首先需要说明的是：训练集（training set）、验证集（validation set）和测试集（test set）本质上并无区别，都是把一个数据集分成三个部分而已，都是（feature, label）造型。尤其是训练集与验证集，更无本质区别。测试集可能会有一些区别，比如在一些权威计算机视觉比赛 ...
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2019-10-12 13:14:56
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其中 Root是查询结果的一个实体对象，也就是查询结果返回的主要对象，其中一对多OR多对一就是从这个对象开始计算的，具体层级关系javax.persistence.TupleElement<X>javax.persistence.criteria.Selection<X>javax.persiste ...
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2019-10-12 10:44:07
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一、选择排序原理： 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。第一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后再从剩余的未排序元素中寻找到最小（大）元素，然后放到已排序的序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素的个数为零。选择排序是不稳 ...
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2019-10-11 23:12:21
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单选滚动选择器、diy丰富、有阻尼效果、简单美观、触摸or点击模式 (Rolling Selector, Diy Rich, Damping Effect, Simple and Beautiful, Touch or Click Mode) Github地址 YangsBryant/DSelect ...
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2019-10-11 12:12:14
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平时没怎么注意，今天用Eclipse自动生成Set Get方法时提示错误，错误信息如下： The operation is not applicable to the current selection.Select a field which is not declared as type var ...
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2019-10-11 00:36:30
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# 决策树,随机森林 # 决策树结构:if-then # 信息熵: # 例:第一届世界杯32支球队 每个队伍冠军概率1/32 # 可得 log32(程序员认为的log一般都默认是以2为底) = -(1/32*log(1/32)+1/32*log(1/32).....) # 2018 第21届世界杯根... ...
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2019-10-07 17:32:18
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5. 目标检测算法之R CNN算法详解(转) 原文链接：https://www.cnblogs.com/zyly/p/9246221.html 目录一 R CNN思路二 算法简述三 训练步骤四 优缺点 Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierar ...
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2019-10-05 20:48:56
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"来源" Type These are kinds of IPC in Linux as the following: type|feature | |: : pipe|unnamed pipe fifo|named pipe socketpair | unnamed unix domain soc ...
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2019-10-05 10:50:03
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根据语义分割信息，对SR网络中间层特征进行仿射变换。（类似于BN，对特征进行正则化，置入类别先验） ...
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2019-10-02 12:31:40
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R CNN 论文解读及个人理解(转) https://blog.csdn.net/briblue/article/details/82012575 本篇论文的题目是 《Rich feature hierarchies for accurate oject detection and semantic ...
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2019-09-30 12:54:17
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