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RSS订阅原创 研一（本科生）刚入学，如何快速的找到自己的科研方向？
在2022年7月份，创业的公司算是关掉了。找了2个月的工作，重新加入了互联网大厂，卷自动驾驶这个赛道，一边做着前沿探索，一边做着业务落地，忙的不亦乐乎。相比4年以来的创业工作，压力小了很多。由于再次和学术圈挂上了钩（卷论文了），也带了几个本科或者研究生的小朋友，希望总结一些快速帮助大家找到方向的建议，希望后来的小伙伴也有所收获。
2024-02-17 12:24:03
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原创 做算法，如何进行文献整理和文献阅读？
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，如转载请私信我！！在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！没有长篇大论，只谈几点：经典文献要不要读，除了必要的，我反正是没读（很多经典的东西，相关的中文博客太多了，而且很多最新的文章也会在introduction或者其他部分介绍到）。...
2019-06-20 16:22:59
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原创 Python下的图像处理库，你要选哪个？
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，如转载请私信我！！在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！在进行数字图像处理时，我们经常需要对图像进行读取、保存、缩放、裁剪、旋转、颜色转换等基本操作。在使用python进行编程时，涉及到多个不同的图像处理库的选择，今天我们简单聊一聊...
2019-06-19 14:36:38
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原创 计算机视觉基础——数字图像与颜色空间
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，如转载请私信我！！在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！Hello，大家好。白话机器学习新的一个专题又开始了。在本次专题中，我们呼应“白话”这个概念，为大家科普一些简单的计算机视觉的概念，帮助大家扫盲~~~今天我们首先聊一聊——数字图...
2019-06-18 20:25:13
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原创 炼丹笔记六 : 调参技巧
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，如转载请私信我！！在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！对于精通深度学习的炼丹师们，炼丹技巧才是他们的安身立命之本！今天，我们就深入的聊一聊他们的炼丹技巧——调参技巧。本期问题能否聊一聊深度学习中的调参技巧？我们主要从以下...
2019-02-16 16:02:14
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原创 炼丹笔记五：数据标注
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！深度学习的训练离不开有标签的数据，而这些标签数据的获取往往需要耗费大量的人力和财力以及时间。作为AI产品落地中，重要的一环，我们在进行数据标注时需要注意哪些问题呢？本期问题能不能谈一谈数据标注中，需要注意...
2019-02-16 16:01:06
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原创 炼丹笔记四：小样本问题
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！本期问题关于深度学习中的小样本问题，有哪些研究进展？正所谓“巧妇难为无米之炊”，在是使用深度学习解决各种问题的时候，难免会遇到样本不充足的情况。那这个时候应该怎样做呢？什么是小样本问题？小样本问题是...
2019-02-16 16:00:00
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原创 炼丹笔记三：数据增强
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，未经授权禁止转载，如转载，请添加知乎好友：会写代码的好厨师，私信我！在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！本期的问题：能不能谈一谈数据增强问题？深度学习像是在炼丹，但实际上也是有一些区别的。在深度学习中，我们可能会有海量的数据，...
2019-02-15 00:02:08
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原创 炼丹笔记二：数据清洗问题
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，未经授权禁止转载，如转载，请添加知乎好友：会写代码的好厨师，私信我！;在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！本期的问题：能不能谈一谈数据清洗问题？既然要炼丹，就不能不关心下药材的质量。毕竟，药材的质量决定了丹药的最后的成色。大...
2019-01-30 16:49:23
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原创 写给那些准备入坑机器学习、计算机视觉、深度学习等相关领域的人，包括:读研、转行等不同人群，同行勿喷
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。在这里，我们一起分享AI的故事。最近有很多朋友包括认识的，不认识的人，像我打听关于入行计算机视觉这个行业的一些问题。觉得还是有必要总结以下，一方面跟大家唠唠这个行业在干什么，和其他行业有什么不同，准备入坑这个行业你需要做点什么等等，另一方面也算是整理个计算机视觉行业入门的基本资料分享给大家。在后续，我会整理一系列的文章，包括行业的...
2019-01-29 00:12:27
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原创 如何从一个“行业小白”走进“机器学习、CV、深度学习等”这个行业?
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！如果大家看过了之前的文章，kuki：写给那些准备入坑机器学习、计算机视觉、深度学习等相关领域的人，包括:读研、转行等不同人群，同行勿喷应该是决定开始走紧这坑了。而且最近大家问得也比较多，也是比较关心的问题，...
2019-01-29 00:10:16
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原创 谈一谈关于NLP的落地场景和商业价值
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！本期的问题：你好，请问下nlp在现在的市场主要应用在哪些方面什么是NLP？答：利用机器学习技术来分析自然语言都属于NLP技术。（弱弱的说一句，NLP应该是语音、图像、文本这三种数据中，处理起来最难的数据...
