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基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享04（附pdf下载）

对于两类样本分别为高斯分布，在其后验概率曲线中，我们给出了三种图形情况。特征空间为横坐标中示意出了拒识范围由R3表示。 左图：有两个交叉点，对应类别1方差不等于类别2方差情况，分类中最为典型情况。...根据各种拒识门槛值设定，可以组合出各种分类，比如“小类与拒识类”的两类分类输出。 ?...特别重要的是，该分类器是自动计算出拒识门槛值。 ? 图中横坐标为不平衡比，纵坐标是漏检率。两个曲线分别对应了两种分类器。交叉点对应了类别为平衡分布（p1=p2）。...而证实则要穷举，因此实际中是无法实现的。至少该例题支撑了信息指标可以解释不平衡分类中保护小类的机理。 ? 该章前面的例题都是解析解。对于真实数据下面展开了互信息分类器的具体研究，前提是没有分布信息。...但是它们均无法在拒识分类学习中胜任。而互信息分类器在拒识分类学习中表现了独特的优势。该方法能够根据数据的分布自动平衡误差类别与拒识类别。

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使用 Swift 提高代码质量

使用静态派发/方法内联优化/泛型特化/写时复制等优化提高运行时性能 提示：ObjC消息派发会导致编译器无法进行移除无用方法/类的优化，编译器并不知道是否可能被用到。...不过代码错误至少应该分为两类，一类是程序本身的错误通常会引发Crash，另外一种是业务逻辑错误。使用as?只是避免了程序错误Crash，但是并不能防止业务逻辑错误。...不推荐 var nums = [] nums.count == 0 nums[0] 推荐 var nums = [] nums.isEmpty nums.first 访问控制 Swift中默认访问控制级别为...提示：一些无法用protocol替代继承的场景：1.需要继承NSObject子类。2.需要调用super方法。3.实现抽象类的能力。...避免使用@objcMembers 使用@objcMembers修饰的类，默认会为类/属性/方法/扩展都加上@objc标识。

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    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
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    iOS应用数据存储（数据持久化）的常用方式一、iOS数据持久化方式二、应用沙盒(应用程序的文件夹)三、使用方法

    一般为YES展开 Documents： 需要保存由应用程序本身产生的文件或者数据，例如：游戏进度、涂鸦软件的绘图 目录中的文件会被自动保存在 iCloud 注意：不要保存从网络上下载的文件，否则会无法上架...路径获取： 通过NSUserDefaults类存取该目录下的设置信息 ---- 三、使用方法 1、属性列表 属性列表是一种XML格式的文件，拓展名为plist，如果对象是NSString、NSDictionary...toFile:path]; （3）解档一个对象 Person *person = [NSKeyedUnarchiver unarchiveObjectWithFile:path]; 注意： （1）如果父类也遵守了...可以使用[NSMutableData data]创建可变数据空间 （1） 归档步骤 // 新建一块可变数据区 NSMutableData *data = [NSMutableData data]; /...NSKeyedArchiver *archiver = [[NSKeyedArchiver alloc] initForWritingWithMutableData:data]; // 开始存档对象，存档的数据都会存储到NSMutableData

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    识别类评测之数据篇

    可以是花草猫狗等的科普类名称识别，也可以是商品识别后的购买链接推送，还可以是一些AR效果广告。总之这是一个入口级别的功能，为用户打开了新世界的大门。...以浏览器识别来看，如下图所示，从产品目标来说当前宣传引导主要是拍花识草，产品定位更倾向于花草，因此树干类的权重就要降低一些；从场景概率来说，以常见物种为主，像“尸香魔芋”之类的玄幻物种用户基本拍摄不到（...首先被标注的上报数据分为两类：有真假结果上报的数据和无法获知正确性的数据。 有真假结果上报的数据，是指类似二维码识别这种，有“真”“假”结果上报判断的数据。...标注方法如下图所示，将线上数据报上来的判别为真的二维码和判别为假的二维码再经过一轮人工检查，找出其中的真真TP（true positive，数据的真实类别为真，最后上报得到的结果也为真），假真FP（false...[1505720733562_2527_1505720733713.jpg] 无法获取正确性的数据是指花草或者猫狗这类数据，这些识别结果上报后，无法获知我们识别的是否正确，经过预分类处理后，还需要人工来进行精准标注

