前一篇带来了清华唐杰老师的分享“图神经网络及认知推理总结和普及”或“Graph Neural Networks and Applications—A Review”。这篇文章将介绍作者溯源的工作，从二进制代码和源代码两方面实现作者去匿名化或识别。这是两篇非常经典的安全论文，希望您喜欢。一方面自己英文太差，只能通过最土的办法慢慢提升，另一方面是自己的个人学习笔记，并分享出来希望大家批评和指正。希望这篇文章对您有所帮助，这些大佬是真的值得我们去学习，献上小弟的膝盖~fighting！
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
给定训练集样例，设法将样例投影到一条直线上，使得同类样例的投影点尽可能的接近、异类样例的投影点尽可能地远离；在对新样本分类时，将其投影点同样的投影到这条直线上，再根据投影点的位置来确定新样例的位置。
当然，这些改变不是一夜之间发生的。曾几何时，C++缺乏活力，导致人们不太喜欢这门语言。
标题：《Relation-Aware Global Attention for Person Re-identification》
典型的前馈神经网络将每个数据点的特征作为输入并输出预测。利用训练数据集中每个数据点的特征和标签来训练神经网络。这种框架已被证明在多种应用中非常有效，例如面部识别，手写识别，对象检测，在这些应用中数据点之间不存在明确的关系。但是，在某些使用情况下，当v（i）与v（i）之间的关系不仅仅可以由数据点v（i）的特征确定，还可以由其他数据点v（j）的特征确定。j）给出。例如，期刊论文的主题（例如计算机科学，物理学或生物学）可以根据论文中出现的单词的频率来推断。另一方面，在预测论文主题时，论文中的参考文献也可以提供参考。在此示例中，我们不仅知道每个单独数据点的特征（词频），而且还知道数据点之间的关系（引文关系）。那么，如何将它们结合起来以提高预测的准确性呢？
题目：FANG: Leveraging Social Context for Fake News Detection Using Graph Representation
b. 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。
System Verilog提供两组通用的数据类型：网络和变量（nets 和 variables）。网络和变量同时具有类型和数据类型特性。类型表示信号为网络或变量，数据类型表示网络或变量的值系统，即2态或4态。为简单起见，使用术语data type来表示信号的类型和数据类型。
在第2章中，我们已经反复强化了一个观念——矩阵就是映射，如果用矩阵乘以一个向量，比如：
标量、向量、矩阵和张量 矩阵向量的运算 单位矩阵和逆矩阵 行列式 方差，标准差，协方差矩阵-------（第一部分） 范数 特殊类型的矩阵和向量 特征分解以及其意义 奇异值分解及其意义 Moore-Penrose 伪逆 迹运算 读完估计需要10min，这里主要讲解剩余部分，第一部分详见之前文章^-^ 范数 什么是范数，听得那么术语..其实就是衡量一个向量大小的单位。在机器学习中，我们也经常使用被称为范数(norm) 的函数衡量矩阵大小 📷 （为什么是这样的，不要管了，要扯就扯偏了，记得是衡量向量或者矩阵大小
选自Google Developers 机器之心编译 机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类
在本节中，您将基于在上一节中学到的知识来执行复杂的计算机视觉任务，例如视觉搜索，对象检测和神经样式迁移。 您将巩固对神经网络的理解，并使用 TensorFlow 进行许多动手的编码练习。
MatrixX 开头的为动态矩阵，两个维度都可以变化，本质为 Matrix<Type, Dynamic, Dynamic> 定义的类型
本文翻译自OpenCV 2.4.9官方文档《opencv2refman.pdf》。 前言 Originally, support vector machines (SVM) was a techni
Hopsworks特征存储库统一了在线和批处理应用程序的特征访问而屏蔽了双数据库系统的复杂性。我们构建了一个可靠且高性能的服务，以将特征物化到在线特征存储库，不仅仅保证低延迟访问，而且还保证在服务时间可以访问最新鲜的特征值。
2、对于卷积网络来讲都需要输入的图像尺寸固定（比如224×224）。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。当遇到任意尺寸的图像是，都是先将图像适应成固定尺寸，方法包括裁剪和变形。裁剪会导致信息的丢失，变形会导致位置信息的扭曲，就会影响识别的精度。
给你博客园上若干个博客，让你将它们分成K类，你会怎样做？想必有很多方法，本文要介绍的是其中的一种——谱聚类。 聚类的直观解释是根据样本间相似度，将它们分成不同组。谱聚类的思想是将样本看作顶点，样本间的相似度看作带权的边，从而将聚类问题转为图分割问题：找到一种图分割的方法使得连接不同组的边的权重尽可能低（这意味着组间相似度要尽可能低），组内的边的权重尽可能高（这意味着组内相似度要尽可能高）。将上面的例子代入就是将每一个博客当作图上的一个顶点，然后根据相似度将这些顶点连起来，最后进行分割。分割后还连在一起的顶点就是同一类了。更具体的例子如下图所示：
