转自：https://www.jianshu.com/p/68844476e975 DenseBox百度IDL的作品，提出的最初动机是为了解决普适的物体检测问题。其在2015年初就被提出来了，甚至比Fast R CNN还要早，但是由于论文发表的比较晚，虽然算法上非常有创新点，但是依旧阻挡不了Fast ...
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2019-07-25 14:40:23
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一.smote相关理论 (1). SMOTE是一种对普通过采样(oversampling)的一个改良。普通的过采样会使得训练集中有很多重复的样本。 SMOTE的全称是Synthetic Minority Over-Sampling Technique，译为“人工少数类过采样法”。 SMOTE没有直接 ...
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2019-07-24 22:56:11
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"回到目录" 我的那些年(13)~主推微服务架构 整个系统走向微服务架构 网关 服务注册与发现 配置中心 熔断器 链路跟踪 授权与鉴权 服务间的通讯 同步feign 服务间的通讯 异步消息 日志收集 个系统走向微服务架构 公司系统比较多，耦合度比较大，将这些模块进行拆分，各个负责自己的模块，减少相互 ...
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2019-07-17 10:53:08
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代码： 运行结果： 可以看出，采样间隔T越小，数字滤波器幅度响应越接近模拟滤波器。 ...
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2019-07-15 18:48:51
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paper notes learning to See in the Dark: ·直接从bayer raw做起，避免复杂的sRGB转换过程使信息丢失 ·将分阶段的pipeline合在一起训练，避免噪声在后处理中的放大 ·使用多个通道的输出拼接来代替翻卷积或差值，避免棋盘格？推广到非整数倍上采样？ ...
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2019-07-15 18:44:01
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1. wordvec的概念 2. 语言模型训练的两种模型CBOW+skip gram 3. word2vec 优化的两种方法：层次softmax+负采样 4. gensim word2vec默认用的模型和方法 ...
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2019-07-14 19:33:18
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机器学习主要由监督学习、无监督学习。 监督学习主要用于解决分类和回归问题。 无监督学习主要用于解决聚类问题。 在机器学习过程中主要有以下几个步骤： 数据预处理 特征工程 数据建模 结果评估 首先介绍数据预处理，主要包括数据清洗、数据采样以及数据集的拆分三个部分。 在数据清洗过程中主要对各种脏数据进行 ...
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2019-07-05 00:38:17
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官网 ffmpeg Documentation ...
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2019-07-03 18:29:01
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SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique），合成少数类过采样技术．它是基于随机过采样算法的一种改进方案，由于随机过采样采取简单复制样本的策略来增加少数类样本，这样容易产生模型过拟合的问题，即使得模型学习到的信息过于特别(Specific)而不够泛 ...
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2019-07-02 00:23:00
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先来个新人的愚蠢问题：(这些都是本人之前不理解的 - -!) 为什么要使用双线性插值，它有何应用？ 输入时什么，输出是什么？ 先回答第一个问题 插值多应用于上采样（图片放大）中对放大像素的插值方法。 比如下图： 在一幅2*2的图像中已知四点的像素值，那么如果我们要放大1/2变为右图所示，四个角的像素 ...
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2019-06-30 20:42:06
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