标检测 来源：10.1109/JBHI.2020.3002582 作者： 附：百度学术 | MICCAI论文摘要2019 | 摘要 近十年来，解剖背景特征已被广泛应用于头位测量标志的
可以计算PFH，FPFH，VFH三个特征，默认FPFH 代码如下： #include <pcl/PCLPointCloud2.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/console/print.h> #include <pcl/console/parse.h> #include <pcl/console/time.h> #inc
1. crossed_column作用： 对hash映射后的特征进行交叉 2. 特征交叉的优势： 在有些情况下，相比特征one-hot编码，会有更好的效果 3. 参数说明： def crossed_column(keys, hash_bucket_size, hash_key=None): 参数参数说明key可迭代的交叉特征hash_bucket_size一个int> 1.桶的数量。o
论文题目：《node2vec Scalable Feature Learning for Network》发表时间： KDD 2016 论文作者： Aditya Grover;Aditya Grover; Jure Leskovec论文地址： DownloadGithub： Go 概述 node2vec is an algorithmic framework for representational learning on graphs.
python通过Canal进行数据监控后的数据缓存设计 使用场景 本次做了个人脸识别项目，分为编码阶段和检测阶段。编码阶段将输入人脸进行编码，存到Mysql数据库中。检测阶段读取数据库全量数据，将输入的检测图像进行人脸编码与数据库中编码好的数据进行比对。 由于编码数据可能有增删
1.L1和l2损失是什么意思？ 相较于MSE，MAE有个优点，那就是MAE对离群值不那么敏感，可以更好地拟合线性，因为MAE计算的是误差y−f(x)的绝对值，对于任意大小的差值，其惩罚都是固定的。 2.参数： 核心参数： 1.objective: 回归应用：用法都是：objectiv
1. geojson数据：https://blog.csdn.net/weixin_38307752/article/details/84112566 2. 简单要素的添加：https://blog.csdn.net/xcymorningsun/article/details/83409568 二、简单要素点线面的添加 1、创建feature 2、创建style，添加source、style到layer 3、添加layer到map 通过WFS服
背景 大家都有学习如何规范简洁的编写代码，但却很少学习如何规范简洁的提交代码。现在大家基本上都用 Git 作为源码管理的工具，Git 提供了极大的灵活性，我们按照各种 workflow 来提交/合并 code，这种灵活性把控不好，也会带来很多问题 最常见的问题就是乱成一团的 git log history，那真的
算法和数据的相互成全 数据中，结构化数据的应用和管理相对简单，然而随着非结构化数据的大量涌现，其处理方式和传统的结构化数据有所不同。 其一：处理工具智能化，智能化一方面体现再AI模型的应用，另外一方面也可以说数据具有了独特的情况，可随着模型的不同，数据就有所不同 其二，随着模型
编写自定义猴子类，按照效果图，在编辑器中对应空白区域编写代码。 程序参考运行效果图如下： 任务 1、创建Monkey类 属性：名称（name）和特征（feature） 方法： 1） 无参构造方法（默认初始化 name 和 feature 的属性值，属性值参考效果图） 2） 带参构造方法，接收外部传入的参数，分别
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、Swing-Transform1.1 网络架构1.2 论文思路1.3 亮点和总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器
任务： 对面要素shp文件进行处理，获取每个要素的中心点，（判断中心点在不在面上），存放到shp的属性表的新建字段中。在根据这些点坐标利用geopandas库生成点shp文件。 代码部分： 对类进行初始化操作 from osgeo import ogr,osr import os import re import csv import time import numpy a
1、caffe使用的是float运算，NNIE使用int8\16，转换时精度会有损失，若量化精度损失不可接受的情况下，需要带量化去重新训练以降低量化误差。 2、NNIE包含Convolution、Deconvolution（逆卷积）、DepthwiseConv、pooling、InnerProduct。 Deconvolution（逆卷积）：一般和转置卷积（transposed conv
使用： <!-- https://mvnrepository.com/artifact/de.micromata.jak/JavaAPIforKml --> <dependency> <groupId>de.micromata.jak</groupId> <artifactId>JavaAPIforKml</artifactId> <version>2.2.0</version> &l
场景 Vue+Openlayers实现地图上绘制线： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/121252960 在上面实现的效果是这样的 此地图的显示时正常的，如果地图是倾斜的，想要把地图进行一个旋转。 注： 博客： https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关注公众号 霸道
场景 Vue+Openlayers实现显示图片并分优先级多图层加载： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/121235987 上面实现的效果如下 如果要实现地图缩放时图标等比例放大缩小，效果如下 注： 博客： https://blog.csdn.net/badao_liumang_qizhi 关
from loguru import logger logger.add("1.log") logger.debug("111111") logger.info("2222222") logger.warning("33333333") logger.error("444444444") logger.info('If you are using Python {}, prefer {featu
