添加删除模型 rails 命令可以方便的添加删除模型 [root@h202 blog]# rails --help Usage: rails COMMAND [ARGS] The most common rails commands are: generate Generate new code (short-cut alias: "g") console Start the Rails console (short-cut alias: "c") server Start
本文提出了更高阶的ResNet变体:HO-ResNet,平均涨2+个点!并进行了大量实验验证到该方法可以使性能显著的提高的同时也有助于模型的收敛和鲁棒性。(居然连ResNet-RS都引用了,太卷了)
Rethinking ResNets: Improved Stacking Strategies With High Order Schemes
Git v2.12.2 发布了,Git 是一个开源的分布式版本控制系统,用以有效、高速的处理从很小到非常大的项目版本管理。是 Linus Torvalds 为了帮助管理 Linux 内核开发而开发的一个开放源码的版本控制软件。
这篇文章将从一个证件检测网络(Retinanet)的轻量化谈起,简洁地介绍,我在实操中使用到的设计原则和idea,并贴出相关的参考资料和成果供读者参考。因此本文是一篇注重工程性、总结个人观点的文章,存在不恰当的地方,请读者在评论区指出,方便交流。
机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 3 期进行连载,共介绍 19 个在图像分割任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:FCN、ReSeg、U-Net、ParseNet、DeepMask、S
人生活在三维空间中。但已有的行人重识别(person re-ID)工作往往只关注 2D 空间中的图像匹配,忽略了3D的人体先验信息。在本篇文章中,我们做了一个微小的尝试,即在三维空间中通过生成的点云数据 来执行人体的匹配。
INTEGER<0-32> Mask length of the IP address
这个系列已经更新了20多篇了,感谢一直以来大家的支持和等待。前面已经介绍过MobileNet V1,MobileNet V2,MobileNet V3,ShuffleNet V1这几个针对移动端设计的高效网络,ShuffleNetV2是ShuffleNetV1的升级版,今天就一起来看看这篇论文。论文原文见附录。
论文下载:https://yuxiangsun.github.io/pub/RAL2019_rtfnet.pdf
由之前的研究,会有人疑问是否往往更深层次的神经网络具有更佳的表现?这种问题现在还无法进行完美的解答。
Resnet是由许多残差块组成的,而残差块可以解决网络越深,效果越差的问题。 残差块的结构如下图所示。
卷积神经网络的结构优化和深度加深,带来非常显著的图像识别效果提升,但同时也带来了高计算复杂度和更长的计算时间,实际工程应用中对效率的考虑也很多,研究界与工业界近年都在努力「保持效果的情况下压缩网络复杂度」,也诞生了很多轻量化网络。在本篇内容中,ShowMeAI对常见主流轻量级网络进行展开讲解。
为了了解Kylin存储和查询的分片问题,需要先介绍两个重要概念:segment和cuboid。相信大数据行业的相关同学都不陌生。Kylin每次提交一个新的build任务都会生成一个新的segment,而用户一般都是每天构建一次。那么,这种情况下,每天都会生成一个新的segment,用来保存昨天的数据。 Kylin的核心思想是预聚合,就是将用户预先定义的维度组合计算出来,然后保存到HBase中。这样查询的时候就可以直接查询预先计算好的结果,速度非常快。这里的维度组合就是cuboid。Kylin在构建过程中,会产生很多的cuboid数据(每一种cuboid都对应着一种维度组合),这些数据最终都会以HFile的形式存储在HBase中。Kylin对于每一个cuboid都会有一个唯一的id(一个cube的所有segment都有着相同的cuboid和cuboid id)。而这个id就是根据用户在定义cube时,维度列的排序来确定的。下面来举一个简单的例子。假设表一共有三列ABC,那么所有的cuboid组合就是:
