loc_loss = ohem_loc_loss.sum() / keep_num #然后分别对分类和回归loss求均值 return cls_loss, loc_loss 为什么要叫在线难例最小化呢...难例挖掘，机器学习学习中尤其是在svm中早就已经使用，又称为bootstrapping。 传统的难例挖掘流程：首先是通过训练集训练网络，训练完成，然后固定网络，寻找新的样本，加入到训练集中。...因此作者提出的是在线难例挖掘。 具体怎么实现的呢？ 通常是搬出这张图，说实话这张图有点啰嗦！...也就是通过loss提高难样本的比例，让网络花更多精力去学习难样本。
pooled_w: 6 pooled_h: 6 spatial_scale: 0.0625 # 1/16 } } 其中：propagate_down设置为True,可实现前向和后向传播，减小难样例的损失...1 减少fg和bg的ratio，而且不需要人为设计这个ratio； 2 加速收敛，减少显存需要这些硬件的条件依赖，原因是直接训练难样例，使损失最大的函数对应的样例经过训练后loss 直接减小； 3 hard-mining
这个IOU最小到了0.1是为了一种类似启发式的难例挖掘策略。...而OHEM可以在每一次迭代中在线的从大量区域建议框中挖掘难例，它更加适合SGD这种迭代式的训练方式。OHEM可以取得更低的training loss和更高 mAP。 OHEM结构 ?...需要注意的是，在排序前要进行NMS，否则导致挖掘出的难例overlap会过高，影响训练效果。...OHEM和Focal loss都做了两件事，一是正负样本的平衡，二是难例挖掘： OHEM本身用在了一个two-stage的模型上，那么正负样本就是可控的，OHEM做的事情是难例挖掘的过程； Focal...loss应用在one-stage模型上，无论如何正负样本都不能自由组合，所以只能靠最后计算损失的时候抑制负样本，抑制简单样本，挖掘难例。
故事 我技术群里的一位小伙伴，昨天去面试，就因为一个单例模式，然后叫他回去等通知了。 下面是这位同学被问到的问题： 1、说说单例模式的特点？ 2、你知道单例模式的具体使用场景吗？...定义 单例模式（Singleton Pattern）是 Java 中最简单的设计模式之一。单例模式属于创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式。...特点： 1、单例类只能有一个实例。 2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。...单例模式的写法 饿汉式 懒汉式（包含双重检查锁、静态内部类） 注册式（以枚举为例） 饿汉式 从名字上就能看出，饿汉：饿了就得先吃饱，所以，一开始就搞定了。...江湖上也把这个枚举式单例模式叫做注册式单例模式。 在Spring中也是有大量使用这种注册式单例模式，IOC容器就是典型的代表。 总结 本文讲述了单例模式的定义、单例模式常规写法。
因翻译水平有限，难免存在翻译准确性问题，敬请谅解 本章涵盖内容： 告诉我们Go为什么是一种高效、可扩展的和多产的语言 探究Go为什么易学难精 随着时代和编程技术的发展，计算机系统由过去的一个人编写转变到现在的多人...你最喜欢的功能可能会丢失，是因为它不合适，因为>它影响了编译速度或设计的清晰度，或者因为它会使基础系统模型变得太困> 难。...我们以并发为例。2019年，发表了一项针对并发错误的研究：Understanding Real-World Concurrency Bugs in Go。
