将向量拆分成几乎相等的组，不留余量 - 腾讯云开发者社区

让人脸识别比其它生物识别方法更受欢迎的一大不同之处是人脸识别本质上是非侵入性的。比如，指纹识别需要用户将手指按在传感器上，虹膜识别需要用户与相机靠得很近，语音识别则需要用户大声说话。...这项研究总结到：如果图像数量相等，则更宽的数据集能得到更好的准确度。研究者认为这是因为更宽度的数据集包含更多类间差异，因而能更好地泛化到未曾见过的主体上。...人脸识别方面最常用的度量学习方法是三元组损失函数 [128]，最早在 [102] 中被用于人脸识别任务。三元组损失的目标是以一定余量分开正例对之间的距离和负例对之间的距离。...尽管这个问题可以通过在训练阶段选择困难的三元组（即违反余量条件的三元组）来缓解 [102]，但常见的做法是在第一个训练阶段使用 softmax 损失训练，在第二个训练阶段使用三元组损失来对瓶颈特征进行调整...[119,120] 中则提出了一种加性余弦余量。相比于乘法余量 [135,116]，加性余量更容易实现和优化。在这项工作中，除了归一化权重向量，特征向量也如 [115] 中一样进行了归一化和比例调整。

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人脸识别技术全面总结：从传统方法到深度学习

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Java 包装类

this.num = num ; } public int intValue() { //将类包装的数据内容返回 >>> [拆包]...( temp * 2 ) ; } } Java为了方便用户使用，专门提供了一组包装类；基本类型：byde(Byte) short(Short) int(Integer)...····【JDK 1.5版本】 ·装箱操作：将基本数据类型变为包装类的形式；每个包装类的构造方法，都可以接收各自的数据类型的变量...+后加入了自动装箱和自动拆箱的机制，并且可以直接使用包装类的对象进行数学计算。...，很少使用构造方法完成，几乎全部使用直接赋值（与String相同），但是在判断内容是否相等的时侯，一定要使用.equals()方法。

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2022年最新Python大数据之Python基础【七】参数与管理系统

文章目录 1、不定长参数 2、函数定义和调用时各类参数的排布顺序 3、组包和拆包 4、引用 5、可变类型和不可变类型 6、引用当做参数传递 7、学生管理系统 8、函数递归 9、lambda函数 1、不定长参数...组包：将多个数据，组合为一个容器类型，进行使用或变量保存拆包：将一个容器类型，进行拆分，其中的每一个元组赋值给其他的变量 # 组包:就是讲多个值进行组合,打包为一个容器类型的过程 # 拆包:就是讲一个容器类型...,拆分成多个数据,分别赋值给多个变量的过程 # 组包 def func1(): return 1, 2, 3, 4 # func1返回了多个数据,Python自动将其打包为一个元组,这个过程就是组包...print(func1()) # (1, 2, 3, 4) # 将多个数据打包整合为一个容器,赋值给变量,这个就是组包过程 a = 1, 2, 3, 4 print(a) # 拆包(解包) # 将等号右侧的列表...a = 1 b = 2 # 需求:将a, b进行互换值 # 这个互换过程,是先讲a,b的值提取出来,组包为一个元组,然后进行拆包,将元组内的两个数据分别赋值给,a,b变量 a, b = b, a print

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写给开发者的机器学习指南（十三）

基本SVM是一个二元分类器，它通过选取代表数据点之间最大间隔的超平面将数据集分成2部分。 SVM采用所谓的“校正率”值。如果没有完美分割，校正速率允许拾取仍然在该误差率内分裂的超平面。...在这个例子中，我们将通过几个小例子，表示支持向量机（SVM）将优于其他分类算法，如KNN。这种方法不同于前面的例子，但将帮助你理解如何使用SVM。...该σ值表示内核的平滑度值。我们将展示更改此参数会如何影响预测。作为边际惩罚，我们通过1。该参数定义系统中的向量的余量，因此使得该值更低从而导致更多的边界向量。...我们将展示一组运行和他们的结果在实践中有什么样的效果。注意，s：表示西格玛，c：表示校正惩罚。百分比表示预测中的误差率，其仅仅是训练后对相同数据集的假预测的百分比。...请注意，这个示例数据是构造的，因此不包含很多噪声。这就是为什么所有“校正率”的误差率为0％的原因。如果你增加噪声，将需要微调这种校正率。关于支持向量机的部分到此结束。完结撒花！