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    微信扫物上线，全面揭秘扫一扫背后的识物技术！

    层次法 DBSCAN 主要分为两个环节，分别为 step1.寻找距离最紧致的最大类簇，以及 step2.重访噪声样本， 捞回同款困难样本，增加多样性。下面我简要介绍这两个步骤。...原因如下图 21 所示：训练检测器的数据有限，而用户上传的图片可能千奇百怪，那么训练库未出现的子类很容易造成检测器分类错误，其次是类间混淆性也会带来分类错误。 那么该如何提升类目识别的精度呢？...而实际上我们希望的是每一类都能被平等的重视，特征空间中每一类能够均衡的划分整个空间，因而我们需要对 W 进行归一化，让所有类别的权重一致，即 ： 特征归一化的操作类似，即为： 回顾 softmax 分类的决策边界...常见的局部显著性擦除有 3 种，如下图 41 所示，分别为随机擦除，伯努利擦除，对抗擦除。...第 4 个缺点是较为致命的，我们无法快速跟进学术前言，因而我们后续决定开发 pytorch 检索平台。

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    【AI专栏】识别类评测之数据篇

    可以是花草猫狗等的科普类名称识别，也可以是商品识别后的购买链接推送，还可以是一些AR效果广告。总之这是一个入口级别的功能，为用户打开了新世界的大门。...以浏览器识别来看，如下图所示，从产品目标来说当前宣传引导主要是拍花识草，产品定位更倾向于花草，因此树干类的权重就要降低一些。...首先被标注的上报数据分为两类：有真假结果上报的数据和无法获知正确性的数据。 有真假结果上报的数据，是指类似二维码识别这种，有“真”、“假”结果上报判断的数据。...标注方法如下图所示，将线上数据报上来的判别为真的二维码和判别为假的二维码再经过一轮人工检查，找出其中的真真TP（true positive，数据的真实类别为真，最后上报得到的结果也为真），假真FP（false...[图片] 无法获取正确性的数据是指花草或者猫狗这类数据，这些识别结果上报后，无法获知我们识别的是否正确，经过预分类处理后，还需要人工来进行精准标注。

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    下一代听歌识曲技术——从信号处理到深度学习

    怎么衡量一款听歌识曲效果的好坏?什么样的听歌识曲才是好的系统?QQ音乐的听歌识曲到底效果怎样呢?来看看用户的反馈。 用户的期望可以总结为曲库全、识别准、速度快、灵敏度高以及旋律识别的模糊性。...即便是更短的片段时长，QQ音乐识别的精准率仍然保持在100%，尽管在更短的情况召回率降低，但在一定程度上也能提升用户体验。 使用经典听歌识曲系统，无结果中的样本中，翻唱歌曲占60%甚至更多。...可以看到对一些检索库中不存在的翻奏例子或者翻唱的例子，经典听歌识曲系统无法识别。 从19年开始翻唱、改编歌曲呈爆发性增长。其中的原因我们也不言而喻。因此我们迫切需要进行技术更新。...但缺点也很明显，序列的严格对齐，变速后无法满足时序要求，所以不支持变速；单个Query和Doc都要提取数百Embedding，索引检索开销大。 目前QQ音乐增加了歌声ASR检索模块。...对于最不能容忍的盗歌，QQ音乐做了三大类六小类的分类。一级盗歌分为直接盗用、截取盗用；二级盗歌分为拼接盗用、改编盗用和节目素材；三级盗歌则为词曲盗用。无论哪一种，都不利于音乐行业的正向长久发展。

