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开发一个新feature,最好新建一个分支;如果要丢弃一个没有被合并过的分支,可以通过gitbranch-D<name>强行删除。

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  • Feature Engineering 特征工程 4. Feature Selection

    Univariate Feature Selection 单变量特征选择最简单,最快的方法是基于单变量统计检验统计label对每个单一特征的依赖程度在scikit-learn特征选择模块中,feature_selection.SelectKBest这意味着如果是非线性关系,得分可能会低估特征与目标之间的关系mutual information score是非参数的,可以捕获非线性关系from sklearn.feature_selection importSelectKBest, f_classif feature_cols = baseline_data.columns.drop(outcome) # Keep 5 features 保留5个最好的特征featuresselected_features = pd.DataFrame(selector.inverse_transform(X_new), index=train.index, columns=feature_cols一起使用,来选择非零系数from sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.feature_selection import
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  • 转载:Package by feature, not layer

    原文地址:Package by feature, not layerPackage by feature, not layerThe first question in building an application软件开发首先要处理的事情包括对package进行划分 Package By FeaturePackage-by-feature uses packages to reflect the featureIt tries to place all items related to a single feature (and only that feature) into a single directorypackage, and no other feature.(and only that feature).In some cases, a featurepackage will not be used by any other feature in the
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    原文地址 : https:medium.compulselivea-quick-look-at-feature-on-feature-dependencies-in-android-gradle-plugin-4-0-0-5828915d02d3 随着 Android Studio 4.0 稳定版的发布,有人对于 Feature-on-Feature Dependencies 的作用提出了疑问,表示不理解,更多官方解释可见 feature-on-feature。 一般 Feature-on-Feature Dependencies 中 Gradle 依赖关系图可以如下所示:?在 Android Gradle Plugin 4.0 中的 Feature-on-Feature 依赖关系解决了此问题,此时有两种不同的选择,可以像这样进行 :video-list 依赖 :video-player补充:对于 DFM (Dynamic Feature Modules),基本对象 com.android.application 是 com.android.dynamic-feature 模块的依赖项
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    要创建特征列,请调用 tf.feature_column 模块的函数。columns...) feature_columns = + : feature_columns.append(tf.feature_column.numeric_column(col)) # 分桶列sex = tf.feature_column.indicator_column( tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(key=sex,vocabulary_list=))feature_columns.append(sex) pclass = tf.feature_column.indicator_column( tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_listcrossed_feature = tf.feature_column.indicator_column( tf.feature_column.crossed_column(,hash_bucket_size
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  • Feature selection特征选择

    This recipe along with the two following it will be centered around automatic feature selection.I like to think of this as the feature analogue of parameter tuning.An added benefit to feature selection is that it can ease the burden on the data collection.How to do it...如何做First, we need to import the feature_selection module: 首先,我们需要导入feature_selection模块from sklearn import feature_selectionf, p = feature_selection.f_regression(X, y)Here, f is the f score
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    此次介绍一下基于vae的一个经典改进DFC-VAE,所谓的dfc就是deep feature consistent,原文是这样说的“Instead of using pixel-by-pixel loss, we enforce deep feature consistency between the input and the output of a VAE, which ensures the VAE
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    输入输出类型输入输出类型feature_column输入可以是原始特征的列名,或者是feature_column。feature_column接estimator如果是使用预定义的estimator, feature_column可以直接作为输入,不需要任何额外操作,只需要注意深度模型只支持Dense类型的feature_column如果是自定义estimator,则需要多一步用feature_column先创建input_layerinput_layer = tf.feature_column.input_layer(featuresfrom feature_columns to Dense Tensor feature_layer = tf.keras.layers.DenseFeatures( feature_columns) #Transform input dense_feature = feature_layer(input) output = Dense(1, activation=sigmoid)(dense_feature
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  • SharePoint下在Feature中动态RegisterRemove HttpModule

    添加Feature Event Reveiver首先添加一个Feature,注意Scope到WebApplication,接着添加Event Receiver接着,你需要了解SPWebConfigModificationmsdn.microsoft.comen-uslibrarymicrosoft.sharepoint.administration.spwebconfigmodification.aspx 所以,你可以在FeatureNameSpace+Class Name,Assembly Name Value = string.Format(,Assembly.GetExecutingAssembly().FullName ) } };激活Featurevoid FeatureActivated(SPFeatureReceiverProperties properties) { SPWebApplication webApp = properties.Feature.Parent打开web.config,找到如下代码就意味着添加成功了: Deactivated时卸载HttpModule当然,你想做的更完美的话,当Feature停止时,相应的Remove掉HttpModule。
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  • Google机器学习教程心得(三) 好的feature

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    Deep Feature Flow for Video Recognition CVPR2017 Code: https:github.commsracverDeep-Feature-Flow基于单帧的目标检测和分割已经做的比较成熟Deep Feature Flow?对于一个 CNN 检测或分割网络 可以分为两个子网络: feature network 特征提取网络, task network 任务网络 Consecutive video frames are highlyThe similarity is even stronger in the deep feature maps 视频中的连续帧 内容是高度相关的, 在 CNN特征图中 这种相似性表现的更明显特征图的这种相似性可以帮助我们降低计算量correspond to spatial locations in the image Such spatial correspondence allows us to cheaply propagate the feature
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    3、要用笨办法,遍历图层的features,通过这个方法           foreach(Feature feature in lyr.table)           {           }  4、Feature派生自Object,包含一个Geometry属性,这个属性是各种几何图形对象的基类       Geometry classes that derive from FeatureGeometryFeatureGeometryCollection, Rectangle, RoundedRectangle, Ellipse, LegacyArc, and LegacyText.   5、通过如下方式引用feature对象            ((MapInfo.Geometry.LegacyText)feature.Geometry).Caption 二、通过search方法搜索   1、catalog的search方法可以按条件搜索图元(第一个图元)        also uses search for feature        Feature fDEU = _catalog.SearchForFeature
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  • 目标检测(CVPR2017):Feature Pyramid Networks

