李宏毅机器学习2021系列 作业2-年收入判断 项目描述 二元分类是机器学习中最基础的问题之一，在这份教学中，你将学会如何实作一个线性二元分类器，来根据人们的个人资料，判断其年收入是否高于 50,000 美元。我们将以两种方法: logistic regression 与 generative model，来达成以上目
顶层设计：关于Session 1. 首先，我有了一个输入args，它是所有的参数，有可能有多层多级。 他的下一级是args.b，而不是args["b"]。但是在下一级就不一样了，它是args.b["c"]。 没办法，现在只能如此。 2. loss_curve用于保存每个epoch的loss值； acc_curve用于保存每个epoch的acc值； best_acc用
ogbn-arxiv MethodValidation Acc（%）Test Acc（%）MLP57.65 ± 0.1255.50 ± 0.23Node2Vec71.29 ± 0.1370.07 ± 0.13GCN73.00 ± 0.1771.74 ± 0.29GraphSAGE72.77 ± 0.1671.49 ± 0.27DeeperGCN72.62 ± 0.1471.92 ± 0.16GCNII----72.74 ± 0.16JKNet（6）73.35 ± 0.0772.19 ± 0
一、volatitle实现细节 1).字节码层面 加了一个ACC_VOLATITLE标识 2).jvm层面 volatitle内存区的读写，都加屏障 写操作： StoreStoreBarrier volatile 写操作 StoreLoadBarrier 读操作 LoadLoadBarrier volatile读操作 LoadStoreBarrier 3).os和硬件层面 参考这篇文章：https:/
Author：家有仙妻谢掌柜 Date：2021/2/18 今年会更新一个系列，小四轴无人机从功能设计→思维导图→原理图设计→PCBLayout→焊接PCB→程序代码的编写→整机调试一系列，以此记录自己的成长历程！ 这个小四轴无人机是大学时期学习制作的，加上现在工作学习对嵌入式的理解更加深入，因此想要
前言 完整代码已经上传github：https://github.com/xmy0916/pytorch_crnn 训练 训练部分的代码逻辑如下： for epoch in range(total_epoch): for data in dataloader: 数据输入模型（前馈） 根据输出计算loss loss反馈更新网络参数 if epoch % eval_epoch == 0：
动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现 动手学深度学习 图像分类数据系列: 动手学深度学习 图像分类数据集(一) Fashion-MNIST的获取与查看动手学深度学习 图像分类数据集(二) softmax回归的从零开始实现动手学深度学习 图像分类数据集(三) softmax回
paddle2.0高层API实现自定义数据集文本分类中的情感分析任务 本文包含了： - 自定义文本分类数据集继承 - 文本分类数据处理 - 循环神经网络RNN, LSTM - ·seq2vec· - pretrained预训练模型 『深度学习7日打卡营·day3』 零基础解锁深度学习神器飞桨框架高层API，七天时间助你
PyTorch迁移学习 实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练，得到卷积网络ConvNet, 然后，将这个ConvNet的参数，作为目标任务的初始化参数，或者
resnet预训练模型 resnet模型与之前笔记中的vgg模型不同，需要我们直接覆盖掉最后的全连接层 先看一下resnet模型的结构： 我们需要先将所有的参数都设置成requires_grad = False 然后再重新定义fc层，并覆盖掉原来的。 重新定义的fc层的requires_grad默认为True for p in model.parame
【动手学深度学习】—0x07：卷积神经网络 1）卷积神经网络（LeNet） 卷积层解决问题： 卷积层保留输入形状，使图像的像素在高和宽两个方向上的相关性均可能被有效识别卷积层通过滑动窗口将同一卷积核与不同位置的输入重复计算，从而避免参数尺寸过大。 LeNet模型 LeNet分为卷积层块和全连
声明：本系列博客是根据SGG的视频整理而成，非常适合大家入门学习。 《2021年最新版大数据面试题全面开启更新》 AggregateFunction（主要用于增量计算） // 测试数据: 某个用户在某个时刻浏览了某个商品，以及商品的价值 // {"userID": "user_4", "eventTime": "2019-11-09 10:41:32", "e