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    微信AI从识物到通用图像搜索的探索揭秘

    作者：lincolnlin，腾讯 WXG 专家研究员 微信识物是一款主打物品识别的 AI 产品，通过相机拍摄物品，更高效、更智能地获取信息。...检索的开集问题，比如未出现过的子类容易分错； 类间混淆性，从视觉上存在歧义。...检索篇 ｜   识物引擎之类目预测 基于我们前面提到的数据分布，我们首先从分类好的商品库中，采样出图片进行聚类，通过聚类堆中包含商品类目的多少，把所有的堆分成 clean cluster 和 dirty...检索篇 ｜ 通用以图搜图之无监督的分库 上面提到的是识物的检索方案实现，回到通用的以图搜图场景，我们无法简单的把图片定义成 N 个库出来，所以我们用了无监督的分库方法。...再通过聚类的方法产生伪标签，如下面的 16 个标签。可以看出，相同 topic 的图片，会被尽量分到同一个库中。

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    音乐识别探索之路|音色识别亮相IJCNN，UAE惊艳ICASSP

    这种算法作为哼唱识别的主流方法被广泛使用。我们也同时在探索一些更新的基于深度学习的哼唱识别方案，期待能进一步提升用户体验。 翻唱识别：翻唱识别可以称之为下一代听歌识曲技术。...经过我们调研，业界最新的歌手识别的指标大大落后于主流说话人声纹识别的表现。...下图是我们的一些歌声声纹识别的应用案例，我们将在落地场景上继续不断探索。 ? ?...音频研究方向包括：音频指纹、哼唱识别、翻唱识别等检索类，歌手音色、乐器音色等声纹识别类，主旋律与MIDI提取、副歌提取、流派识别、BPM识别、节奏节拍识别等MIR研究类；声源分离、音质评估、音质分级、超分辨率音质复原等声学技术类...；歌词时间戳技术、歌词识别与歌声ASR、语种识别等歌词与语言识别类；语音合成TTS、歌声音色迁移等音乐分析与合成类技术。

    5.1K20

    基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享03（附pdf下载）

    ▌概述 ---- 本次tutorial的目的是，1.介绍信息学习理论与模式识别的基本概念与原理；2.揭示最新的理论研究进展；3.从机器学习与人工智能的研究中启发思索。...思考为什么M2与M3无法区分，列为同序B？“元准则”可以理解为是期待底层准则要尽量可以包容的特征。Meta3是对Meta2的进一步期待要求。 ?...我们可以观察到在p1=pc处，小类一个拒识与大类一个误差具有等同的“信息代价”。 ?...当p1类一个拒识的“信息代价”低于大类一个误差的的“信息代价” 当p1>pc时，小类一个拒识的“信息代价”高于大类一个误差的的“信息代价” 另两个曲线产生的排序不发生变化 ?...本章在拒识决策中从“误差类别”与“拒识类别”同时考察的角度展开研究。这也是来源于应用中的问题。由于常规分类评价指标已经无法适用于拒识结果评价，我们对24个信息论指标进行系统性考察。

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    CSS选择器的优先级

    在此只为各位列出最常用的几种选择器： 标签选择器(如：body,div,p,ul,li) 类选择器(如：class="head",对应css选择器为 .head) ID选择器(如：id="name",对应...：div,span,img {color:Red} ,注意用逗号隔开) 继承选择器(如：div p,注意两选择器用空格键分开) 伪类选择器(如：就是链接样式,a元素的伪类，4种不同的状态：link、visited...important > 行内样式>ID选择器 > 类选择器 > 标签 > 通配符 > 继承 > 浏览器默认属性 注意：!...第二等：代表ID选择器，如：#content，权值为100。 第三等：代表类，伪类和属性选择器，如.content，权值为10。 第四等：代表类型选择器和伪元素选择器，如div p，权值为1。...另外一种理解方式： CSS优先级：是由四个级别和各级别的出现次数决定的。 四个级别分别为：行内选择符、ID选择符、类别选择符、元素选择符。

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    【祝贺】模式识别国家重点实验室正式对外开放30周年纪念活动在北京举行！