近年来,在自动驾驶领域,鸟瞰视角(BEV)空间中的3D目标检测取得了很大的进展。作为激光雷达(LiDAR)方法的替代方案,使用周围摄像头生成伪激光雷达点在自动驾驶领域被视为一种既经济又具有前景的解决方案。因此,为了将感知任务集成到BEV空间中,提出了许多方法。
在之前我们的文章:TCGA数据挖掘(三):表达差异分析中,我们利用的是TCGAbiolinks包中的TCGAanalyze_DEA函数进行差异表达分析,我们也提到可以选择基于limma或edgeR包进行分析,TCGA数据挖掘(三):表达差异分析这一讲中我们利用的是edgeR包,之后我们在文章:TCGA数据挖掘(四):表达差异分析(2)和TCGA数据挖掘(四):表达差异分析(3)中分别也介绍了其他方法的差异分析,包括edgeR和DESeq包,今天这一讲,我们就利用TCGAbiolinks包中的TCGAanalyze_DEA函数基于limma包进行差异分析。
▍42、创建一个迭代器,它从iterable中过滤元素,只返回谓词为False的元素
《如何评价 DeepMind 新提出的关系网络(Relation Network)?》
http://download.csdn.net/detail/wangyaninglm/8292305
本文大纲: 问题背景 数据获取 数据信息描述 分词分析 短评文本词汇关联分析 存在的问题 用的到R package有: Rwordseg:中文分词 wordcloud:词频可视化 arules & arules :关联分析及可视化 1. 问题背景 《王的盛宴》上映后,网络评论呈现两极化趋势,而负责该片宣传方则认为这其中暗藏“水军”搅局,为了挽回口碑,雇佣水军在豆瓣刷分。双方水军对战如何,只有获取到原始数据才能一探究竟。本文获取到豆瓣关于《王的盛宴》影评部分数据,并作简要分析。 2. 数据获取 数据的获
在左图(准确率)的比较中,从AlexNet到GoogleNet再到ResNet,准确率逐渐提高。20层结构是很多网络结构性能提升的分水岭,在20层之前,模型性能提升较容易。但在20层之后,继续添加层数对性能的提升不是很明显。但ResNet很好地解决了高层数带来的误差叠加问题,因此性能也随着层数的增加而提升。
本周话题 过去两周,Google旗下的DeepMind颇为引人瞩目,开发出了适用于关系推理的人工神经网络,从而让机器具备推理、理解不同物体之间错综复杂关系的能力。 如果机器能像人一样思考,那么将是AI领域一个显著的进步,进而缩小人和机器在思考方面的差距。 那么对于DeepMind 新提出的关系网络(Relation Network),你是怎么看的呢? 以下内容来源于知乎上大牛对于该问题的回答 知乎用户:周博磊 (https://www.zhihu.com/people/zhou-bo-lei/answe
神经网络压缩方向是目前深度学习研究的一个热门的方向,其主要的研究方向是压缩,蒸馏,网络架构搜索,量化等。在 ICCV2019 中,不少的研究单位和学者都发表了神经网络压缩方向的论文。本文主要以其中三篇论文来研究神经网络压缩的目前发展趋势。
网格策略秉持的原则是“仓位策略比择时策略更重要”。其基本操作方式就是以某点为基点,每上涨戓下跌一定点数挂一定数量空单戓多单,设定盈利目标,但不设止损,当价格朝期望方向进展时获利平仓,并在原点位挂同样的买单戓卖单。这样布下的这些交易单形成了一张像鱼网样的阵列,在震荡的市场中来回获利。
今天公众号为大家带来一篇有关Python技巧的文章,可以帮助你编写优雅的Python3代码!
