决策树是一种有监督的机器学习算法，可以实现分类和回归任务，通常对数据有比较好的拟合效果。
Johnson算法是一种用于解决边数与节点数之间关系为O(n^2)的带权图的最短路径问题的算法。它是一种结合了Dijkstra算法和Bellman-Ford算法的技术，通过使用一个负权重的环检测器来消除负权重的影响。这种算法的时间复杂度为O(n^2+m log n)。
系统：Windows 7 语言版本：Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器：pycharm-community-2016.3.2
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/34
三维物体通常表示为点云中的三维框。 这种表示模拟了经过充分研究的基于图像的2D边界框检测，但也带来了额外的挑战。 3D世界中的目标不遵循任何特定的方向，基于框的检测器很难枚举所有方向或将轴对齐的边界框匹配到旋转的目标。 在本文中，我们提出用点来表示、检测和跟踪三维物体。 我们的框架CenterPoint，首先使用关键点检测器检测目标的中心，然后回归到其他属性，包括3D尺寸、3D方向和速度。 在第二阶段，它使用目标上的额外点特征来改进这些估计。 在CenterPoint中，三维目标跟踪简化为贪婪最近点匹配。 由此产生的检测和跟踪算法简单、高效、有效。 CenterPoint在nuScenes基准测试中实现了最先进的3D检测和跟踪性能，单个模型的NDS和AMOTA分别为65.5和63.8。 在Waymo开放数据集上，Center-Point的表现远远超过了之前所有的单一模型方法，在所有仅使用激光雷达的提交中排名第一。
前言 前提：假设你熟悉Python，TensorFlow和Jupyter notebooks。 我们的目标只是可视化计算图。 TensorFlow操作形成计算图。 而对于简单的例子，你可能可以查看代码，并立即看到发生了什么，较大的计算图可能不那么明显。 可视化图表可以帮助诊断计算本身的问题，也可以帮助了解TensorFlow中的某些操作是如何工作的以及事情如何组合在一起的。 让我们来看几种不同的可视化TensorFlow图形的例子，最重要的是，如何以一种非常简单和有效的方式来实现。 首先，让我们创建一个
类似if-else结构，通过若干判断（决策）来确定分类结果，比如打网球数据集中，包括天气、温度、湿度、风力四个特征，标签是play，表示是否适合打网球，属于二分类问题。
决策树（Decision Tree）是⼀种树形结构，每个节点表示⼀个属性上的判断，每个分⽀代表⼀个判断结果的输出，最后每个叶节点代表⼀种分类结果，本质是⼀颗由多个判断节点组成的树。
如果要说在 golang 开发过程进行性能调优，pprof 一定是一个大杀器般的工具。但在网上找到的教程都偏向简略，难寻真的能应用于实战的教程。这也无可厚非，毕竟 pprof 是当程序占用资源异常时才需要启用的工具，而我相信大家的编码水平和排场问题的能力是足够高的，一般不会写出性能极度堪忧的程序，且即使发现有一些资源异常占用，也会通过排查代码快速定位，这也导致 pprof 需要上战场的机会少之又少。即使大家有心想学习使用 pprof，却也常常相忘于江湖。
Dijkstra（迪杰斯特拉）算法是典型的单源最短路径算法，用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径。主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止。Dijkstra 算法是很有代表性的最短路径算法，在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍，如数据结构，图论，运筹学等等。注意该算法要求图中不存在负权边。
目前无论是机器学习竞赛还是工业界,最流行、应用最广泛的xgboost其实是优化后的GBDT（LightGBM里面的boosting比较经典稳定的也是GBDT哦！），而GBDT的基分类器最常用的就是CART决策树！掌握决策树，对理解之后的GBDT、LightGBM都有大有裨益。