    、类脑智能等方面发力，取得了丰硕的成果。...谭铁牛院士表示他一路走来见证了模式识别实验室的风风雨雨，实验室的场地从模识小楼到自动化大厦，智能化大厦，也是模识实验室发展壮大的缩影，在这三十年间实验室培养了大批模式识别的人才。...三十年来模识实验室的成就值得在模式识别的发展历史里记下重要的一笔。最后胡院士表达了对模识实验室的衷心祝愿与期望。...他们也对大家作出了期待，希望能够在模式别的领域有所突破，可以看到一些“新面孔”，开辟出新的方向。...活动下午分别为产业沙龙与学术沙龙，多位在各个领域有所成就的实验室室友们讲述了他们在工作、创业、学术中的体悟与感受，与大家交流心得与体会，让人受益匪浅。

    1.5K60

    转的两种读音区分_category怎么读

    (2)可以执行希望向其添加类别的类以及类别的名称，还可以列出添加的方法 不可以添加新的实例变量，类别生命中没有实例变量部分。...、类别名和新方法的实现代码 3、类别的局限性 有两方面局限性： (1)无法向类中添加新的实例变量，类别没有位置容纳实例变量。...(2)名称冲突，即当类别中的方法与原始类方法名称冲突时，类别具有更高的优先级。类别方法将完全取代初始方法从而无法再使用初始方法。...无法添加实例变量的局限可以使用字典对象解决 4、类别的作用 类别主要有3个作用： (1)将类的实现分散到多个不同文件或多个不同框架中。...响应选择器 选择器只是一个方法名称，但它以Objective-C运行时使用特殊方式编码，以快速执行查询 可以使用@selector()预编译指定选择器，其中方法名位于圆括号中 例如之前的Car类的setEngine

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    一篇文章了解生物特征识别六大技术

    几乎可以在无意识的状态下就可获取人脸图像，这样的取样方式没有“强制性”； 非接触性：用户不需要和设备直接接触就能获取人脸图像； 并发性：在实际应用场景下可以进行多个人脸的分拣、判断及识别； 还符合视觉特性：“以貌识人...国内在虹膜识别领域代表厂商有中科虹霸、虹星科技、聚虹光电、武汉虹识、释码大华等等。...最为重要的一点是，指静脉识别的特征已被国际公认具有唯一性，且和视网膜相当，在其拒真率（相同结构图，而被算法识别为不同）低于万分之一的情况下，其识假率（不同结构图，而被算法识别为相同）可低于10万分之一。...然而，目前静脉识别功能在市场的运用并不高，而它同样有着难以规避的缺点： （1）手背静脉仍可能随着年龄和生理的变化而发生变化，永久性尚未得到证实； （2）仍然存在无法成功注册登记的可能； （3）由于采集方式受自身特点的限制...这是任何生物特征识别所无法比拟的；不容易伪装。是让犯罪分子防不胜防的追捕手段，它不仅可以分析闭路电视捕捉到的嫌犯的行动情况，还能把它们同嫌犯走路的姿态进行比较。

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    CSS入门笔记 － 初识CSS

    ID选择器只能在文档中使用一次。与类选择器不同，在一个HTML文档中，ID选择器只能使用一次，而且仅一次。而类选择器可以使用多次。 可以使用类选择器词列表方法为一个元素同时设置多个样式。...更多关于 CSS 优先级别的信息可以在这里（英文）找到。...计算方法： a = 行内样式 b = id 选择器的数量 c = 类、伪类的属性选择器的数量 d = 标签选择器和伪元素选择器的数量 注意：从上到下优先级一次降低，且优先级高的样式会将优先级低的样式覆盖...Sans-serif 字体 这些字体是成比例的，而且没有上下短线，这种字体系列在计算机屏幕上更容易识读....Fantasy 字体 这些字体无法用任何特征来定义，只有一点是确定的，那就是我们无法很容易地将其规划到任何一种其他的字体系列当中。