人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI 一、人工智能目前的大致定义（可能以后会跟根据实际发展会变，大致发展程度，毛估估目前中国是美国的一半，但是第一梯队，为中国点赞）： 最近看到一本很有意思的书《人工智能》，人大出版的，通俗易懂。简言之：它是干嘛用的，人工智能是
给定一个整数数组 nums，求出数组从索引 i 到 j（i ≤ j）范围内元素的总和，包含 i、j 两点。 实现 NumArray 类： NumArray(int[] nums) 使用数组 nums 初始化对象 int sumRange(int i, int j) 返回数组 nums 从索引 i 到 j（i ≤ j）范围内元素的总和，包含 i、j 两点（也就是
疲劳检测实验报告——邢益玮 邢益玮 201930101151 2021/1/13 （重度拖延症了，内容又有点多，学长和老师不好意思了
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文章目录 FastTest model1.准备数据构建模型构建FastText实例查看有多少模型参数将预训练词向量传进模型中的embedding layer层将unknown 和 pad token 的词向量初始化为0设置优化器定义损失函数定义求精确度的函数定义训练函数定义评估函数定义计算耗时的函数训练模型测试
所需文件： 本地下载 Keras tutorial - Emotion Detection in Images of Faces Welcome to the first assignment of week 2. In this assignment, you will: Learn to use Keras, a high-level neural networks API (programming framework), written in Python and capable of
元胞自动机（CA）是一种用来仿真局部规则和局部联系的方法。典型的元 胞自动机是定义在网格上的，每一个点上的网格代表一个元胞与一种有限的状 态。变化规则适用于每一个元胞并且同时进行。 我们可以理解元胞自动机仿真需要理解三点。一是元胞，在matlab中可以理解为矩阵中的一点或多点组
TensorFlow实战2 TensorFlow实现多层神经网络TensorFlow动态学习速率动态学习速率设置动态学习速率使用 TensorFlow模型保存与调用模型保存模型调用模型训练模型模型加载调用 TensorFlow实现多层神经网络 输入层到隐层 H = tf.sigmoid(tf.matmul(x_data,W0)+b0) 隐层到
目标检测中mAP的计算很基础、很重要，当然经常被别人忽略。这位博主对mAP的分析也非常详细了，但是缺少对整个mAP代码的分析，我斗胆在这里简单分析一下目标检测中mAP的代码。本文的主要代码源自于这个github源码。 1. mAP的理论知识 1.1 交并比（Intersection Over Union, IoU） 交并比使
此项目为linux 下多进程编程银行小系统(消息队列版本)改进版 通过socket套接字以及tcp协议是客户端和服务端可以通过本地网络交互数据 之前的消息队列版本：传送门 网上银行版本：码云传送门；github传送门 总体思路： 依旧分客户端(client)和服务端(server)两个端口，将需要传递数据的
总共是下面几个文件： 注意，最后一个是json文件，里面是电影影评数据集MR的划分出来的训练集生成的词典。是个字典文件，也可以自己再弄一个。 在训练集上训练了10个epoch，结果大概是上图这个样子 1、创建model_para.py文件，里面是模型的超参数。 import argparse class Hpara():
出现了这个错误，原因是内层select语句带有limit子句。 原来的sql为： SELECT uid, open_acc_status, open_acc_time, mobile_num, email, reg_type FROM UserInfo WHERE uid IN (SELECT uid FROM InviteCode WHERE invite_uid = 100000004 LIMIT 1 OFFSET 1) 这样的sql语句
1.首先,安装ceres依赖项,然后下载编译安装ceres git clone https://github.com/ceres-solver/ceres-solver cd ceres mkdir build cd build cmake .. make sudo make install 安装依赖项 sudo apt-get install libdw-dev 在编译之前我们先注意三个问题，避免入坑 （1）全局安装c