还在为如何抉择而感到纠结吗？快采用决策树（Decision Tree）算法帮你做出决定吧。决策树是一类非常强大的机器学习模型，具有高度可解释的同时，在许多任务中也有很高的精度。决策树在机器学习模型领域的特殊之处在于其信息表示的很清楚，而不像一些机器学习方法是个黑匣子，这是因为决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构，该结构以这样的方式保存和显示学到的知识，即使是非专业人士也可以容易地弄明白。
Boosting、Bagging和Stacking是集成学习(Ensemble Learning)的三种主要方法。Boosting是一族可将弱学习器提升为强学习器的算法，不同于Bagging、Stacking方法，Boosting训练过程为串联方式，弱学习器的训练是有顺序的，每个弱学习器都会在前一个学习器的基础上进行学习，最终综合所有学习器的预测值产生最终的预测结果。
选自 Python-Machine-Learning-Book On GitHub
简单地说，决策树算法相等于一个多级嵌套的选择结构，通过回答一系列问题来不停地选择树上的路径，最终到达一个表示某个结论或类别的叶子节点，例如有无贷款意向、能够承担的理财风险等级、根据高考时各科成绩填报最合适的学校和专业、一个人的诚信度、商场是否应该引进某种商品、预测明天是晴天还是阴天。
熟悉的最短路算法就几种：bellman-ford，dijkstra，spfa，floyd。 bellman-ford可以用于边权为负的图中，图里有负环也可以，如果有负环，算法会检测出负环。 时间复杂度O（VE）; dijkstra只能用于边权都为正的图中。 时间复杂度O（n2）； spfa是个bellman-ford的优化算法，本质是bellman-ford，所以适用性和bellman-ford一样。（用队列和邻接表优化）。 时间复杂度O（KE）; floyd可以用于有负权的图中，即使有负环，算法也可以检测出来,可以求任意点的最短路径，有向图和无向图的最小环和最大环。 时间复杂度O（n3）； 任何题目中都要注意的有四点事项：图是有向图还是无向图、是否有负权边，是否有重边，顶点到自身的可达性。 1、Dijkstra（单源点最短路） 这个算法只能计算单元最短路，而且不能计算负权值，这个算法是贪心的思想， dis数组用来储存起始点到其他点的最短路，但开始时却是存的起始点到其他点的初始路程。通过n-1遍的遍历找最短。每次在剩余节点中找dist数组中的值最小的，加入到s数组中，并且把剩余节点的dist数组更新。
Graphviz 是一个开源的图可视化工具，非常适合绘制结构化的图标和网络。 本文记录安装即使用方法。 简介 graphviz 是贝尔实验室设计的一个开源的画图工具，它的强大主要体现在“所思即所得"（WYTIWYG，what you think is what you get），这是和office的“所见即所得“（WYSIWYG，what you see is what you get）完全不同的一种方式。 它的输入是一个用dot语言 编写的绘图脚本，通过对输入脚本的解析，分析出其中的点，边以
graphviz是贝尔实验室开发的一个开源的工具包，它使用一个特定的DSL(领域特定语言):dot作为脚本语言，然后使用布局引擎来解析此脚本，并完成自动布局。
本文将回顾常见的 FPGA 资源，这些资源使我们能够在整个系统中有效地生成和分配时钟信号。 在许多情况下，我们需要生成新的时钟信号并在整个系统中有效地分配它们。现代 FPGA 具有专用的时钟管理模块，使我们能够执行这两项任务。 在本文中，我们将首先简要回顾有效时钟分配和新时钟生成的问题。然后，我们将看到现代 FPGA 的时钟管理模块可以轻松满足这两个设计要求。
这系列的笔记来自著名的图形学虎书《Fundamentals of Computer Graphics》，这里我为了保证与最新的技术接轨看的是英文第五版，而没有选择第二版的中文翻译版本。不过在记笔记时多少也会参考一下中文版本
画UML图的工具大致可以分为两类，一类是专业的绘图工具，带了画UML的功能，如Visio、Dia；另一类是专门用来制作UML图的，如ArgoUML和Rose，通常都有根据UML图直接生成代码。
