新增了五个教程： Python 和 Jupyter 机器学习入门 零、前言 一、Jupyter 基础知识 二、数据清理和高级机器学习 三、Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零、前言 一、入门 二、统计和概率回顾和 Python 实践 三、Matplotlib 和高 ...
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2021-03-15 11:11:19
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1 import os 2 os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL']='2' # to hidden the messages from tensorflow 3 from tensorflow import keras 4 from tensorflow.keras i ...
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2021-03-15 10:35:44
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测试流程 开发：编写概要和详细设计 编码并自测(开发环境) 立项--编写需求--需求评审 部署环境(linux) 冒烟测试(通过)--提交bug 回归测试(测试报告)--验收测试--上线 测试: 测试用例--测试用例评审 测试计划 测试背景，测试目的，确定测试范围，制定测试策略， 测试资源安排，测试 ...
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2021-03-09 13:49:13
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Abstract calibnet估计了3D LiDAR和相机的外参。我们没有引入直接的监督，我们训练网络来最大化几何和光度的一致性。 1. Introduction 我们的训练方法通过直接减少稠密的光度误差和稠密点云距离误差测量，来回归正确的外参标定参数。 calibnet是第一个几何监督的深度学 ...
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2021-03-09 13:00:52
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一、ELM是什么 为解决前馈神经网络中出现的问题，黄广斌教授等提出了极限学习机（ELM） 算法。ELM 算法是在 SLFNs 算法基础上发展的，当 ELM 算法的激活函数无限可微，ELM 的隐藏层输出矩阵 H 可以不受迭代训练的影响，保持不变。选取合适的输入权重𝜔𝑖和隐含层的阈值𝑏𝑖，ELM ...
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2021-03-05 13:17:07
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SHAP介绍 可解释机器学习在这几年慢慢成为了机器学习的重要研究方向。作为数据科学家需要防止模型存在偏见，且帮助决策者理解如何正确地使用我们的模型。越是严苛的场景，越需要模型提供证明它们是如何运作且避免错误的证据 关于模型解释性，除了线性模型和决策树这种天生就有很好解释性的模型意外，sklean中有 ...
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2021-03-04 13:17:06
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#引入torch import torch #准备数据，用Tensor张量表示 x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.Tensor([[2.0],[4.0],[6.0]]) #将线性模型定义为一个类，nn的意思是神经网络n ...
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2021-03-04 13:04:13
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参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_45665788/article/details/104919669 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import tensorflow as tf # 载入随机 ...
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2021-03-01 14:06:36
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说匿名函数之前，先来回归一下函数的语法格式： def 函数名([形式参数1, 形式参数2, ....., 形式参数n]): 函数体 ###当函数中只有一行return语句时，函数的定义可以用一个lambda表达式来代替。 ###lambda的语法格式： lambda [形式参数1, 形式参数2, . ...
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编程语言 时间：
2021-03-01 13:29:30
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1、开发犯低级错误怎么办？ 开发首先要规范好编码，出低级错时不要指责，内心指出错误。让他们自己进行测试，反思找出错误。 2、你进行过哪些测试，擅长什么? 我主要从事web测试，搭建环境，对程序进行集成测试、系统测试、回归测试。还有编写测试用例，使用手册，功能测试文档。单元测试：测试的最早期阶段，焦点 ...
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2021-02-25 12:03:01
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