    2K60

    前端学习笔记之CSS选择器

    阅读目录 一 基本选择器 二 后代选择器、子元素选择器 三 兄弟选择器 四 交集选择器与并集选择器 五 序列选择器 六 属性选择器 七 伪类选择器 八 伪元素选择器 九 CSS三大特性 一 基本选择器...#1、作用：根据指定的类名称，在当前界面中找到对应的标签，然后设置属性 #2、格式： .类名称 { 属性：值; } #3、注意点： 1、类名就是专门用来给某个特定的标签设置样式的 2、每个标签都可以设置一个或多个...vs类选择器 3、标签选择器 #1、作用：根据指定的标签名称，在当前界面中找到所有该名称的标签，然后设置属性 #2、格式： 标签名称 { 属性：值; } #3、注意点： 1、只要是HTML的标签都能当做标签选择器...#1、作用：常用的几种伪类选择器。...import的代码是无法维护的。 #2、注意： 1、!important只能用于直接选中，不能用于间接选中 2、!

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    详解苏宁门店的人脸识别技术

    1:1和1:N，其底层技术是相同的，区别在于后者的误识率会随着N的增大而增大，如果设置较高的相似度阈值，则会导致拒识率上升。...拒识和误识二者不可兼得，所以评价人脸识别算法时常用的指标是误识率小于某个值时（例如0.1%）的拒识率。...其中xi表示第i个样本属于第yi类的人脸照片所提取的特征，wj表示最后一层全链接层属于第j个类别的权重，b为偏置bias，m和n分别对应batch size和分类的类别数。...其进行反向传播对权重w进行更新时，当其中一类样本过少的时候，会导致其样本对梯度影响不明显，导致该类别的权重学习不充分，权重的L2norm较小[1]。由于softmax loss的决策边界是 ?...这也比较好解释，当一张人脸照片质量比较低的时候，能够区分人脸的这些神经元无法被充分激活，得到的feature自然比较小。

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    第四范式冲刺港股IPO：年营收近10亿，上海交大ACM冠军创办

    灼识报告显示，第四范式在中国以平台为中心的决策类AI市场中排名第一。 到底有多厉害，它的招股书，其实就是最好的“说明书”。 第四范式财务详解 先看首次完整披露的核心财务数据。...2018年、2019年及2020年，第四范式的收入分别为1.28亿元、4.60亿元、9.42亿元。 2019年及2020年的全年营收同比增幅分别为259.7%、105.0%。...尽管招股书中指出先发优势使第四范式在算法上远远领先竞争对手，解决方案甚至无法被复制，但第四范式依旧清醒地把优化产品解决方案放在了发展的第一位。 第四范式凭什么？...灼识报告显示，决策类AI有望成为AI行业增长最快的类别。 在2020年，中国决策类人工智能市场的支出规模达到人民币268亿元，预计2025年将增长至人民币1,847亿元，年均复合增长率为47.1%。...在灼识报告中，以平台为中心的决策型AI市场规模到2025年将达到人民币535亿元，与2020年的人民币50亿元相比年均复合增长率为60.4%。

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    刷脸付款才刚刚开始，刷静脉付款就来了

    而且不会由于手指不干净、潮湿或者破损就无法使用。 另外，Shaler公司还计划在体育馆、夜店等场所推广使用这种付款方式。...但是，人脸识别系统信息存储依然是以计算机能识别的语言为主，即数字或者是特定代码，在安全性上大打折扣。或许，许多女性朋友对于人脸识别功能有苦难言，化个妆，换个发型，它就无法识别了。...虹膜识别的安全性居于首位 对于其他生物识别技术来说，虹膜识别的误识率及拒真率已经达到了零几率的识别水平，但是虹膜识别又属于非接触式的识别，方便高效。...最主要的是，指静脉识别的特征已经被国际公认具有唯一性，并且与视网膜相当，在它的拒真率（相同结构图，而被算法识别为不同）低于万分之一的情况下，它的识假率（不同结构图，而被算法识别为相同）可低于10万分之一...比如，手背静脉仍然可能会随着生理及年龄的变化而变化，永久尚未得到证实，依然存在无法成功注册登记的可能。

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