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TypeScript实现向量与矩阵

向量向量是线性代数研究的基本元素，将一组数放在一起其基本的表示方法就是向量，例如：一个数: 100，一组数：(25,78,101)。其中一组数就可以称为向量，示例中的这组数是一个三维向量。...下述公式，描述了一个向量。那么，一组数有什么用？..."); } } 矩阵矩阵就是对向量的扩展，将一组向量放在一起就可以构建成一个矩阵，我们可以从两个角度去看待一个矩阵：行向量和列向量。...矩阵与向量相乘上述公式描述了矩阵与向量相乘的运算过程，其运算方法如下：矩阵与向量相乘时，矩阵的列数必须与向量的长度相等获取矩阵的行向量，将矩阵的每个行向量与向量进行点乘运算矩阵与矩阵相乘...const finalList = []; // 拆分两个矩阵，将其拆分成向量与向量之间的点乘 for (let i = 0; i < this.getRowNum

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数学可证明：酒鬼总能找到回家的路

随着维度的增加，回到出发点的概率将变得越来越低。在四维网格中随机游走，最终能回到出发点的概率是 19.3% ，而在八维空间中，这个概率只有 7.3% 。 "你在这里” ?...定理：你永远不能理顺椰子上的毛。想象一个表面长满毛的球体，你能把所有的毛全部梳平，不留下任何像鸡冠一样的一撮毛或者像头发一样的旋吗？拓扑学告诉你，这是办不到的。...这叫做毛球定理（hairy ball theorem），它也是由布劳威尔首先证明的。用数学语言来说就是，在一个球体表面，不可能存在连续的单位向量场。...这个定理可以推广到更高维的空间：对于任意一个偶数维的球面，连续的单位向量场都是不存在的。...火腿三明治定理可以扩展到 n 维的情况：如果在 n 维空间中有 n 个物体，那么总存在一个 n - 1 维的超平面，它能把每个物体都分成“体积”相等的两份。

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TypeScript 实战算法系列（九）：实现向量与矩阵

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理解谱聚类

/knowledge.html 聚类是典型的无监督学习问题，其目标是将样本集划分成多个类，保证同一类的样本之间尽量相似，不同类的样本之间尽量不同，这些类称为簇（cluster）。...在要处理经验数据的几乎所有科学领域，我们都需要通过鉴别数据中相似的样本所构成的分组来建立对数据的直观映像。...聚类算法将顶点集合切分成k个子集，它们的并集是整个顶点集 ? 任意两个子集之间的交集为空 ?...因此矩阵L的0特征值对应的特征向量的重数与联通分量的个数相等，并且特征向量是这些联通分量的指示向量。有两种形式的归一化拉普拉斯矩阵，它们之间密切相关，分别定义为 ?...定义归一化后的拉普拉斯矩阵为 ? 对于RatioCut，求解的是如下特征值问题 ? 其中n为样本数，I为单位矩阵，tr为矩阵的迹，下面给出证明。首先考虑最简单的情况，将图切分成两个子图A和 ?

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【前沿】Geoffery Hinton 的 NIPS2017 Capsule论文简读

论文地址：https://arxiv.org/pdf/1710.09829.pdf 摘要：Capsule 是一组神经元，其活动向量（activity vector）表示特定实体类型的实例化参数，如对象或对象部分...为了达到这些结果，我们使用迭代的路由协议机制：较低级别的 capsule 偏向于将输出发送至高级别的 capsule，有了来自低级别 capsule 的预测，高级别 capsule 的活动向量具备较大的标量积...在本文中，我们探索一个有趣的替代方法，即使用实例化参数向量的总长度来表示实体的存在并强制向量的方向来表示实体的属性。我们确保胶囊的矢量的输出不超过1。...本文采用了如下的一种计算公式：采用一个非线性函数对向量进行“压缩”，短向量被压缩到几乎为零，长向量也被压缩到1以下长度。判别学习中充分利用这个非线性函数。 ?...Capsule 用在MNIST上的效果使用 28×28 MNIST的图片集进行训练，训练前这些图片在每个方向不留白地平移了2个像素。除此之外，没有进行其他的数据增改或者转换。