# 人工智能:预测,分类 # 人工智能: # 自动的工作 # 机器学习(包含深度学习) # 以前的限制因素:计算能力,数据,算法发展 # 用途: # 图像识别 # 识别图片中不同的地方(医学CT) 不用人工识别 # 图片艺术化(可以替代ps) # 无人驾驶 # 人脸识别 # 自然语言处理 # 语音识别 # 自动写报告 # 传统预测 # 性能评估 # NLP # 推荐系统 # 机器学
之前讲到过,ResNet包含了短接模块(short cut)。本节主要介绍如何实现这个模块。
作者:Fish http://www.gamedas.com 一、数据爬虫 在实际工作中,数据的来源不能局限于自家的数据库或者成型的后台,在做某些市场分析或是竞争对手开服节奏分析的情况下,对竞争对手数据的获得显得更为至关重要,本文就以获取某大平台开服数据作为一个案例,简要的介绍另一种获取数据的方法,网络爬虫技术。 何为网络爬虫,爬虫是一个自动提取网页的程序,为搜索引擎在万维网上下载网页,是搜索引擎的重要组成部分。简单的讲就是从一个或若干个初始网页的URL开始,获得初始网页上的URL,在抓取网页的过程中,不断
你有没有曾经需要把一份冗长的文件归纳成摘要?或者为一份文件提供一份摘要?如你所知,这个过程对我们人类来说是乏味而缓慢的——我们需要阅读整个文档,然后专注于重要的句子,最后,将句子重新写成一个连贯的摘要。
TCGAbiolinks -一个用于TCGA数据综合分析的R/BioConductor软件包,能够通过GDC Application Programming Interface (API)访问 National Cancer Institute (NCI) Genomic Data Commons (GDC) ,来搜索、下载和准备相关数据,以便在R中进行分析。
pandas 提供了用于操作Series和DataFrame的方法,以改变数据的表示形式,以便进行进一步的数据处理或数据汇总。
特点: Adjustable Switch Frequency, Fault Detection, LED Open Detection, LED Short to Ground Detection, P
《流浪地球》带有浓厚的中国哲学和印记,片中隐而不现但始终横贯的主题,可以归纳成“为有牺牲多壮志、敢叫日月换新天”的哲思,故事的缘起和结束都在于家庭和传承,具有浓重的中国“家国情怀”。看的我呀, 激情满满。
DataFrame:二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。
对于文本分析而言,大家都绕不开词云图,而python中制作词云图,又绕不开wordcloud,但我想说的是,你真的会用吗?你可能已经按照网上的教程,做出来了一张好看的词云图,但是我想今天这篇文章,绝对让你明白wordcloud背后的原理。
记录一下 complete 各个参数含义。 -c 要补全的命令 -p 命令路径 -e -s 短参数 -h -l 长参数 --help -o old style long option -a 添加子命令 -f 不列出文件 -r -x -f and -r -w -n 函数 -CSTRING -C -A -u -d 描述 complete -- edit command specific tab-completions Synopsis complete ( -c | --command |
SSE(Streaming SIMD Extensions,单指令多数据流扩展)指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
以下就是今天我们要介绍的Linux命令: man touch, cat and less sort and grep cut sed tar find diff uniq chmod 接下来让我们逐一来详细介绍。 1、man命令 第一个你需要知道的Linux命令就是man命令,该命令可以显示指定命令的用法和描述。比如你想知道ls命令的用法和选项,可以在终端执行“man ls”: 语法: man <command name> man ls root@devopscube:~# man ls
使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换,本文将会详细讲解pivot的秘密。
我们来看看两个概念,EBNF和递归下降文法,以及如何用这两个方法来计算tryC中的表达式。
使用 nn.ZeroPad2d() 或者 nn.ConstantPad2d() 进行填充
介绍几种经典的卷积神经网络结构,分别是LeNet、AlexNet、VGGNet。 LeNet-5 LeNet-5主要是针对灰度设计的,所以其输入较小,为32×32×1,其结构如下:
鱿鱼游戏是什么,相信大家都不陌生了,虽然说博主没看过这部剧,但是还是对豆瓣的评论有点好奇,刚刚好近期学习了selenium,就当练练手了,来吧来吧,爬爬爬。
其中公式推导这一部分较为重要,利用条件概率解决问题也是朴素贝叶斯的基本思想,所以理解贝叶斯准则如何得到,以及如何应用十分重要,也是后期构建算法的基础。
这个结果并不是想要看到的,所以加上参数,得到想要的结果,在这里把这个处理数据的技巧用专业的称呼"one-hot"编码。
作为一个程序员,在软件开发职业生涯中或多或少会用到Linux系统,并且可能会使用Linux命令来检索需要的信息。本文将为各位开发者分享10个有用的Linux命令,希望对你会有所帮助。 以下就是今天我们
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云