contrast between Chinese and English "Paper" Feature Pyramid Networks for Object Detection 用于特征检测的目标金字塔网络 Abstract 摘要 Feature pyramids are a basic com ...
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2018-08-31 22:22:28
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登录数据库后，选择数据库时发现以下提示， mysql> use testReading table information for completion of table and column namesYou can turn off this feature to get a quicker s ...
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2018-08-30 14:29:52
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众所周知，Java语言是啰嗦的，写久了就会发现很多地方的代码看着就很冗余。 提供了一种简化Java代码的解决方案，通过注解的方式，来生成模板化的代码。最典型的就是生成类的构造函数，getter/setter，toString方法等。 <! more 注解是伴随JDK5发布的一个feature，根据生 ...
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2018-08-29 18:44:07
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看了很多反卷积和转置卷积的文章，似乎还是一头雾水，记录下自己理解的过程～ 有人一句话总结：逆卷积相对于卷积在神经网络结构的正向和反向传播中做相反的运算。其实还是不是很理解。 反卷积（转置卷积）通常用来两个方面： 1. CNN可视化，通过反卷积将卷积得到的feature map还原到像素空间，来观察f ...
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2018-08-28 23:49:52
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This post will focus on?**Vault Agent**: a new feature in all versions of Vault that manages the process of secure introduction and the management of tokens for accessing dynamic secrets.
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2018-08-28 18:53:33
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1.介绍 图为faster rcnn的rpn层，接自conv5-3 图为faster rcnn 论文中关于RPN层的结构示意图 关于anchor我觉得比较“清晰”的说法： 一般是在最末层的 feature map 上再用3*3的窗口去卷积特征。当3*3的卷积核滑动到特征图的某一个位置时，以当前滑动窗 ...
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2018-08-27 16:06:00
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线性回归是一种回归分析技术，回归分析本质上就是一个函数估计的问题（函数估计包括参数估计和非参数估计），就是找出因变量和自变量之间的因果关系。回归分析的因变量是应该是连续变量，若因变量为离散变量，则问题转化为分类问题，回归分析是一个有监督学习问题。 线性其实就是一系列一次特征的线性组合，在二维空间中是 ...
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2018-08-26 15:35:44
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1.输出XGBoost特征的重要性from matplotlib import pyplotpyplot.bar(range(len(model_XGB.feature_importances_)), model_XGB.feature_importances_)pyplot.show()XGBoo... ...
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2018-08-26 12:03:22
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在qglobal.h中，定义了很多宏。下面这个QT_REQUIER_CONFIG，展开成： 注意宏定义连字符##的作用，看来Q_STATIC_ASSERT_X是一个判断句，如果feature被配置了的话，就没有问题，相反如果没有的话，就报一个错误。 就在同一个文件中，可以看到这个宏的定义： 继续寻根 ...
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2018-08-25 20:11:10
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六、网格搜索与 K 邻近算法中更多的超参数 七、数据归一化 Feature Scaling 解决方案：将所有的数据映射到同一尺度 八、scikit-learn 中的 Scaler preprocessing.py 九、更多有关 K 近邻算法的思考 优点： 解决分类问题 天然可以解决多分类问题 思想简 ...
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2018-08-25 20:07:22
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