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转:AppCompatActivity和Activity的区别
AppCompatActivity和Activity的区别 首先是AppCompatActivity默认带标题 但Activity不带 而且AppCompatActivity和 requestWindowFeature(Window.FEATURE_NO_TITLE); 有冲突 当活动继承AppCo ...
分类:移动开发   时间:2019-02-08 11:53:00    阅读次数:203
论文阅读 | FPN:Feature Pyramid Networks for Object Detection
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1612.03144v2.pdf 代码地址:https://github.com/unsky/FPN 概述 FPN是FAIR发表在CVPR 2017上的一篇文章,采用特征金字塔的方法进行目标检测。文中利用深层卷积网络固有的多尺度金字塔层次结构,高 ...
分类:Web程序   时间:2019-01-29 18:35:03    阅读次数:397
A Bug's Life POJ - 2492 (带权并查集)
A Bug's Life POJ - 2492 Background Professor Hopper is researching the sexual behavior of a rare species of bugs. He assumes that they feature two dif ...
分类:其他好文   时间:2019-01-28 19:22:43    阅读次数:148
[TypeScript] Dynamically initialize class properties using TypeScript decorators
Decorators are a powerful feature of TypeScript that allow for efficient and readable abstractions when used correctly. In this lesson we will look at ...
分类:其他好文   时间:2019-01-28 10:57:42    阅读次数:96
机器学习入门-文本特征-word2vec词向量模型 1.word2vec(进行word2vec映射编码)2.model.wv['sky']输出这个词的向量映射 3.model.wv.index2vec(输出经过映射的词名称)
函数说明: 1. from gensim.model import word2vec 构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数说明:corp ...
分类:其他好文   时间:2019-01-27 14:42:31    阅读次数:339
Git 提交规范
规范参考:Commit message 和 Change log 编写指南。 先来看看公式: feat:【卡号】新功能(feature) fix:【卡号】修补bug docs:【卡号】文档(documentation) style: 【卡号】格式(不影响代码运行的变动) refactor:【卡号】重 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-24 19:00:37    阅读次数:117
Caffe基础介绍
Caffe的全称应该是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding,它是一个清晰、高效的深度学习框架,它是开源的,核心语言是C++,它支持命令行、Python和Matlab接口,它既可以在CPU上运行也可以在GPU上运行。它的licens ...
分类:其他好文   时间:2019-01-24 17:19:31    阅读次数:268
机器学习入门-随机森林温度预测的案例
在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features) # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_i ...
分类:其他好文   时间:2019-01-23 23:19:50    阅读次数:2750
ROIPooing
暂时不纠结 faster rcnn 最后一步是不是全连接层(gluoncv里面是rcnn层); 说一下feature map 和 anchor (Proposal) 作为输入,怎么计算ROIPooing ,怎么对应的。 例: anchor [0,0,0,20,20] 缩放后是 3*3,ROIPooi ...
分类:其他好文   时间:2019-01-21 13:44:51    阅读次数:214
MLCC - 09特征组合 (Feature Crosses)
原文链接:https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/feature-crosses/ 1- 对非线性规律进行编码 特征组合是指通过将两个或多个输入特征相乘来对特征空间中的非线性规律进行编码的合成特征。通过创建一个特征组合可 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-19 11:09:22    阅读次数:291
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