PyTorch 原文： https://pytorch.org/tutorials/beginner/transfer_learning_tutorial.html 参考文章： https://www.cnblogs.com/king-lps/p/8665344.html https://blog. ...
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2019-12-02 18:46:15
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一、单例模式分为两种： （1）饿汉式单例：在类加载阶段就创建了一个对象。 （2）懒汉式单例：用对对象的时候才会创建对象。（连载53中例子就是懒汉式） 饿汉式举例： package com.bjpowernode.java_learning; ? public class D54_1_HungtySi ...
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2019-11-29 00:29:20
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【Purpose】 Shell script monitor prog function 【Eevironment】 Ubuntu 16.04 bash env 【Procdeure】 Source code: #!/bin/bash while [ 1 ] do # get under /appS ...
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2019-11-28 19:20:14
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参考文章： http://www.csuldw.com/2016/02/25/2016-02-25-machine-learning-MNIST-dataset/ import numpy as np import struct import matplotlib.pyplot as plt imp ...
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2019-11-28 12:57:35
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我们从上一篇博客中知道了关于单变量线性回归的相关问题，例如：什么是回归，什么是代价函数，什么是梯度下降法。 本节我们讲一下多变量线性回归。依然拿房价来举例，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为(x0 ,x1 ,...,xn )。 增添更多特征 ...
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2019-11-26 22:43:03
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[toc] 作者对residual network进行了改进：加入了gating network，基于上一层的激活值，得到一个二进制的决策0或1，从而继续推断或跳过下一个block。作者还提出了对应的训练方法，集成有监督学习和强化学习，从而克服了skipping不可差分的问题。 1. 概括 难点：s ...
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2019-11-25 23:25:51
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单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 什么是线性回归？线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法(取自 百度百科)。 例如：现在有一堆散乱的点，想找出一个一元一次方程来让这些点的分布误差最小(就 ...
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2019-11-25 15:34:48
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原始residual论文 "Deep Residual Learning for Image Recognition" 1. 训练深度神经网络的难处： 梯度爆炸/梯度消失 batchnorm等一系列方法较好的解决了这个问题 加深网络，模型退化（degradation） 2. residual着重要解 ...
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2019-11-24 15:56:01
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背景：跟上一讲一样，识别手写数字，给一组数据集ex4data1.mat，，每个样例都为灰度化为20*20像素，也就是每个样例的维度为400，加载这组数据后，我们会有5000*400的矩阵X(5000个样例)，5000*1的矩阵y(表示每个样例所代表的数据)。现在让你拟合出一个模型，使得这个模型能很好 ...
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2019-11-24 15:32:25
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很好的一篇文章，不愧是reid大组中山大学Weishi-Zheng老师的工作 文章的基本出发点很有意思：用source domain的feature做作为参考，衡量target domain images是否相似，从而构成正负样本进行contrasive learning和domain adapti ...
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2019-11-23 21:57:49
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