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原创 github仓库收藏

深度学习、图像、点云、自动驾驶、目标检测相关。

2024-02-20 15:53:36 160

原创 Swin Transformer

Part 1包含两部分,Patch Partition 将像素分辨率图像转换为patches分辨率的图像,每个patch视为一个token,特征就是patch范围内的RGB值的展开,token_feature = 48;输入图片的分辨率是像素分辨率,程序Part 1 输入图片是像素分辨率,但是Part 2程序中对应的H/W是patches 分辨率,不是像素分辨率。窗口大小由patches定义的,不是像素定义的,论文及程序中window_size = 7,说明一个window有7*7=49个patches。

2024-01-23 19:07:07 909

原创 python 函数

python 函数用法。匈牙利匹配

2024-01-18 12:06:38 357 1

原创 OpenCV 入门

计算机视觉相关

2022-05-19 21:22:58 290 1

原创 LeetCode 刷题

无序数组倒数第K大的数最长公共子串/最长公共子序列子串:字符串中连续的n个字符,如abcdefg中,ab,cde,fg等都属于它的字串。子序列:字符串中不一定连续但先后顺序一致的n个字符。如abcdefg中,acdg,bdf属于它的子序列,而bac,dbfg则不是,因为它们与字符串的字符顺序不一致。最长公共子序列,递推公式:def lcs(s, t): len1 = len(s) len2 = len(t) # 初始化一个二维数组,行数为t的大小,列

2022-05-09 14:21:17 81

原创 机器学习面试

机器学习面试总结

2022-05-09 11:04:14 418

原创 深度学习面试题

深度学习相关

2022-05-08 17:11:16 414 1

原创 推荐算法面试

阿里推荐模型DIN、DIEN、MMOE、ESMMShared Bottom 网络位于底层,多个任务共用这一层。往上,K个子任务分别对应一个tower network。任务相关性越高,模型的loss可以降低到更低;不相关任务学习效果不佳(这种Hard parameter sharing)。为了解决这个问题,Google提出了Soft para

2022-05-06 21:54:32 498

原创 Spark入门

spark入门

2022-05-04 20:25:43 925

原创 CTR预测经典模型GBDT+LR

基本思想:GBDT 基于集成学习中的boosting思想,每次迭代都在减少残差的梯度方向新建立一颗决策树,迭代多少次就会生成多少颗决策树,不断减少误差。假设GBDT由两颗树构成,如下图中的 树1 和 树2 :对于有三个叶节点的树1而言,按照红色箭头的路径,落在了第2个叶子节点上,则树1输出的编码为[0, 1, 0]。同理,对于树2而言,其输出的编码为 [1, 0]。将所有树的编码拼接起来就得到了 [0, 1, 0, 1, 0],此编码就可以作为该样本的新特征使用。最后将得到的[0, 1, 0,.

2021-10-19 17:08:42 299 1

转载 残差神经网络(ResNet)理解

关键词:退化现象 (Degradation)、快捷连接(Shortcut connection)退化现象:随着网络层不断的加深,模型的准确率先是不断的提高,达到最大值(准确率饱和),然后随着网络深度的继续增加,模型准确率毫无征兆的出现大幅度的降低。快捷连接:在神经网络中增加线性转换分支,在线性转换和非线性转换之间寻求一个平衡。与传统的机器学习相比,深度学习的关键特征在于网络层数更深、非线性转换(激活)、自动的特征提取和特征转换,其中,非线性转换是关键目标,它将数据映射到高纬空间以便于更好的.

2020-12-29 19:41:20 2055

转载 卷积神经网络

转载一文让你理解什么是卷积神经网络神经网络:层级结构卷积神经网络:依旧是层级网络,只是层的功能和形式做了变化卷积神经网络的层级结构数据输入层/ Input layer 卷积计算层/ CONV layer ReLU激励层 / ReLU layer 池化层 / Pooling layer 全连接层 / FC layer1.数据输入层2.卷积计算层滤波器(filter)、窗口(receptive field)、深度(depth)、步长(stride)、填充值(zero-.

2020-12-18 16:17:56 164

原创 Jupyter Notebook修改主题、字体大小

目录一、修改主题二、修改字体大小一、修改主题1.安装主题包pip install --upgrade jupyterthemes2.查看主题jt -l3.安装主题 # jt -t 主题名称,如jt -t oceans16chesterish #暗色grade3 #亮色gruvboxd #暗色gruvboxl #淡棕色monokai #暗色oceans16 #暗色onedork #暗色solariz.

2020-10-19 16:52:21 2483 1

原创 论文中有关DEAP数据库介绍,自己写论文时可调用!

以研究文献中使用较多的 DEAP 数据库为例,该数据库通过音乐视频诱发记录了 32 名参与者的脑电信号和外周生理信号。 通过观看 40 段 1 min长的音乐视频片段,参与者根据唤醒度、效价、喜欢程度、支配程度和熟悉程度对每个视频进行评分。实验还对 32 名参与者中的 22 名进行了面部表情记录,以便研究者对面部表情进行研究分析。 另外,研究者提出了一种新的刺激选择方法,该方法利用来自 last. fm 网站的情感标记、视频亮点检测和在线评估工具进行视频检索。DEAP 数据文件包含 32 个 .m...