    论文: Feature Pyramid Networks for Object Detection会议:CVPR2017目标:识别不同尺度的物体,获取语义信息与定位信息均比较好的特征?自下而上的路径:实质为一个下采样卷积神经网络的前馈计算,常用ResNet,步长为2stage: 在网络结构中,通常有许多层产生相同size的feature map,定义这些层位于相同的网络阶段,定义为一个的最后一个卷积层的激活层输出输出搭建横向连接自顶向下的路径:对最后一个具有高语义信息的stage的输出进行上采样(2X)与自下向上的features中具有相同尺寸的map进行融合横向路径:对于两个路径具有相同尺寸的features进行融合,自下向上的featuremap通过1X1的Conv减小维度自顶向下的feature map通过上采样(2X)融合使用element-wise 相加,最后通过一个3X3的Conv减轻上采样的混叠效应特征金字塔作用:自顶向下的路径传递了较好的语义信息自下向上的路径传递了较好的定位信息通过横向连接融合在一起则可以获取既具有较好的定位信息又具有较好的语义信息的特征
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    什么是 Feature Team2.1 基本概念Feature Team :A feature team, is a long-lived, cross-functional, cross-componentteam that completes many end-to-end customer features—one by one.Feature Team 有些资料翻译成 功能团队,或者特性团队。Feature Team 是一个长期存在的,跨功能的,跨组件的团队,他们一个接一个地完成许多端到端的客户功能。?一般由技能专家组成在敏捷中,通常7±2人2.2 Feature Team 是全功能的跨组件组织?image.png对Feature Team下文简称FT团队,一个完整的 FT团队包含了完成用户价值功能的专业成员,他们集中在一起,共同承担责任和目标(有些组织里有共同的OKR)。
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    feature in tb)        也是毫无问题的,因而,table和结果集是等价的。   二、Feature        Feature等价于表中的行。只与行有关,而与具体的图元的类型无关。换言之,Feature只是指图元对应的表行,而与图元的属性无关。        Feature具有的默认列,一般都包括obj,Mi_key,Mi_Style。obj我个人认为就是Feature对应的几何对象。用Feature.Geometry属性可以引用。        Feature.Geometry的类型是FeatureGeometry,它是各种具体图元(点线面文字...)的父类,Feature.Geometry属性所对应的,其实是具体的类。加入Feature时,往往需要指定这些基本的信息,有多种加入方法,参见本系列的。
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  • java中的异步处理和Feature接口(一)

    Feature接口Future接口在Java 5中被引入,设计初衷是对将来某个时刻会发生的结果进行建模。它建模 了一种异步计算,返回一个执行运算结果的引用,当运算结束后,这个引用被返回给调用方。Feature接口和Tread的区别Future的优点是它比 更底层的Thread更易用。Feature接口示例下面是一个Feature的demo示例: public void testFeature() { 创建Executor- Service,通 过它你可以 向线程池提 交任务 ExecutorServiceFeature接口的局限性虽然Feature接口提供了方法来检测异步计算是否已经结束(使用 isDone方法),等待异步操作结束,以及获取计算的结果。但是这些特性还不足以让你编写简洁的并发代码。
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    原始图片中的ROI如何映射到到feature map?晓雷3 个月前在SPP-net中的难点一曾提到:ROI如何对应到feature map?这个地方遇到不少坑,看了很多资料都没有太明白,感觉太绕。接着找了何凯明在ICCV2015上演讲的PPT:《 iccv2015_tutorial_convolutional_feature_maps_kaiminghe.》,算是有了点眉目。SPP-net的ROI映射做法详解SPP-net 是把原始ROI的左上角和右下角 映射到 feature map上的两个对应点。有了feature map上的两队角点就确定了 对应的 feature map 区域(下图中橙色)。?如何映射??个人理解采取这样的策略是因为论文中的映射方法(左上右下映射)会导致feature map上的区域反映射回原始ROI时有多余的区域(下图左边红色框是比蓝色区域大的) ???
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    # 注意:在计算importance累积和之前,对feature列表安装feature importance的大小# 进行了降序排序fs.plot_feature_importances(threshold图5. feature 个数与feature importance累积和的关系图需要注意GBM训练过程是随机的,所以每次运行identify_zero_importance得到feature importance取多次训练的feature importance的平均值,得到最终的feature importance;7. 选择出feature importance等于0的feature;8.(5) identify_single_unique该方法用于选择只有单个取值的feature,单个值的feature的方差为0,对于模型的训练不会有任何作用(从信息熵的角度看,该feature的熵为0从数据集去除选择的特征上面介绍了feature-selector提供的特征选择方法,这些方法从数据集中识别了feature,但并没有从数据集中将这些feature去除。
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