STEAM代表科学(Science),技术(Technology),工程(Engineering),艺术(Arts),数学(Mathematics)。STEAM教育就是集科学,技术,工程,艺术,数学多学科融合的综合教育。 STEAM是一种教育理念,有别于传统的单学科、重书本知识的教育方式。STEAM ...
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2020-01-31 21:03:44
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1. 池化层:由1个filter组成,对图片 / 输入矩阵进行空间上的降采样处理,压缩图像的高度和宽度。池化层的filter不是用来得到feature map,而是用来获取filter范围内的特定值。池化层的filter并不设置特定的权值,通常只是用来获取感受野范围内的最大值或平均值。 降采样处理: ...
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2020-01-30 17:05:49
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1. 卷积层(Convolution Layer):由若干个卷积核f(filter)和偏移值b组成,(这里的卷积核相当于权值矩阵),卷积核与输入图片进行点积和累加可以得到一张feature map。 卷积层的特征: (1)网络局部连接:卷积核每一次仅作用于图片的局部 (2)卷积核权值共享:一个卷积层 ...
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2020-01-30 10:11:49
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论文题目:M2Det: A Single-Shot Object Detector based on Multi-Level Feature Pyramid 文献地址:https://arxiv.org/abs/1811.04533v3 源码地址:https://github.com/qijiezh ...
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2020-01-19 19:08:48
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概述:上节咱们说了特征工程是机器学习的一个核心内容。然后咱们已经学习了特征工程中的基础内容,分别是missing value handling和categorical data encoding的一些方法技巧。但是光会前面的一些内容,还不足以应付实际的工作中的很多情况,例如如果咱们的原始数据的fea ...
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2020-01-19 12:38:54
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池化的概念是在 AlexNet 网络中提出的,之前叫做降采样; 池化到底在做什么,不多解释; 池化的作用 首先需要明确一下池化发生在哪里:卷积后经过激活函数形成了 feature map,即 Relu(wx + b) ,后面接池化层 1. 池化可以形象化的理解为降维 2. 池化避免了局部位移或者微小 ...
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2020-01-18 12:44:06
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好了,大家现在进入到机器学习中的一块核心部分了,那就是特征工程,洋文叫做Feature Engineering。实际在机器学习的应用中,真正用于算法的结构分析和部署的工作只占很少的一部分,相反,用于特征工程的时间基本都占70%以上,因为是实际的工作中,绝大部分的数据都是非标数据。因而这一块的内容是非 ...
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2020-01-17 21:25:45
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package com.home.spark.ml import org.apache.spark.SparkConf import org.apache.spark.ml.feature.MaxAbsScaler import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors ...
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2020-01-17 11:50:03
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2020微软亚太研发集团在北京上海苏州热招300+软硬件研发工程师北京: 1、Azure Global Asia Engineering team-Azure Security-后端开发(1年以上经验) 2、Azure Big Data-Cosmos -(big data)-前后端开发(1年以上) ...
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2020-01-16 21:52:13
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Eclipse鼓励将不同的功能模块划分为独立的项目存在,这样不但结构清晰,组织起来还非常灵活,因为我们可以用feature对这些项目进行不同的组合,输出后得到具有不同功能的产品。 不过这样一来项目浏览器里的项目会以更快的速度增加,当你面对几十上百个项目时,工作效率必然大打折扣。幸好Eclipse提供 ...
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2020-01-13 16:19:33
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