好了，讲到这里，其实我还是在说“很难”，“万事开头难”，本来如此。但具体到编程，到底哪里难？还是不能回避这个问题啊，我总结一下吧： 1、理解难。...就最简单的排序为例。我能完全理解的就一个冒泡，勉强能理解的有一个好像叫“二分排序”，然后其他的各式各样的排序算法，完全是……算了，都是泪，坏名头，不说了。 2、实践难。 有一些同学非常具有挑战精神。...难是吧？越难我越有劲！ 于是抱着书本就开始硬啃。 结果大家当然能想得到了，然并卵。 计算机本质上是一个“实践科学”。仅仅有理解，那是绝对不够的。是骡子是马，得牵出来遛遛。...+++++++++++++++++ 好的，说完了入门，我们接着说：编程难，提高更难。 其实想想这话像白说的一样，因为任何一个行业做到一定程度再想要提高都很难。
大数据分析的第一步就是要收集数据本身，也就是众所周知的“数据挖掘”。数据来自于四面八方。大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。...在本教程中，我们将会探索如何使用数据挖掘技术收集Twitter的数据，这可能会比你想象中的更有用。 举个例子，假设你运营着脸书，想使用Messager数据为如何更好地向用户投放广告提供一些见解。...结论 Twitter的API接口在数据挖掘应用中非常有用，并且关于公众的意见能提供大量的见解。
数据挖掘算法之分类 例：某银行每天收到很多信用卡办理的申请，为提高效率和准确性，想应用数据挖掘技术来改善工作，你会怎样考虑呢？...数据挖掘算法之聚类 “聚类”与“分类”很相似，同样是找出一组属性与类别的关系，不同的是这类别不是事先指定的，而是由数据挖掘自己找出分类。 例：某公司收集了很多客户的资料，记录了客户的年龄和收入。...数据挖掘算法之关联 例：在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。...数据挖掘算法之时间序列分析 例1：炒股的人都想预测明天是涨还是跌，实际上我们已经积累了大量的历史数据，说不定还是可以预测的！某股票已经连续涨了3天，明天会不会再涨呢？...数据挖掘算法之偏差分析 例：某银行有信用卡异常使用情况的监控系统，如果发现某些用卡行为与客户往常习惯不一样时，会发出警告。 信用卡每次使用情况，包括时间、地点、金额、商户等信息都会记录下来。
数据挖掘算法之分类 例：某银行每天收到很多信用卡办理的申请，为提高效率和准确性，想应用数据挖掘技术来改善工作，你会怎样考虑呢？...数据挖掘算法之聚类 “聚类”与“分类”很相似，同样是找出一组属性与类别的关系，不同的是这类别不是事先指定的，而是由数据挖掘自己找出分类。 例： 某公司收集了很多客户的资料，记录了客户的年龄和收入。...数据挖掘算法之关联 例： 在一家超市里，有一个有趣的现象：尿布和啤酒赫然摆在一起出售。但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了。...数据挖掘算法之时间序列分析 例1：炒股的人都想预测明天是涨还是跌，实际上我们已经积累了大量的历史数据，说不定还是可以预测的！某股票已经连续涨了3天，明天会不会再涨呢？...数据挖掘算法之偏差分析 例：某银行有信用卡异常使用情况的监控系统，如果发现某些用卡行为与客户往常习惯不一样时，会发出警告。 信 用卡每次使用情况，包括时间、地点、金额、商户等信息都会记录下来。
妹门店小程序，附近小程序，轻松导流附近五公里顾客，各种优惠券，用户快速到店体验，精美店铺展示，一键生成专属店铺微名片，特价项目推广，优惠券核销系统。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】当下，AI第三次发展浪潮才7年，为什么计算机专业却如此「卷」？计算机硕士又该如何...
GSE102079数据集介绍：Overall design 整体设计：2006 年至 2011 年间，共有 152 例在东京医科齿科大学医院接受 HCC 根治性肝切除术的患者参加了综合基因表达微阵列分析
---- 新智元报道 编辑：时光 好困 【新智元导读】当下，AI第三次发展浪潮才7年，为什么计算机专业却如此「卷」？计算机硕士又该如何规划好这3年？ ...
