大家在不管是在理财或者是在干其他事情的过程中，应该都经常听到的一句话就是高收益意味着高风险，低风险意味着低收益。但有的时候高风险不一定是高收益的，低收益也不一定...
前面讲今天我们想继续分析一个金融和投资里的实战话题，就是我的投资收益率到底该怎么算？ 嘻嘻，这又基本是个纯数学问题。 这个问题再有了前面利率的基础知识以后，说难也难，说容易也容易。 我认为这种算法是不考虑复利，投资时间长短情况下，最适合地描述总的投资收益率的方式了。 指数收益率有个好处，就是可以直接相加，log里面是相乘，可以约掉以后，得到： ETWRT = log(Vt / V0) 这里就很明显地忽略了资金进出Ct对本金的影响，甚至连收益可能都是存钱进来的而并不是真的投资收益 好了，以上就是投资收益率计算的相关内容，各个公式各有特点，在实际操作中，我的结论是不考虑时间权重就简单的算现金加权收益就好了，考虑时间因素就用内部收益率，时间较长、收益较高的情况下记得用其复利形式（比如房贷利率就是典型
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经典的人脸检测算法流程是这样的：用大量的人脸和非人脸样本图像进行训练，得到一个解决2类分类问题的分类器，也称为人脸检测模板。 早期算法 我们将整个人脸检测算法分为3个阶段，分别是早期算法，AdaBoost框架，以及深度学习时代，在接下来将分这几部分进行介绍。 我们首先来看FDDB上各种检测算法的ROC曲线，接下来的介绍将按照这些ROC曲线上的算法进行展开。 ? 在2001年Viola和Jones设计了一种人脸检测算法[10]。 此后出现了大量改进方案，在深度学习技术出现之前，一直是人脸检测算法的主流框架。 DMP模型 DPM（Deformable Part Model），正如其名称所述，可变形的组件模型，是一种基于组件的检测算法，其所见即其意。
，真正与原图特征图做卷积计算的是检测算子，即SVM分类模型系数w)，每个单元内都是SVM分类模型系数w对梯度方向加权叠加，梯度方向越亮的方向可以解释为行人具有此方向梯度的可能性越大。
专用的异常点检测算法 对于异常点检测而言，其本质是一个分类问题，将所有样本划分为正常样本和异常样本两类，但是不同于监督学习中的分类算法，这里的输入数据是没有标签的，所以是一种无监督学习的策略。 第二步计算每颗决策树中样本点的高度平均值，离根节点越近，高度越小，离根节点越远，高度越大； 第三步判断是否为异常点，根据高度值构建一个打分系统，取值范围0-1，靠近1被认为是异常点； sickit-learn中提供了多种异常点检测算法 ，上述两种异常点检测算法的用法如下 >>> from sklearn.svm import OneClassSVM >>> X = [[0], [0.44], [0.45], [0.46], [1]]
transAxes,size=15, horizontalalignment='right') plot_num+=1 plt.show() 算法：异常检测算法比较是包括
在很多应用场景中，行人非常密集，存在严重的遮挡，我们只能看到人体的一部分，这对检测算法带来了严重的挑战。 背景复杂。 由于是检测问题，因此一般采用滑动窗口的技术，这在SIGAI之前的公众号文章“人脸检测算法综述”，“基于深度学习的目标检测算法综述”中已经介绍过了。 针对密集和遮挡场景下的行人检测算法可以阅读文献[15]。 DPM（Deformable Parts Models）算法在SIGAI在之前的文章“基于深度学习的目标检测算法综述”已经提到过。 这是是一种基于组件的检测算法，DPM检测中使用的特征是HOG，针对目标物不同部位的组建进行独立建模。 文献[19]也比较了10年以来的行人检测算法，总结了各种改进措施，并支持了以后的研究方向。
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。 1. 异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤，防止对归一化等处理的结果产生影响。 三是对有标记输出的特征数据做二分类时，由于某些类别的训练样本非常少，类别严重不平衡，此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。 2. 异常点检测算法常见类别 异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据，常用的异常点检测算法一般分为三类。 第三类是基于专门的异常点检测算法来做。
序 本文简单介绍下敏感词或者脏词检测算法。 经典AC算法 经典的AC算法由三部分构成，goto表，fail表和output表，共包含四种具体的算法，分别是计算三张查找表的算法以及AC算法本身。
本文在简要讨论了几种主要的量子图像表示方法后，提出了一种改进的量子图像边缘检测算法。
---- [1] 干货 | 目标检测入门，看这篇就够了 [2] 基于深度学习的目标检测算法综述 [3] 基于深度学习的「目标检测」算法综述
由于能力有限，算法层面的东西自己去创新的很少，很多都是从现有的论文中学习，然后实践的。 本文涉及的很多算法，在网络上也有不少同类型的文...
图1 不同检测算法的性能对比 本文讲解的是SSD算法，其英文全名是Single Shot MultiBox Detector，名字取得不错，Single shot指明了SSD算法属于one-stage方法 SSD与其它检测算法的对比结果（在VOC2007数据集）如表2所示，基本可以看到，SSD与Faster R-CNN有同样的准确度，并且与Yolo具有同样较快地检测速度。 表2 SSD与其它检测算法的对比结果（在VOC2007数据集） ?
EAST网络性能对比 对比EAST算法同其他的文本检测算法，我们可以看到在ICDAR 2015和MSRA-TD500这样两个数据集上，EAST算法同样能够达到较好的效果。
YOLO9000 使用 YOLOv2 模型，采用联合训练算法训练，拥有9000类的分类信息。
2、YOLO可以很好的避免背景错误，其它物体检测算法使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。
异常点检测，有时也叫离群点检测，英文一般叫做Novelty Detection或者Outlier Detection,是比较常见的一类非监督学习算法，这里就对异常点检测算法做一个总结。 异常点检测算法使用场景 什么时候我们需要异常点检测算法呢？常见的有三种情况。一是在做特征工程的时候需要对异常的数据做过滤，防止对归一化等处理的结果产生影响。 三是对有标记输出的特征数据做二分类时，由于某些类别的训练样本非常少，类别严重不平衡，此时也可以考虑用非监督的异常点检测算法来做。 异常点检测算法常见类别 异常点检测的目的是找出数据集中和大多数数据不同的数据，常用的异常点检测算法一般分为三类。 来自： 刘建平《异常点检测算法小结》
前言 昨天介绍了特征金字塔网络用于目标检测，提升了多尺度目标检测的鲁棒性，今天开始讲讲One-Stage目标检测算法中SSD算法。
SSD-keras[4]实战： 实现ssd-keras实时目标检测算法，并收集了十张图片作为小测试集测试网络鲁棒性。效果一般。ssd算法是继faster-rcnn与yolo之后的又一力作。
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