2019-01-29 00:08:01
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原创 炼丹笔记一：样本不平衡问题
欢迎大家关注微信公众号：baihuaML，白话机器学习。码字不易，未经授权禁止转载，如转载，请添加知乎好友：会写代码的好厨师，私信我！在这里，我们一起分享AI的故事。您可以在后台留言，关于机器学习、深度学习的问题，我们会选择其中的优质问题进行回答！本期的问题：你好，能不能谈一谈在深度学习中，怎样解决样本不平衡问题 ？1. 什么是样本不平衡问题？所谓的类别不平衡问题指的...
2019-01-29 00:07:08
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原创 关于javaweb开发相关配置博客
IntelliJ IDEA 12创建Maven管理的Java Web项目（图解）http://blog.csdn.net/zht666/article/details/8673609/IntelliJ IDEA 15 创建maven项目 （实测可用）http://www.cnblogs.com/wql025/p/5215570.html
2016-10-20 19:11:46
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原创 不确定性学习（2）
续上。。。。。 定义的常量：不确定性很小的一些量，比如：一些物理常量，我们认为他们是确定的，因此为定义的常量。决策变量：决策者可以直接控制的数量，也称为控制变量或者政策变量。决策变量根据定义没有真值，其值的确定依赖于决策者。价值参数：代表了决策者以及其代表人群的偏好。价值参数不应该被认为经验数量；将价值参数的值用概率论来处理时否合适时存在争议的，一个观点认为当一个人对他的偏好不确定时，可以用概率不
2016-09-08 00:37:19
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原创 不确定性学习（1）
确定性性产生的原因：信息不完全、来源不一致、表述不精确、内容具有变化性等，不确定性可以是某个量，某种结构等概率的本质概率学派：概率就是一个理论上无限次的试验序列的属性，而不是单一事件的属性，在试验总体未知的情况下，或者没有充足的经验数据时，很难评估出概率，其主要适用于掷骰子这样的机会事件。个人主观主义观点或者贝叶斯观点认为：概率是一个不仅与事件本身有关，而且还与信息的掌控情况有关，即p(x|e)p
2016-09-07 00:09:32
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原创 排序算法总结
（1）冒泡排序：每次循环选出最小的放到前面，进行交换。for(int i=0;i<size;i++){ for(int j=i+1;j<size;j++){ if(data[i]<data[j]){ gu.SwapTowData(data[i],data[j]); } } }（2
2016-08-25 22:51:45
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原创 论文导读（large－scale image retrieval）——large-scale E-commerce Image retrieval with Top-weighted CNN
论文：large-scale E-commerce Image retrieval with Top-weighted CNN 发表：2016 ICMR 思路：提出一种基于CNN的特征表示方法，核心思想在于对于图像中不同位置像素点权重的改变，从center prior改变为：topN－weight，即将原先的高斯模型，直接改为top－n卷基层的通道相加后平均的结果。 借鉴思路：特征提取上，可以
2016-08-22 21:24:54
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原创 论文导读(person re-identification)——Person Re-identification based on nonlinear ranking with difference
论文：Person Re-identification based on nonlinear ranking with difference vectors 发表在：2014 information science 论文思路： 第一步：行人分割5块，分别提取30维度的HSV通道直方图特征，另外，从一个红框中，也就是行人身体中心部位再提取一个HSV直方图特征 第二步：根据样本对，构造正例和负
2016-08-22 21:18:27
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原创 Java 设计模式学习笔记（一）
接口与抽象类接口仅仅是方法定义和常量值定义的集合，方法没有函数体 抽象类定义的内容更多一些，可定义普通类所包含的所有内容，也可以定义抽象方法java语言从“思考－》实现”角度出发，通过接口和抽象类来反映思考的过程，而子类则是具体的实现过程。区别于接口和抽象类则通过“顺序问题”和“顺序＋共享”问题。柔性多态柔性多态的使用是为了消除父类和子类之间的强关联性。 在定义接口的多态函数时，取消内容上
2016-08-18 15:15:31
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原创 最优化理论——线性规划及单纯形法求解
目前正在研究最优化方法，首先谈谈线性规划问题。问题描述： 线性规划是研究在一组线性不等式或等式约束下使得某一线性目标函数取最大（或最小）的极值问题。线性规划问题的一般形式为： minxCTxmin_x C^Tx Ax=BAx = B x≥0x \geq 0特点：目标函数求极大；等式约束；变量非负。 如何化标准形：（I） 目标函数实现极大化，即minxz=CTxmin_x z=C^Tx，
2016-08-13 23:19:05
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原创 c/c++ 关于字符串转换的总结
在c/c++编程过程中,经常遇到的就是char [], char *,const char *,string,int等各种不同数据类型之间的转换,每次都要弄混掉,只好总结一下了!首先是 char [] ,cha *, const char * 和string之间的互转;(1)彼此之间的区别char * p = "100" (错误) ,因为数据存在静态区,为常量 因此要定义con
2016-04-25 15:44:04
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空空如也
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