The object category indicates the type of annotated object, (i.e., ignored regions (0), pedestrian (1), people (2), bicycle (3), car (4), van (5), truck (6), tricycle (7), awning-tricycle (8), bus (9), motor (10), others (11))
ch/qos/logback/core/filter/EvaluatorFilter.java
ConstructEvaluator(items); //调用解析字符串构造函数进行解析
可以说这两个问题一直困扰每一个学习者，为了解决这些问题，谷歌公司开源了AutoML(貌似收费)。此外还有Keras（后期详解），本篇文章介绍一个自动化学习包： DeepHyper
像javascript中有eval()来执行动态代码，c#中是没有的，于是自己动手丰衣足食，
tech/powerjob/server/core/evaluator/Evaluator.java
本文介绍了使用PaddlePaddle（飞桨）进行手写数字识别的示例，并对比了开源框架TensorFlow的相关示例。通过对比实验，发现飞桨的示例代码运行速度更快，同时准确率相当。飞桨的分布式训练支持多机多卡，并且网络结构设计与实现相对简单。尽管飞桨的文档和例子相对较少，但安装过程简单，社区活跃度很高。因此，飞桨是一个值得使用的开源深度学习框架。
模型下载到本地，重新命名为xml。 可以看到默认四个特征分别叫做feild_0，field_1...目标为target
近期 OpenMMLab 开源了一个新的库 MMEngine，根据官方描述，新版 MMCV 保留了部分之前的算子（operators），并新增了一些变换（transforms）功能，其余与训练相关的大部分功能（比如 runner、fileio 等）均已迁移至 MMEngine，新版训练测试脚本，功能更为强大，在接口、封装与调用逻辑等方面也做了大幅优化。
作者：Charlotte77数学系的数据挖掘民工 博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） 什么是PaddlePaddle？ PaddlePaddle是百度推出的一个深度学习框架，可能大多数人平常用的比较多的一般是tensorflow，caffe，mxnet等，但其实PaddlePaddle也是一个非常不错的框架（据说以前叫Paddle，现在改名叫PaddlePaddle，不知
最近自己想写一个高级一点的抽象来更方便的训练 pytorch 网络, 无意间发现, pytorch 用户下面有个 ignite repo, 好奇就看了一下这是个什么东西. 原来是 pytorch 已经提供了一个高级抽象库来训练 pytorch模型了, 既然有了轮子, 那就没必要自己造了, 好好用着就行了. 没事读读源码, 也可以学习一下大佬们是怎么抽象的. 本博文主要是对 ignite 做一个宏观上的介绍.
DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值，则在下一代中试验个体取代目标个体，否则目标个体仍保存下来，该操作称为选择。在每一代的进化过程中，每一个体矢量作为目标个体一次，算法通过不断地迭代计算，保留优良个体，淘汰劣质个体，引导搜索过程向全局最优解逼近。
更多关于kubernetes的深入文章，请看我csdn或者oschina的博客主页。 ResoureQuota介绍 关于ResoureQuota和ResourceController的介绍和使用请参见如下官方文档。这是你理解这篇博客的基础。 https://kubernetes.io/docs/admin/resourcequota/ https://kubernetes.io/docs/admin/resourcequota/walkthrough/ https://kubernetes.io/docs
【导读】近日，多伦多数据科学家Susan Li发表一篇博文，讲解利用PySpark处理文本多分类问题的详情。我们知道，Apache Spark在处理实时数据方面的能力非常出色，目前也在工业界广泛使用。
在机器学习用于产品的时候，我们经常会遇到跨平台的问题。比如我们用Python基于一系列的机器学习库训练了一个模型，但是有时候其他的产品和项目想把这个模型集成进去，但是这些产品很多只支持某些特定的生产环境比如Java，为了上一个机器学习模型去大动干戈修改环境配置很不划算，此时我们就可以考虑用预测模型标记语言(Predictive Model Markup Language,以下简称PMML)来实现跨平台的机器学习模型部署了。
数据可以查看github：https://github.com/MachineLP/Spark-/tree/master/pyspark-ml
1.利用shape标签实现一个圆形Drawable（drawable/circle.xml）
Vitrage(平台问题定位分析服务)。Vitrage是一个OpenStack RCA(Root Cause Analysis)服务，用于组织、分析和扩展OpenStack的告警和事件，在真正的问题发生前找到根本原因。
知乎 ｜ https://zhuanlan.zhihu.com/p/357361005
Interpolator插值器之前我们已经接触过了，而Evaluator好像我们还没有将，这是属性动画中俩个比较中的两个知识点，弄清楚它们有助于我们更好的使用与理解属性动画。
Given a language, define a representation for its grammar along with an interpreter that uses the representation to interpret sentences in the language.
