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文章/答案/技术大牛

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Sarlren的笔记

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19762

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15

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统计学习方法十到十六章笔记

隐马尔可夫模型包含观测，状态和相应的转移，具体的记号不在给出。只给出其性质：其中i是状态而o是观测：

2023-03-16

9940

统计学习方法五到九章笔记

决策树 alpha min sum svm

决策树代表着一组if-else规则，互斥且完备。决策树的内部节点表示一个特征或者属性，叶节点表示一个类，也就是最终分类的确定是在叶结点上做的。决策树要做的是与训练数据矛盾最小，同时具有良好泛化能力。

2023-03-16

4830

统计学习方法一到四章笔记

做一些常见算法的分类：非概率模型：感知机、支持向量机、k近邻、adaboost、k-means、潜在语义分析、神经网络概率模型：决策树、朴素贝叶斯、隐马尔科夫模型、条件随机场、概率潜在语义分析、潜在迪利克雷分配、高斯混合模型而logistic回归两类都属于。

2023-03-16

3230

持续学习笔记

机器学习神经网络深度学习人工智能

在一系列的任务下，不同时刻到达的数据来自不同的任务，每个时刻拿到的数据是这个任务的全部数据，后续不会再拿到之前拿到过的数据。优化的目标是：

2023-01-31

6150

DeepSC复现笔记

embedding epoch key mask padding

刚开始其实并不清楚这个解码器到底是怎么工作的，以及疑惑decoder的输入到底应该怎么匹配；事实上这就只是一个融合了信道传输的一个小号Transformer，仅此而已。 encoder相当于Transformer的编码器，只不过把这个编码的结果经过一下channel。在原文里面介绍的解码器其实少了很多东西，其实还是像原来Transformer一样的解码过程，即开始就经过embedding，pos_encoding后进行逐一位置的预测（当然在训练的时候还是和原Transformer一样可以直接一次性输入）。不过这里encoder和decoder都使用同一个embedding。

2022-10-28

1.1K2

本地连接云端notebook

在本地连接云端服务器的notebook看起来是一件相当炫酷的事情。不觉得这很酷吗?作为一名理工男我觉得这太酷了，很符合我对未来生活的想象，科技并带着趣味。先使用ssh连接到云端。使用jupyter

2022-10-28

1.4K0

多模态REC四篇论文笔记

alignment expression module zero

Mind the Context: The Impact of Contextualization in Neural Module Networks for Grounding Visual Referring Expressions 📷 ReCLIP: A Strong Zero-Shot Baseline for Referring Expression Comprehension 📷 📷 Bottom-Up and Bidirectional Alignment for Referring Expr

2022-10-28

5820

代码在https://www.kaggle.com/code/sarlren/vit-dog-breed/notebook

2022-10-28

2050

lstm & attention & Transformer in nmt

机器学习神经网络深度学习人工智能

lstm应用在en-fr进行nmt的代码在：https://www.kaggle.com/code/sarlren/lstm-machine-translation

2022-10-28

2120

RNN & language model笔记

机器学习神经网络深度学习人工智能

代码在https://www.kaggle.com/code/sarlren/rnn-timemachine/notebook

2022-10-28

1590

SSD & YOLOv3笔记

https 编程算法存储网络安全

代码在https://www.kaggle.com/code/sarlren/ssd-banana/notebook

2022-10-28

2730

代码在https://www.kaggle.com/code/sarlren/cyclegan

2022-10-28

1730

css 编程算法

总览通篇看下来，u-net的特点有以下几个：不使用padding，不论是conv还是pooling。这可能减少了padding引入的0对数据的污染。在预测图像边缘的时候，使用镜像而不是padding。深层特征和浅层特征结合。原文的loss加强了对边界的检测。当然，在很多复现中都没有使用原文的loss，因为这需要手工标注w_c(x)。 ---- 架构 u型的架构。类似Encoder-decoder结构。 📷 ---- 踩坑记录 unet原文中使用same卷积，这就是为什么结果出来的时候size比

2022-10-28

2550

关于服务器CORS的配置和坑(fastapi后端)

这个服务器的CORS属实是给我整的够呛。requests库好用的一批，浏览器非做一个CORS，多少带点恶心人。而且nginx在nginx.conf里像网上说的，添加Access-Control-Allow-Origin之类的东西，一直不起作用，预检请求一直过不去，405。

2022-10-28

9650

python mongoengine基本使用

attr decorator document mongoengine set

在mongoengine里，如果想要多个嵌入Document组成的list，应该写成：

2022-10-28

4860

CNN基础 & CV基本应用

神经网络深度学习人工智能图像识别

直接上代码，kaiming初始化真的猛。与LeNet相比，这里的主要变化是使用更小的学习速率训练，这是因为网络更深更广、图像分辨率更高，训练卷积神经网络就更昂贵。

2022-10-28

3300

pytorch刚上手确实不太容易适应。特别是Andrew给出的1.x的tensorflow代码，和当前torch的差异还是很大的。这里的用法挺琐碎的，用作备忘性质。

2022-10-28

2320

神经网络基础 & softmax多分类

正则表达式批量计算神经网络 spring

然后剩下的层数才是神经网络的深度。参数的上标，在神经网络中若为方括号，如[1]，说明这来自神经网络的第一层，或与第一层相关。这主要是与圆括号表示样本序号区分的。参数的下标就是这一层的第几个参数。

2022-10-28

6140

一般约定，x的上标(i)表示第i个样本；在矩阵中表示样本，通常将样本各个维度的特征写成列向量，一列就是一个样本的各个特征。那么Y矩阵就是一个1*m矩阵，m是样本数目。还约定n_x为X中样本特征的维度。在python里的表示为

2022-10-28

3700

Promise基础使用

ajax javascript node.js

promise可以对一个多promise数组进行调用，里面有all方法，当全都返回resolve才resolve。当promise多重嵌套的时候，即p.then().then().then()嵌套下去，某个then里面的reject可以不一定在下一个then里面处理，在最后一个then里面处理即可。如果像上面的promise嵌套想要中止，在想中止的then里面return new Promise(() => {})即可。

2022-10-28

3780

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