1、感知野： 在卷积神经网络中，感受野（Receptive Field）的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图（feature map） 上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如图1所示。 感受野（Receptive Field），指的是神经网络 ...
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2020-02-24 13:10:57
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Abstract ? 使用自表示模型提取特征间的关系，结构保留约束来保持数据的局部流形结构； 1 Introduction ? Contributions： （1）提出基于自表示模型的特征选择； （2）一个结构保留约束添加到目标函数来保留数据的局部流形结构，所以模型同时局部结构学习和特征选择； （3 ...
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2020-02-22 13:59:15
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Abstract ? 从图正则数据重构方面处理无监督特征选择； ? 模型的思想是所选特征不仅通过图正则保留了原始数据的局部结构，也通过线性组合重构了每个数据点； ? 所以重构误差成为判断所选特征质量的自然标准。 ? 通过最小化重构误差，选择最好保留相似性和判别信息的特征； 1 Introductio ...
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2020-02-21 18:23:01
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最近做的某个feature需要在很短的时间内上千万次请求其他部门的web服务，为了减少请求次数和提升系统响应速度决定采用cache来缓存数据。 说到cache最出名的就是memcached和redis了，因为目前公司内用redis的项目用的更多，有专门的集群和运维工程师，就果断选了redis。一言以 ...
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2020-02-20 23:58:01
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R-CNN论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 用于精确目标检测和语义分割的丰富特征层次结构作者：Ross Girshick, Jeff Donahue, Trevor ...
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2020-02-19 23:51:24
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1. 基于图像质量特征分析的大致流程如下，主要围绕：镜面反射特征（Specular reflection feature）/模糊特征（Blurriness feature）/ 色矩特征（Chromatic moment feature）/ 颜色多样性特征（Color diversity featur ...
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2020-02-18 18:29:12
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1.Feature Scaling 对数据的自变量或特征范围进行标准化的一种方法。在数据处理中，它也称为数据规范化，通常在数据预处理步骤中执行。 为什么要进行Feature Scaling： 如果输入范围变化，在某些算法中，对象函数将不能正常工作。 梯度下降收敛得更快，与特征缩放完成。梯度下降法是逻 ...
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2020-02-18 14:49:08
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今天主要学习了实验 7 Spark 机器学习库 MLlib 编程实践， 主要代码： import org.apache.spark.ml.feature.PCA import org.apache.spark.sql.Row import org.apache.spark.ml.linalg.{Ve ...
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2020-02-10 16:34:34
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描述： 项目使用了Cucumber，对着 feature 文件内部右键运行的时候，有时候会出现右键菜单不可用且无法消除的情况，必须切换窗口来消除这个菜单。 这个不知道是 IDEA 还是它自带的 Gherkin 插件的一个bug，不是一个大问题，但是总是会误操作点出来。 bug复现： 当在 featu ...
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2020-02-09 09:25:15
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https://software.intel.com/en-us/mpi-developer-reference-windows-main-thread-pinning Main Thread Pinning Use this feature to pin a particular MPI thre ...
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2020-02-07 15:04:47
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