一、本周总结：使用时间：【超出一周60h左右的学习时间7h左右，数学应保证高数线代时间3：1左右，数据结构与算法所花时间应与操作系统时间持平】总计67h11min，高数：18h5min，线代：20h42min，英语单词：4h30min，数据结构与算法：4h8min，操作系统：17h46min，政治：2h. 完成任务：数学：1.高数：1987~2008 数学历年真题
项目 内容 这个作业属于哪个课程 2022春季软件工程（罗杰 任健） 这个作业的要求在哪里 团队项目-计划-团队贡献分分配规则 一、规则制定的目的 我们团队的共同愿景是利用本次开发过程，构建一个功能尽可能完善，具有一定用户规模的软件产品。而制定一个明确合理的规则，是我们
Target 将CBAM加入到Face embedding model训练出一个可识别戴口罩人脸的人脸识别模型。 综合来说，就是在week06作业的基础上，在训练集中添加戴口罩的数据集。 Steps 数据集 训练数据集选择：VGGFACE2 的训练集 或者 VGGFACE2的测试集 - 下载完成vggfrace2_test.zip解压缩，得到vgg
消融实验：对比不同embedding dim时模型准确率 在上次的作业基础上，更换训练数据集，添加测试数据集与代码。 步骤 0. 环境 pip install cmake pip install dlib 要等很久，尝试了永久安装路径，cmake可以装到永久路径，但是dlib一装内存就溢出，环境就被关闭了。也不知道为什么。 ！换了一
NLP自然语言处理系列- week7- 检索模型（精排）（8） 检索模型（精排）排序模块步骤： 处理数据 ⼈⼯特征 深度匹配 排序 整合 目录 数据预处理 ⼈⼯特征 数据预处理 微众银行提供了微众银行智能客服问句匹配的语料支持，针对中文的客服语料，进行问句意图匹配，给定两个语句，要求判定两
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目录 一、SVM 1.1 优化目标 1.2 大间隔的直观理解 1.3 大间隔分类器的数学原理 1.4 核函数1 1.5 核函数2 1.6 使用SVM 一、SVM 1.1 优化目标 todo 1.2 大间隔的直观理解 todo 1.3 大间隔分类器的数学原理 todo 1.4 核函数1 todo 1.5 核函数2 todo 1.6 使用SVM
Large Margin Classification Optimization Objective 此小节主要讲了SVM的cost function是怎么来的。SVM(Support Vector Machine)是一种类似于Logistic Regression的分类算法。Andrew通过Logistic Regression的cost function来引申出了SVM的cost function，如下图： 1.1-cost