翻译 | AI科技大本营 参与 | 张蔚敏 审校 | reason_W “拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。 ▌图像特征 首先我们需要明白图像特征是什么以及它的使用方法。 图像特征是一种简单的图像模式，基于这种模式我们可以描述我们在图像上所看到的内容。 例如，在一张跟猫有关的图片中
“拍立淘”“一键识花”“街景匹配”……不知道大家在使用这些神奇的功能的时候，有没有好奇过它们背后的技术原理？其实这些技术都离不开最基本的图像检索技术。本篇文章我们就将对这一技术的原理进行介绍，并通过一个简单的Python脚本来实现一个最基本的图像检索demo。
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
前言 论文网站：http://arxiv.org/abs/1404.3606 论文下载地址：PCANet: A Simple Deep Learning Baseline for Image
目标检测(Object detection)是一种计算机视觉技术，旨在检测汽车、建筑物和人类等目标。这些目标通常可以通过图像或视频来识别。
我们都知道拍摄相片容易，但是想拍摄高质量的图片却很难，它需要良好的构图和照明。此外，选择正确的镜头和优质的设备也会提高图像的质量。但是，最重要的是，拍摄高质量的图片需要良好的品味和判断力，也就是我们需要专家级的眼光。
能使得一个特征方程有非零解存在。然而，考虑到特征向量中的所有项均为非负值，根据佩伦-弗罗贝尼乌斯定理，只有特征值最大时才能测量出想要的中心性。然后通过计算网络中的节点
本文介绍一款有趣的入门工具，可以在线（网页端）直接搭建简易的网络并可视化整个训练的过程！
文：王佳鑫审校：陈之炎 本文约6000字，建议阅读10+分钟本文带你了解PCA的基本数学原理及工作原理。 概述 主成分分析PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 本文用直观和易懂的方式叙述PCA的基本数学原理，不会引入严格的数学推导。希望读者在看完这篇文章后能更好地明白PCA的工作原理。 一、降维概述 1.1 数组和序列（Series）的维度
【导读】本文是Devin Soni撰写的博文，主要介绍k-近邻算法（KNN）的工作原理和常见应用。KNN可以说是机器学习算法中最普遍、最简单的分类方法了，其拥有思想简单、易于实现等优点，但是也存在若干
来源：机器之心 本文长度为12243字，建议阅读8分钟 本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。 A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下： 在二分类中，准确率定义为： 激活函数（Activation function） 一种函数（例如 ReLU 或 Sigmoid），将前一层所有神经元激活值的加权和输入到一个非线性函数中，然后向下一层传递该函数的输出值（典型的非线性）。 AdaGrad 一种复杂的梯度下降算法，重新
机器之心曾开放过人工智能术语集 ，该术语库项目目前收集了人工智能领域 700 多个专业术语，但仍需要与各位读者共同完善与修正。本文编译自谷歌开发者机器学习术语表项目，介绍了该项目所有的术语与基本解释。之后，我们也将表内术语更新到了机器之心 GitHub 项目中。 机器之心人工智能术语项目：https://github.com/jiqizhixin/Artificial-Intelligence-Terminology A 准确率（accuracy） 分类模型预测准确的比例。在多类别分类中，准确率定义如下：
这是近期Kaggle上颇受欢迎的一次竞赛，常用的分类方法无法处理大量的无标注数据，只有对传统的方法进行创新，才能够获得高分。
选自arXiv 机器之心编译 参与：路雪、黄小天 鉴于目前注意力机制方法在场景文本识别中表现欠佳，近日，海康威视、复旦大学与上海交通大学等在 arXiv 上联合发表了一篇题为《Focusing Attention: Towards Accurate Text Recognition in Natural Images》的论文，其中提出了一种称为注意力聚焦网络（FAN）的新方法，可有效对齐注意力与图像中的目标区域，调整偏移注意力，成功解决了注意力漂移问题，从而显著提升场景文本识别精确度。在不同基准（包括 II
选自Kdnuggets 机器之心编译 参与：朱乾树、蒋思源 DeepSense 是一种在端设备上运行的深度学习框架，它可以在本地获取需要处理的传感器数据，并且在不上传到云端的情况下对这些数据应用深度学习模型，如卷积神经网络或门控循环神经网络等。 DeepSense 是一种在移动设备上运行的深度学习框架，可以根据来自移动传感器（例如，运动传感器）的数据进行回归和分类任务。分类任务的一个例子是异构人体活动识别（HHAR），即基于运动传感器测量数据来检测某人可能在进行哪些活动（步行，骑车，站立等等）。另一个例子
