1、 每个模型的发展及思考 R-CNN： （1）将location的问题作为一个回归问题在实践中效果不佳； （2）使用滑动窗口检测，此前的CNNs大多用于受限的目标类别（faces、pedestrians etc），为了保留high spatial resolution，仅使用两层conv和pool ...
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2019-08-30 20:52:37
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二/多分类模型 逻辑回归 Y 为二值变量 0/1 步骤一：对数据进行预处理，生成虚拟变量 转换 创建虚变量 fisher线性分析 ...
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2019-08-29 11:39:21
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判别式模型（Discriminative Model）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有 线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络等。 生成式模型（Generative Model）则会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得p(yi|x)，然 ...
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2019-08-28 13:03:45
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import numpy as np import torch import torch.nn as nn import matplotlib.pyplot as plt import torch.optim as optim x_train = np.array([[3.3],[4.4],[5.5... ...
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2019-08-28 01:16:13
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前沿: 1、版本迭代过程中,为了保证新功能之外 还要保证原有老功能不受影响且运行正常, 而老功能回归遍历的工作量太大,优先级又相对较低;不适合投入较大工作量; 2、使用UI自动化测试做回归遍历又有一些弊端, case过于繁琐,case量大,且运行case后的断言不易包含过多验证点; 因此使用UI自动 ...
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2019-08-26 20:44:06
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基本形式： $f(x_{i})=W^{T}X_{i} + b$，使得$f(x_{i}) \approx y_{i}$ 最小二乘估计： $\widehat{w}^{*}= \underset{\widehat{w}}{arg min}(y - X\widehat{w})^{T}(y - X\wideh ...
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2019-08-26 00:36:32
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机器学习简介 机器学习是什么 无序数据转化为价值的方法 机器学习价值 从数据中抽取规律，并用于预测未来。 机器学习应用举例 分类问题 图像识别，垃圾邮件识别 回归问题 股价预测，房价预测 排序问题 点击率预估，推荐 生成问题 图像生成，图像风格转换，图像文字描述生成。 机器学习的应用流程（线下训练到 ...
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2019-08-25 22:51:50
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1、首轮用例覆盖 2、测试回归次数 测试用例只是将需求简单的覆盖一遍 项目结果是否满足需要产品经理再确认一遍 测试数据和上线数据的有效性可以减少测试干扰和意外情况 推动开发解决问题和发现问题需要通过沟通的工具流程去规范 了解每个人的分工和效率情况（是否还有其他任务在） ...
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2019-08-25 22:49:26
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