导读：本文以女大学生相亲为例，对预测性数据挖掘算法的实际应用做简要介绍。 作者：常国珍，赵仁乾，张秋剑 如需转载请联系大数据（ID：hzdashuju） ?...▲图1-11 当代女大学生相亲的决策树算法示意 02 KNN算法 决策树以女性相亲为例，那么对于一个在婚恋交友网站注册的男性，如何预测该男性的相亲成功率呢？...以神经网络为例，该方法不是沿着概率的变化方向做标尺，而是与概率变化方向垂直的方向做划分。 如果数据是空间线性可分的，则如图1-14a所示，随机地以一条直线作为模型判断依据。
嗯，最近也是略忙，没时间写文章，那就分享一下一张数挖掘的脑图，这张图以餐饮行业为例，来比较透彻地说明了数据采集的知识点，包括数据维度分析、分析的问题和目标、数据处理、数据探索、数据建模的基本过程，把各个知识点都列罗了出来...，需要的朋友可以对照脑图的知识点做弥补，也可以依照脑图的步骤，尝试做数据挖掘。
用于挖掘的数数据源 必须 真实 : ① 存在的真实数据 : 数据挖掘处理的数据一般是存在的真实数据 , 不是专门收集的数据 ; ② 数据收集 : 该工作不属于数据挖掘范畴 , 属于统计任务 ; 2 ....未知结果 : ① 挖掘结果 : 数据挖掘 挖掘出的知识是未知的 , 目的是为了发掘潜在的知识 , 模式 ; 这些知识只能在特定环境下可以接收 , 可以理解 , 可以运用 ; ② 知识使用 : 数据挖掘出的知识只能在特定领域使用..., 如金融领域数据挖掘结果 , 只能在金融领域及相关领域使用 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘简介 ( 数据挖掘引入 | KDD 流程 | 数据源要求 | 技术特点 ) 二、 数据挖掘组件化思想...数据挖掘任务分类 : 根据数据挖掘的目标 , 可以将数据挖掘任务分为以下几类 : ① 模式挖掘 , ② 描述建模 , ③ 预测建模 ; 描述建模 和 预测建模 又称为 模型挖掘 ; ① 模式挖掘 : 如..., 性能会很低 ; 确定 模型 / 模式 结构 和 评分函数 , 是人来完成 , 优化评分函数的过程是计算机完成 ; 参考博客 : 【数据挖掘】数据挖掘算法 组件化思想 ( 模型或模式结构 | 数据挖掘任务
《数据挖掘》国防科技大学 《数据挖掘》青岛大学 数据挖掘之关联规则挖掘 关联规则挖掘（Association Rule Mining）最早是由Agrawal等人提出。...形式化描述 • 关联规则挖掘的交易数据集记为D • D ＝｛T1，T2，…，Tk，…,Tn｝，Tk（k＝1,2,…，n）称为交易，每个交易有唯一的标识，记作TID。...基本概念 挖掘关联规则 在给定一个交易数据集D上，挖掘关联规则问题就是产生支持度和置信度分别大于等于用户给定的最小支持度阈值和最小置信度阈值的关联规则。...列出能够到达此项的所有前缀路径，得到条件模式基 递归生成FP树： 对每个模式库，计算库中每个项的支持度，用模式库中的频繁项建立FP-tree 优点： 完备性：不会打破交易中的任何模式，包含了频繁模式挖掘所需的全部信息
那么图数据挖掘是干什么的呢？难道是开着挖掘机来进行挖掘？还是扛着锄头？下面讲讲什么是图数据挖掘。...一、什么是图数据挖掘 这个话题感觉比较沉重，以至于我敲打每个字都要犹豫半天，这里我说说我对图数据挖掘的理解。数据是一个不可数名字，那么说明数据是一个没有边界的东西。...而挖掘是一个很形象化的动词，一般意义上，挖掘是挖掘出对我们有用的东西，不然也不会闲着没事刨个坑把自己放进去，肯定是里面有宝贝，我们才挖掘。...那么不难理解，数据挖掘就是挖掘数据里面的“宝贝”，图数据挖掘，就是以图的结构来存储、展示、思考数据，以达到挖掘出其中的“宝贝”。那这个“宝贝”是什么？...这就是我认为的图数据挖掘。 从学术上讲，图数据挖掘分为数据图，模式图两种。至于这两个类型的区别，由于很久没有关注这块，所以只能给出一个字面意义上的区别。
今天是2019年12月17年，星期三。今天北京是个大晴天，我下楼遛弯的时候看到天灰常的蓝。2019年还有不到15天就结束了，各位宝宝年初的目标实现了几个呢？em...
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