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【Java】常用API——Object、StringBuilder、包装类

包装类 3.1 概述 3.2 装箱与拆箱 3.3自动装箱与自动拆箱 3.3 基本类型与字符串之间的转换 1. ...对象内容比较如果希望进行对象的内容比较，即所有或指定的部分成员变量相同就判定两个对象相同，则可以覆盖重写 equals 方法。...在 JDK7 添加了一个 Objects 工具类，它提供了一些方法来操作对象，它由一些静态的实用方法组成，这些方法是 null-save （空指针安全的）或 null-tolerant （容忍空指针的...，就可以使用基本类型对应的包装类，如下： 3.2 装箱与拆箱基本类型与对应的包装类对象之间，来回转换的过程称为 ” 装箱 “ 与 ” 拆箱 “ ：装箱：从基本类型转换为对应的包装类对象...拆箱：从包装类对象转换为对应的基本类型。

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CVPR 19系列 | 强判别能力的深度人脸识别（文末附有源码）

然后，在目标角上加入一个additive angular余量，再通过余弦函数得到目标Logit。然后用一个固定的特征范数重新确定所有的逻辑，随后的步骤与Softmax损失中的步骤完全相同。...提出的新方法 ArcFace 最广泛使用的分类损失函数Softmax损失如下： Softmax并没有明确的将特征优化成正样本能够有更高的相似度，负样本能够有更低的相似度，也就是说并没有扩大决策边界。...提出的算法伪代码步骤如下：在权重归一化之后，Loss只跟特征向量和权重之间的角度有关了，如下：由于嵌入特征分布在超球面上的每个特征中心周围，在xi和Wyi之间增加了一个附加的角余量惩罚m，以同时增强类内紧性和类间离散性...由于所提出的additive angular余量与归一化超球面中的测地距离边缘惩罚相等，将该方法命名为ArcFace。...Comparison with Other Losse 其他损失函数可以根据特征和权向量的角度表示来设计。例如，可以设计一个损失来加强超球面上类内紧致性和类间差异。

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目前最强判别能力的深度人脸识别（文末附有源码）

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秘籍 | 数据竞赛大杀器之模型融合(stacking & blending)

为了选择K的最佳值，我们将使用5重交叉验证结合网格搜索，其中K =（1,2，… 30）。在伪代码中： 1.将训练数据分成五个大小相等的数据集。调用这些交叉测试。...） 4.Crammer和Singer的支持向量分类 5.L1正则化L2丢失支持向量分类成本正则化常数的倒数我们将测试的参数组合网格是5个列出的SVM类型的笛卡尔乘积，成本值为（.01，.1...一共有几个思考如何实现堆叠的派别。在我们的示例问题中我是根据自己的喜好来应用的： 1.将训练数据分成五个交叉测试 ?...就个人而言，我大多在Kaggle的机器学习竞赛中使用堆叠。一般来说，堆叠产生小的收益与大量增加的复杂性不值得为大多数企业使用。但堆叠几乎总是富有成果，所以它几乎总是用于顶部Kaggle解决方案。...我们按照接下来这样做： 1.将训练数据拆分成交叉 2.对于每个交叉测试 1.标识交叉测试中的唯一一组用户 2.使用剩余的交叉计算UserPurchasePercentage（每个用户购买的广告产品的百分比

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相似文档查找算法之 simHash 简介及其 java 实现

然后，将一个文档中所包含的各个特征对应的向量加权求和，加权的系数等于该特征的权重。得到的和向量即表征了这个文档，我们可以用向量之间的夹角来衡量对应文档之间的相似度。...这个算法相当于随机产生了f个n维超平面，每个超平面将向量v所在的空间一分为二，v在这个超平面上方则得到一个1，否则得到一个0，然后将得到的 f个0或1组合起来成为一个f维的签名。...这其实是一种降维技术，将高维的向量用较低维度的签名来表征。...我们把上面分成的4 块中的每一个块分别作为前 16 位来进行查找。建立倒排索引。 ?...hash为一组固定长度的数列.比如 64bit 的一个整数.