非类型模板参数是指在模板中可以使用的不是类型的参数。该参数在编译期间就已经确定其值，即被称为编译期常量。
Hi,大家好！本文讨论了所有开发人员都应该学习和使用的一系列 C++11特性。该语言和标准库中有很多新增功能，本文只是触及了皮毛。但是，我相信其中一些新功能应该成为所有C++开发人员的日常工作。
谱聚类(Spectral Clustering, SC)是一种基于图论的聚类方法——将带权无向图划分为两个或两个以上的最优子图，使子图内部尽量相似，而子图间距离尽量距离较远，以达到常见的聚类的目的。其中的最优是指最优目标函数不同，可以是割边最小分割——如图1的Smallest cut(如后文的Min cut)， 也可以是分割规模差不多且割边最小的分割——如图1的Best cut(如后文的Normalized cut)。
所以需要一些他的方法解决目标检测（多个目标）的问题，试图将一个检测问题简化成分类问题
|导语 特征之于机器学习至关重要，大部分机器学习任务中特征复杂度决定了算法效果的上限。本文主要分享特征工程的通用方法论和腾讯视频小视频场景的特征实践工作。主要内容包括小视频排序特征、特征工程的方法论、特征在机制的应用。 一、小视频排序特征 腾讯视频小视频场景所用到的特征主要包括以下几种：视频和CP特征、用户特征、因果特征、session特征。 1.1.视频特征 视频特征主要包括视频ID、标签、统计特征、视频作者以及视频作者ID、视频作者标签等等。 ID类特征是点击率预估模型中非常重要的特征，主要负责为模
语义检索 [1]（Semantic Search) 是能帮助你的客户或员工找到正确的产品或信息的绝佳工具，它甚至可以检索到一些难以被索引的信息，从而获得更好的结果。即便如此，倘若你所部署的方案没有速度优势，那也无济于事。如果系统响应查询请求的速度非常缓慢，客户或员工可没有耐心干等着，更不用说可能还有其他上千个查询请求在同时发生。
3D点云特征描述与提取是点云信息处理中最基础也是最关键的一部分，点云的识别。分割，重采样，配准曲面重建等处理大部分算法，都严重依赖特征描述与提取的结果。从尺度上来分，一般分为局部特征的描述和全局特征的描述，例如局部的法线等几何形状特征的描述，全局的拓朴特征的描述，都属于3D点云特征描述与提取的范畴，
该系列文章为，观看“吴恩达机器学习”系列视频的学习笔记。虽然每个视频都很简单，但不得不说每一句都非常的简洁扼要，浅显易懂。非常适合我这样的小白入门。 本章含盖 12.1 确定执行的优先级 12.2
在机器学习中，分类器作用是在标记好类别的训练数据基础上判断一个新的观察样本所属的类别。分类器依据学习的方式可以分为非监督学习和监督学习。 非监督学习顾名思义指的是给予分类器学习的样本但没有相对应类别标签，主要是寻找未标记数据中的隐藏结构。 监督学习通过标记的训练数据推断出分类函数，分类函数可以用来将新样本映射到对应的标签。在监督学习方式中，每个训练样本包括训练样本的特征和相对应的标签。监督学习的流程包括确定训练样本的类型、收集训练样本集、确定学习函数的输入特征表示、确定学习函数的结构和对应的学习算法、完成整
最近在做的项目有用到HOG+SVM这一方面的知识，参考相关论文和网上一些博文在此对HOG特征进行下总结。
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三维重建是一个长期存在的不适定问题，已经被计算机视觉、计算机图形学和机器学习界探索了几十年。自2015年以来，利用卷积神经网络（CNN）进行基于图像的三维重建引起了越来越多的关注，并且表现非常出色。鉴于这一快速发展的新时代，本文全面综述了这一领域的最新发展，重点研究了利用深度学习技术从单个或多个RGB图像中估计一般物体三维形状的方法。
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 基于残差量化的自回归图像生成，官方已将代码公开。 向量量化（Vector quantization，VQ）已经成为自回归（AR）模型生成高分辨率图像的一种基本技术，具体来说，该技术将图像特征图通过 VQ 量化后，再进行光栅扫描等排序，之后将图像表示为离散编码序列。量化后，训练的 AR 模型对序列中的编码进行序列预测。也就是说，AR 模型可以生成高分辨率的图像，而无需预测图像中的全部像素。 我们假设减少编码的序列长度对于图像的 AR 建模很重要。短编码序列可以显着降低 AR 模
part1—-面试常见内容及面试技巧 机器学习、大数据相关岗位的职责 自己参与面试的提供算法岗位的公司有 BAT、小米、360、飞维美地、宜信、猿题库 等，根据业务的不同，岗位职责大概分为： 平台搭
DPM算法由Felzenszwalb于2008年提出，是一种基于部件的检测方法，对目标的形变具有很强的鲁棒性。目前DPM已成为众多分类、分割、姿态估计等算法的核心部分，Felzenszwalb本人也因此被VOC授予"终身成就奖"。
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