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搜索关键字:深度    ( 13280个结果
小样本学习(Few-Shot Learning)
1. 样本量极少可以训练机器学习模型吗? 在训练样本极少的情况下(几百个、几十个甚至几个样本),现有的机器学习和深度学习模型普遍无法取得良好的样本外表现,用小样本训练的模型很容易陷入对小样本的过拟合以及对目标任务的欠拟合。但基于小样本的模型训练又在工业界有着广泛的需求(单用户人脸和声纹识别、药物研发 ...
分类:其他好文   时间:2021-02-01 12:24:44    阅读次数:0
Defocus Blur Detection via Depth Distillatio
paper地址:arxiv.org/pdf/2007.08113.pdf code地址:https://github.com/vinthony/depth-distillation 1. Contribution 1. 使用预先训练好的网络作为正则化深度蒸馏,同时学习离焦图(defocus map) ...
分类:其他好文   时间:2021-01-27 13:53:57    阅读次数:0
ECharts做为数据展现的一种更灵活直观的方式,基于用户对数据更易于理解
ECharts 提供了常规的折线图、柱状图、散点图、饼图、K线图, 用于统计的盒形图,用于地理数据可视化的地图、热力图、线图, 用于关系数据可视化的关系图、treemap、旭日图 ,多维数据可视化的平行坐标,还有用于 BI 的漏斗图,仪表盘,并且支持图与图之间的混搭。 官方网址:https://ec ...
分类:其他好文   时间:2021-01-27 13:08:09    阅读次数:0
JavaScript 二叉查找树
JavaScript 二叉查找树 关于树 树是一种分层数据的抽象模型。是一种非顺序数据结构,对于存储需要快速查找的数据非常有效 树的结构特点: 每个父节点都有 0 个或多个子节点。 除了根节点外,每个子节点都有且仅有一个父节点 树的深度:取决于父节点的数量 叶子节点:没有子节点的节点 二叉查找树 每 ...
分类:编程语言   时间:2021-01-26 12:04:58    阅读次数:0
奈学百万大数据架构师
、数据结构与算法 1.二叉树前序、中序、后续遍历方式(递归以及非递归) 2.二叉树的深度以及广度遍历方式 3.二叉树遍历情况中所有连续节点的最大的值 4.求数组所有可能的子数组 5.给定一个数,求一个有序数组的两个数的和满足这个数(可以拓展一下变成两个无序的数组) 6.求一个数组的第二大值 7.大文 ...
分类:其他好文   时间:2021-01-22 12:22:20    阅读次数:0
c++从浅拷贝和深拷贝到默认拷贝函数
c++从浅拷贝和深拷贝到默认拷贝函数 1. 深度拷贝和浅拷贝 深度拷贝和浅拷贝在c语言中就经常遇到的了,在这里我简单描述。 一般的赋值操作是深度拷贝: //深度拷贝 int a = 5; int b = a; 所谓深度拷贝,即为在堆栈内存中新开辟了一块区域,存储着拷贝过来的数据。以上述代码为例,a和 ...
分类:编程语言   时间:2021-01-21 11:01:26    阅读次数:0
深度优先搜索DFS-图
深度优先搜索的代码: public class DepthFirstSearch { private boolean[] marked; // marked[v] = is there an s-v path? private int count; // number of vertices con ...
分类:其他好文   时间:2021-01-21 10:29:02    阅读次数:0
二叉树的最大深度
dfs 题解前递归 根节点是0,变量保存最大深度,如果当前深度大于最大深度就更新,返回最大深度 var maxDepth = function(root) { let maxDeep = 0 //最大深度 let dg = (root,deep = 0) => { //deep当前深度 if(roo ...
分类:其他好文   时间:2021-01-20 12:06:48    阅读次数:0
ECharts教程
ECharts 教程 ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库,涵盖各行业图表,满足各种需求。 ECharts 遵循 Apache-2.0 开源协议,免费商用。 ECharts 兼容当前绝大部分浏览器(IE8/9/10/11,Chrome,Firefox,Safari等) ...
分类:其他好文   时间:2021-01-19 11:57:39    阅读次数:0
【深度强化学习】9. Policy Gradient实现中核心部分torch.distributions
【导语】:在深度强化学习第四篇中,讲了Policy Gradient的理论。通过最终推导得到的公式,本文用PyTorch简单实现以下,并且尽可能搞清楚torch.distribution的使用方法。代码参考了LeeDeepRl-Notes中的实现。 1. 复习 \[ \theta \leftarro ...
分类:其他好文   时间:2021-01-16 12:16:36    阅读次数:0
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