2020-10-19 14:57:02 1607 1

转载 研究生看论文的看的是什么

1.最前沿的研究--顶级会议paper和期刊2.广度和深度----找一篇感兴趣的的顶级论文读,改论文中涉及的的其他论文3.机器学习和人工智能方向-----ICML,AAAL,IJCAI,NIPS一、先看综述 先读综述,可以更好地认识课题,知道已经做出什么,自己要做什么,还有什么问题没有解决。对于国内文献一般批评的声音很多。但它是你迅速了解你的研究领域的入口,在此之后,你再看外...

2019-10-26 15:47:07 3186

转载 机器学习:特征选择

目录简介FilterFilter 1.去掉取值变化小的特征(Removing features with low variance)Filter 2.单变量特征选择 (Univariate feature selection)Wrapper2.1 卡方(Chi2)检验2.2 Pearson相关系数 (Pearson Correlation)2.3 互信息和最大信息系...

2019-10-10 20:18:30 483

原创 html学习总结(3)——选择器

1.通用、标签、id、类选择器效果图代码<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> <style> /*通用选择器--*/ ...

2019-05-22 17:02:44 182

原创 html学习总结(2)

目录1.网页练手--河马牙医效果图代码2.河马牙医布局效果图代码1.网页练手--河马牙医效果图代码<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="keywords" conte...

2019-05-22 16:37:32 132

原创 html学习总结(1)

1.基本标签<html><head> <meta charset="UTF-8"> <title>deng</title></head><body><h1>标题标签</h1><h2>标题标签</h2><h3>标题标签&l...

2019-05-22 16:19:08 127

转载 【Android】AndroidStudio3.0+保存并查看SQLite数据库文件

正文:1.打开AndroidStudio3.0+,Open一个操作数据库的项目这一步就不给图片了2.运行项目->往数据库中插入数据。比如我这里注册一个用户:3.然后返回AndroidStudio->View->Tool Windows->Device File Explorer(算是最关键的一步吧,如果你的AndroidStud...

2019-04-30 21:41:07 2486

转载 Android开发查看sqlite数据库的方式

免去了每次都导出db文件到本地然后再用工具查看的繁琐。方法:一、在Path里面配置adb环境变量二、使用命令进入SqLite命令模式adb shell sqlite3 /data/data/package_name/databases/something.db三、查看表结构以及其它命令.tables //显示所有表.schema //显示数据库的schema.schema...

2019-04-30 20:51:12 1409

原创 web创建+配置环境+tomcat

1,请求与响应HEAD请求指定的页面信息,并返回实头部信息GET请求指定的页面信息,并返回实体主体(从服务器获取数据,不安全,ASCALL码)POST向指定资源提交数据进行处理请求(提交数据给服务器,没有历史记录,ASCALL码,二进制流)PUT向指定资源上传最新内容OPTIONS DELETE TRANCE CONNECT2.常见服务器 Tomcat 7(Apache...

2019-04-29 21:51:20 110

原创 数据结构——图

1.图的存储结构 :顺序(邻接矩阵)、链式(邻接表) 2.遍历3.Prim算法(无向图)4.Kruskal算法(无向图)

2018-10-17 17:50:40 83

原创 数据结构——查找

1、顺序查找、折半查找、分段查找 2.二插排序树  

2018-10-17 16:21:01 76

原创 数据结构——排序

时间复杂度:快些以nlog2n归队    [其他o(n^2)]空间复杂度:快:log2n ,归并 o(n)    [其他o(1)]稳定性:情绪不稳定,快些选一堆好友 1.插入类排序:直接插入、希尔排序  (有序) 、折半插入(与原始序列无关)(最终)2.交换类排序:起泡排序、快速排序(无序) (最终)3.选择类排序: 4.二路归并:...

2018-10-17 15:15:55 158

原创 数据结构——线性表

1.结点定义顺序表 单链表节点定义 双链表节点定义 int A[maxSize]; int n; typedef struct LNode {     int data;     struct LNode *next; }LNode; typedef struct DLNode {     int data;     ...

2018-10-16 09:24:50 79

转载 数据结构必须的结构体知识

1.结构体相互嵌套使用特性:结构体可以包含结构体指针,但绝对不能在结构体中包含结构体变量。 struct test{      char name[10];    float socre;      test  *next;   };     //这样是正确的!  struct test{      char name[10]...

2018-10-15 22:08:33 439

iris.zip数据集

Iris也称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集,分为3类,每类50个数据,每个数据包含4个属性。可通过花萼长度,花萼宽度,花瓣长度,花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于(Setosa,Versicolour,Virginica)三个种类中的哪一类。

2020-06-06

学生选课系统需求分析

学生选课系统需求分析,软件工程导论,课程报告,本系统是为高校学院制定的个人选课及管理的现代化信息平台,学生能过浏览器进行网上选课和并且可以查询自己的选课计划及所选课程进度。同时,管理员可以通过游览器进行课程添加、删除和修改。这无论对于学生和教师管理员来说都节省了大量的工作量。充分利用网上选课系统来提高教学选课管理的效率,实现全面网络化、规范化和集成化。

2018-06-20

学生选课系统维护与测试

学生选课系统维护与测试,包括系统测试计划,系统测试分析报告,系统测试用例

2018-06-20

空空如也

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