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simHash 简介以及 java 实现

然后，将一个文档中所包含的各个特征对应的向量加权求和，加权的系数等于该特征的权重。得到的和向量即表征了这个文档，我们可以用向量之间的夹角来衡量对应文档之间的相似度。...这个算法相当于随机产生了f个n维超平面，每个超平面将向量v所在的空间一分为二，v在这个超平面上方则得到一个1，否则得到一个0，然后将得到的 f个0或1组合起来成为一个f维的签名。...这其实是一种降维技术，将高维的向量用较低维度的签名来表征。...hash为一组固定长度的数列.比如 64bit 的一个整数....hash为一组固定长度的数列.比如 64bit 的一个整数.

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CVPR 19系列2 | 强判别能力的深度人脸识别（文末附有源码）

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JavaSE基础：包装类

2.装箱和拆箱现在已经存在有基本数据类型与包装类，那么这两种变量间的转换就通过以下方式定义。装箱操作：将基本数据类型变为包装类的形式。每个包装类的构造方法都可以接收各自数据类型的变量。...拆箱操作：从包装类之中取出被包装的数据。利用Number类中提供的一系列的：xxxValue()方法完成。示例1-以int和Integer为例演示装箱和拆箱操作的过程 ....我们需要解决这个问题,源码分析在使用包装类的时候很少会利用构造方法完成，几乎都是直接赋值（这一点与String相同），但是在内容是否相等的时候，请一定要记住使用equals()方法。...两个包装类引用相等性在Java中，“==”符号判断的内存地址所对应的值得相等性，具体来说，基本类型判断值是否相等，引用类型判断其指向的地址是否相等。...范例3:将字符串变为double型数据 . 范例4:将字符串变为boolean型数据 . 范例5:将字符串变为boolean型数据 .

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旷视提出Circle Loss，革新深度特征学习范式｜CVPR 2020 Oral

使用类标签时，一般需要用分类损失函数（比如 softmax + cross entropy）优化样本和权重向量之间的相似度；使用样本对标签时，通常用度量损失函数（比如 triplet 损失）来优化样本之间的相似度...这种对称式的优化方法容易出现以下两个问题，如图 1 (a) 所示。优化缺乏灵活性 s_n 和 s_p 上的惩罚力度是严格相等的。...再定义 s_p 的最优值为 O_p，s_n 的最优值为 O_n；O_n 将分配较大的权重，从而对它进行强烈的优化更新。...类内余量和类间余量不同于优化 (s_n - s_p) 的损失函数，在 Circle Loss 中，s_n 和 s_p 是不对称的，本文为其各自定义了余量 ∆_n 和 ∆_p，这样可得到最终带余量的...第二，在相似度配对内部，考虑各个相似度得分偏离理想状态的程度不同，应该给予它们不同的优化强度。将这两项理解联合起来，便得到 Circle Loss。

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机器学习概念总结笔记（二）

例如，探讨引发疾病的危险因素，并根据危险因素预测疾病发生的概率等。以胃癌病情分析为例，选择两组人群，一组是胃癌组，一组是非胃癌组，两组人群必定具有不同的体征与生活方式等。...|Ck|/|T|) 定义4：若我们先根据非类别属性X的值将T分成集合T1,T2…Tn，则确定T中一个元素类的信息量可通过确定Ti的加权平均值来得到，即Info(Ti)的加权平均值为： Info(X, T...对D中的元组分类所需的期望信息为下式： Info(D)又称为熵。现在假定按照属性A划分D中的元组，且属性A将D划分成v个不同的类。...从这里可以看出，一旦我们选择一个属性A，假设将元组分成了两个部分A1和A2，由于A1和A2还可以用其它属性接着再分，所以又引出一个新的问题：接下来我们要选择哪个属性来分类？...对D中元组分类所需的期望信息是Info(D) ,那么同理，当我们通过A将D划分成v个子集Dj(j=1,2,…,v)之后，我们要对Dj的元组进行分类，需要的期望信息就是Info(Dj),而一共有v个类，所以对

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