用户自定义聚合函数(UDAF)支持用户自行开发聚合函数完成业务逻辑。从实现上来看 Hive 有两种创建 UDAF 的方式，第一种是 Simple 方式，第二种是 Generic 方式。
Spark ML模型选择与调优 本文主要讲解如何使用Spark MLlib的工具去调优ML算法和Pipelines。内置的交叉验证和其他工具允许用户优化算法和管道中的超参数。 模型选择（又称为超参数调整） ML中的一个重要任务是模型选择，或者使用数据来找出给定任务的最佳模型或参数。这也被称为调优。可以针对单个独立的Estimator进行调优，例如LogisticRegression，也可以针对整个Pipeline进行调优。用户可以一次针对整个pipeline进行调优，而不是单独调优pipeline内部的
在许多NLP任务（特别是在文本语义匹、文本向量检索等）需要训练优质的句子表示向量，模型通过计算两个句子编码后的Embedding在表示空间的相似度来衡量这两个句子语义上的相关程度，从而决定其匹配分数。尽管基于BERT在诸多NLP任务上取得了不错的性能，但其自身导出的句向量（【CLS】输出的向量、对所有输出字词token向量求平均）质量较低。由于BERT输出token向量预训练中，后面接的的分类的任务。所以其实输出token向量并不适合作为生成句子表示。美团一篇论文中提到，发现以这种方式编码，句子都倾向于编码到一个较小的空间区域内，这使得大多数的句子对都具有较高的相似度分数，即使是那些语义上完全无关的句子对，并将此称为BERT句子表示的“坍缩（Collapse）”现象：
今天了解了一下Wifi自动连接时的评分机制，总结如下： WifiConnectivityManager的初始化： /frameworks/opt/net/wifi/service/java/com/android/server/wifi/WifiStateMachine.java
问题是这样的，如果我们想基于pyspark开发一个分布式机器训练平台，那么肯定需要对模型进行评估，而pyspark本身自带模型评估的api很少，想进行扩展的话有几种方案：
官方文档：https://spark.apache.org/docs/2.2.0/ml-tuning.html
在之前的博客里，笔者详细阐述了Prometheus数据的插入过程。但我们最常见的打交道的是数据的查询。Prometheus提供了强大的Promql来满足我们千变万化的查询需求。在这篇文章里面，笔者就以一个简单的Promql为例，讲述下Prometheus查询的过程。
又和大家见面了，这几天一直在忙大创项目，所以没有更新博客，而且我发现看源码这个东西必须写个博客或者笔记啊，这之前一段时机笔者已经看了ValueAnimator和ObjectAnimator的源码了，但是这才过了几天，搞了会别的事情就忘得几乎一干二净了。现在又要重头看一遍很痛苦额-。+。
Pkl（全称为 Pickle）是苹果推出的一种全新的专用于配置的编程语言。它允许开发人员通过类型和内置验证安全、直观地设计数据模型。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面Fayson介绍了《如何在CDH中安装和使用StreamSets》和《如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive》，通过StreamSets实现数据采集，在实际生产中需要实时捕获MySQL、Oracle等其他数据源的变化数据（简称CDC）将变化数据实时的
frameworks/opt/net/wifi/service/java/com/android/server/wifi/WifiStateMachine.java
ch/qos/logback/classic/pattern/ThrowableHandlingConverter.java
运行C#脚本的解决方案，有Roslyn和Mono。CS-Script主要是基于Roslyn封装实现的，并且提供了一些额外功能：
这个项目是一个PMML模型跑分系统，在使用quarkus架构对其改造的过程中，在加载PMML模型时，抛了一个异常，在网上找了很多资料都没有解决，pmml项目的issue中也没有找到相关的内容，故在此记录下，给遇到问题的你做个参考
之前的华为诺亚实验室AutoML框架-Vega：(1) 介绍 已经介绍了相比于其他的AutoML框架， Vega框架的优点和特性。本文将从代码结构的角度来介绍Vega，帮助大家对Vega有一个全局的了解，主要起到一个帮助索引查找的作用。
先放效果(仿造平行空间)： welcom.gif 思路是利用ViewPager的PageTransformer，对每个page中的item执行相应动画 public class Welcompager
在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类，auc为73.3%，本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类，将深度学习方法运用到文本分类中。
在本文中，将演示计算机视觉问题，它结合了两种最先进的技术：深度学习和Apache Spark。将利用深度学习管道的强大功能来 解决多类图像分类问题。
本文作为《彻底搞懂视觉-惯性SLAM：VINS-Fusion原理精讲与源码剖析》课程补充材料
之前我们介绍过TimeGPT，它是第一个时间序列的大模型，具有零样本推理、异常检测等能力。TimeGPT引发了对时间序列基础模型的更多研究，但是它是一个专有模型，只能通过API访问。
python程序架构 架构图总览介绍 1、图左边 python的模块 python库 python中用户定义的模块 示例 在执行import os时候,这个os就是python内建的模块, 当然pyt
在 如何使用sklearn进行在线实时预测（构建真实世界中可用的模型） 这篇文章中，我们使用 sklearn + flask 构建了一个实时预测的模型应用。无论是 sklearn 还是 flask，都是用 Python 编写的，在工业界，我们经常会使用 Python 或 R 来训练离线模型， 使用 Java 来做在线 Web 开发应用，这就涉及到了使用 Java 跨语言来调用 Python 或 R 训练的模型。很明显，之前方式就无法满足要求了。
2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。
Open Graph Benchmark（以下简称 OGB）是斯坦福大学的同学开源的 Python 库，其包含了图机器学习（以下简称图 ML）的基准数据集、数据加载器和评估器，目的在于促进可扩展的、健壮的、可复现的图 ML 的研究。
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