最近这段时间在阅读 RTKLIB的源代码，目前是将 pntpos.c文件的部分看完了，准备写一份文档记录下这些代码的用处、处理过程、理论公式来源、注意事项，自己还没有弄明白的地方。目前的想法是把每一个函数都做成一个名片，这个名片内则包含代码的功能说明、参数说明、函数调用关系图、整体处理过程、注意事项和自己的疑惑这几个部分。而在这个名片内出现的其他函数（包括在文字和调用关系图中出现的）则使用超链接链接到其他函数名片内。然而我并不想自己去手工绘制函数调用关系图，于是就百度了一下，这才发现关于接口文档、说
UML(Unified Modeling Language，统一建模语言)是一种为面向对象系统的产品进行说明、可视化和编制文档的一种标准语言，是非专利的第三代建模和规约语言。UML是面向对象设计的建模工具，独立于任何具体程序设计语言。 方便程序员间交流，读别人代码是真的痛苦。
文章：LIO-PPF: Fast LiDAR-Inertial Odometry via Incremental Plane Pre-Fitting and Skeleton Tracking
一、词汇表征 首先回顾一下之前介绍的单词表示方法，即one hot表示法。 如下图示，“Man”这个单词可以用 \(O_{5391}\) 表示,其中O表示One_hot。其他单词同理。 但是这样的表示方法有一个缺点，看是看下图中右侧给出的例子，比如给出这么一句不完整的话： **I want a glass of orange __** 假设通过LSTM算法学到了空白处应该填“juice”.但是如果将orange改成apple，即 **I want a glass of apple __** 那么是否也需要从
作者简介： 张俊林，现任新浪微博机器学习团队AI Lab的负责人，主要推动业界先进技术在微博的信息流推荐业务落地。博士毕业于中科院软件所，主要的专业兴趣集中在自然语言处理及推荐搜索等方向，喜欢新技术并乐于做技术分享，著有《这就是搜索引擎》，《大数据日知录》，广受读者好评。
系统：Windows 7 软件版本：Graphviz2.38 好久不见，接下来会有几篇文章讲解dot语言 会已一个示例来展开 效果图 对应dot代码 Part 1：有向图 就像上篇文章说的，对于dot
Tideways扩展能把每条请求生成详细的执行日志，通过Toolkit对日志分析就能清楚的获取到函数、CPU的调用时长等等
本文介绍由Giulia Menichetti发表于Nature Reviews Physics上的研究工作。作者介绍了该团队在AI-Bind: Improving Binding Predictions for Novel Protein Targets and Ligands论文中提出的名为AI-Bind的新框架，该框架利用网络采样策略增加负样本来减少样本不均衡带来的影响，同时与当前其他主流预测模型采用蛋白质-配体网络作为输入不同，它在预处理阶段通过无监督训练得到化合物SMILE和蛋白质氨基酸序列的embedding表示，并将其作为神经网络的输入进行监督训练。通过实验证明了该框架下的模型相较于主流框架对于不包含在训练集的蛋白质和配体的预测也能表现出优越性能。
接收者操作特征曲线（ROC）可以用来对分类器的表现可视化，可以依据分类器在ROC上的表现来选择最终的模型。
和支持向量机一样， 决策树是一种多功能机器学习算法， 即可以执行分类任务也可以执行回归任务， 甚至包括多输出（multioutput）任务.
本文介绍了机器学习中的决策树算法，包括基本概念、原理、优缺点以及决策树的应用场景。同时，还介绍了scikit-learn库中的决策树实现，以及如何使用该库进行机器学习。
上期通过一个具体实例讲述了倍极比变极的原理和绕组的换接方法，但并没有对单绕组变极进行理论上的分析和归纳，以致于无法就任意变极比的单绕组变极方法给出一个普遍性的理论指导，因此也就无法其推广到非倍极比变极绕组中，更无法用一种普遍性的方法来分析和解决任意变极比的单绕组变极问题。本期就先不失一般性地介绍单绕组变极的理论，然后在此基础上归纳总结出任意变极比的单绕组变极方法和步骤。 1. 极幅调制原理 为了说明极幅调制的变极原理，我们仍用上一篇文章中的例子，从理论上予以分析和归纳。 例一：槽数Z₁=12，相数m=3，极数2p=2→4。
安装此扩展后，使用命令 Open a new Debug Visualizer View 打开新的可视化器视图。在这个视图中，你可以输入一个表达式，该表达式在逐步分析你的代码时会进行评估和可视化，例如
