很多时候我们拍摄的照片都会产生一点畸变的，就像下面的这张图 虽然不是很明显，但还是有一点畸变的，而我们要做的就是把它变成下面的这张图 效果看起来并不是很好，主要是四个顶点找的不准确，会有一些偏差，而且矫正后产生的目标图是倒着的，哪位好心人给说说为啥 因为我也没有测试畸变很大的图像，也不能保证方法适用 ...
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2018-09-28 23:30:49
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关于个人项目，我用的是C++，队友使用的是Java。由于要做一个界面，所以感觉Java会更好一些。 读过队友的代码之后，发现其代码较为优美，且思路比较清晰，但任然存在以下问题： 1、通篇几乎没有注释，可读性不高； 2、对题目的理解有偏差，登录后，系统提示“准备生成XX数学题目，请输入生成题目数量：” ...
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2018-09-28 01:43:06
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记得我刚做技术面试官的时候，还比较单纯，别人说什么就信什么。这本来也没多大的错，虽然有些候选人会夸张自己的技能，但毕竟大多数候选人都是比较诚实的，相信绝大多数的技术面试官也像我这样，会以君子之心度人的。 但我面试了一阵后，有项目经理向我反映，经我手面试通过的一些候选人有存在实际技能与简历上描述不符的 ...
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2018-09-27 10:34:58
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线性回归 线性回归是一种找到最适合一组点的直线或超平面的方法。本模块会先直观介绍线性回归，为介绍线性回归的机器学习方法奠定基础。 人们早就知晓，相比凉爽的天气，蟋蟀在较为炎热的天气里鸣叫更为频繁。数十年来，专业和业余昆虫学者已将每分钟的鸣叫声和温度方面的数据编入目录。Ruth 阿姨将她喜爱的蟋蟀数据 ...
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2018-09-25 22:52:54
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基本概念 偏差：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度, 即刻画了学习算法本身的拟合能力 。 方差：方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化, 即刻画了数据扰动所造成的影响 。 欠拟合：模型的经验误差大，模型太简单，在训练的过程中基本没学到有价值的内容，说明模型欠拟合。 过拟 ...
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2018-09-21 15:15:15
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通常我们在做CTR预估的时候，预估值会与真是的CTR有偏差，这种偏差可能来自于负采样，可能是因为模型的问题。 CTR预估值与真实值有偏差，并不会影响AUC指标和排序，但是实际使用中往往需要CTR的预估值不仅仅是做到有序，即正样本排在负样本前面，而且需要保证有一定的区分度。这涉及到一个概念保序和保距。 ...
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2018-09-19 17:14:46
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本文主要总结Bagging 和 Boosting 和 Stacking思想的异同点。这三种算法都可以称作为“meta-algorithms”，就是将多个机器学习方法集成到一个模型里面去降低方差，偏差，或者改善模型预测能力。通常bagging可以降低variance，boosting可以降低bias， ...
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2018-09-18 19:16:00
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背景介绍： MoDO公司的web端定位用的百度api，获取了一些分店的经纬度，并且存到了数据库里，官网、微信公众号里都是用的百度定位或者H5的定位，没啥问题。 突然开发微信小程序时选用了微信自带的腾讯定位，然后发现定位有一些偏差。 于是展开了调查发现： 百度的坐标系是：BD09坐标系 腾讯用的坐标系 ...
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2018-09-17 19:41:52
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数学解释 偏差：描述的是预测值（估计值）的期望与真实值之间的差距。偏差越大，越偏离真实数据，如下图第二行所示。 方差：描述的是预测值的变化范围，离散程度，也就是离其期望值的距离。方差越大，数据的分布越分散，如下图右列所示。 机器学习中的偏差和方差 首先，假设你知道训练集和测试集的关系。简单来讲是我们 ...
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2018-09-17 10:21:57
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PCB行业中，客户订购5000pcs，在投料时不会直接投5000pcs,因为实际在生产过程不可避免的造成PCB报废， 所以在生产前需计划多投一定比例的板板， 例：订单 量是5000pcs，加投3%，那就是总共投料要投料5000*1.03=5150pcs。 而这个多投的订单标准，每家工厂都可能不一样的 ...
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2018-09-15 15:20:31
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