在Rust源代码中，rust/compiler/rustc_middle/src/mir/graphviz.rs文件的作用是生成MIR（Mid-level Intermediate Representation）的图形可视化表示。MIR是Rust编译器中间表示的一种形式，用于进行代码优化、静态分析和生成最终的机器码。
现在写专业文章离不开图，有些图非常复杂但非常有规律，用PowerPoint或Visio画都很吃力，这时候会编程就轻松多了，比如下面这张状态转换图： 再比如这张数据结构图： 再比如英文小说《欺骗的女儿
执行纹理映射的通常方法是使用网格中每个顶点存储的UV坐标。但这不是唯一的方法。有时，没有可用的UV坐标。例如，当使用任意形状的过程几何时。在运行时创建地形或洞穴系统时，通常无法为适当的纹理展开生成UV坐标。在这些情况下，我们必须使用另一种方式将纹理映射到我们的表面上。其中一种方法是三向贴图。
在学习了上一节决策树的原理之后，你有没有想动手实践下的冲动呢，今天我们就来用决策树进行项目实战。
什么是概念结构设计 将需求分析得到的用户需求抽象为信息结构即概念模型的过程就是概念结构设计 概念结构是各种数据模型的共同基础，它比数据模型更独立于机器、更抽象，从而更加稳定 概念结构设计是整个数据库设计的关键 概念结构设计的特点 (1) 能真实、充分地反映现实世界 (2) 易于理解 (3) 易于更改 (4) 易于向关系、网状、层次等各种数据模型转换 描述概念模型的工具 E-R模型 概念模型独立于具体的DBMS
在相亲过程中可能年龄这个特征比较重要，但是在实际其他应用中，我们把哪个特征放在第一位？
本文是计算机视觉领域顶级会议CVPR 2019入选论文 《基于级联生成式与判别式学习的乳腺钼靶微钙化检测（Cascaded Generative and Discriminative Learning for Microcalcification Detection in Breast Mammograms）》的解读。
该论文由深睿医疗与北京大学王亦洲课题组合作，是其自研算法在智慧医疗领域的应用，针对乳腺钼钯中的微钙化（直径<= 1 cm）检出问题提出了结合生成式和判别式模型的新思路。钙化检测对于乳腺癌的早期诊断十分关键，根据美国放射学院第五版 BI-RADS 标准，可疑恶性钙化点通常直径在 1 cm 以内。因此，研究微钙化的检出算法具有重要的临床意义。
决策树是机器学习中的一种常用算法。相关数学理论我也曾在数学建模专栏中数学建模学习笔记（二十五）决策树 介绍过，本篇博文不注重相关数学原理，主要注重使用sklearn实现分类树的效果。 参考课程见【2020机器学习全集】菜菜的sklearn完整版
目前NLP领域的经验，自监督预训练使用的数据量越大，模型越复杂，那么模型能够吸收的知识越多，对下游任务效果来说越好。这可能是自从Bert出现以来，一再被反复证明。
HEVC标准所实现的视频编码系统被分类为基于块的混合编解码器。“基于块”在这里意味着每个视频帧在编码过程中被划分为块，然后应用压缩算法。那么“混合”是什么意思呢？在很大程度上，编码过程中视频数据的压缩是通过从视频图像序列中消除冗余信息来实现的。显然，在时间上相邻的视频帧中的图像极有可能看起来彼此相似。为了消除时间冗余，在先前编码的帧中搜索与当前帧中要编码的每个块最相似的图像。一旦找到，该图像就被用作正在被编码的区域的估计（预测），然后从当前块的像素值中减去预测的像素值。在预测良好的情况下，差分（残差）信号包含的信息明显少于原始图像，这为压缩提供了保障。然而，这只是消除冗余的一种方法。HEVC提供了另一个选择，使用与当前块相同的视频帧中的像素值进行预测。这种预测被称为空间或帧内预测（intra）。因此，“混合”一词所指的是同时使用两种可能的方法来消除视频图像中的时间或空间冗余。还应当注意，帧内预测效率在很大程度上决定了整个编码系统的效率。现在让我们更详细地考虑HEVC标准提供的帧内预测的方法和算法的主要思想。
题目：Sparse Adversarial Attack to Object Detection
“无意中发现了一个巨牛的人工智能教程，忍不住分享一下给大家。教程不仅是零基础，通俗易懂，而且非常风趣幽默，像看小说一样！觉得太牛了，所以分享给大家。点这里可以跳转到教程。”
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
