理解和处理数字(识数)的能力对于很多复杂的推理任务而言非常关键。目前,大部分自然语言处理模型对文本中数字的处理方式与其他 token 相同:将数字看作分布式向量。但是这足以捕捉数字吗?
论文: CenterNet: Keypoint Triplets for Object Detection
本文是图像信号处理流程的一个总体的介绍,以便更好理解一张照片究竟是如何诞生的,实际的技术要复杂很多。
Device-Free Gesture Tracking Using Acoustic Signals
在微表情识别系统的研究中,对微表情的准确理解是至关重要的。本章将深入探讨微表情的定义、与常规表情的区别以及微表情的分类,为读者提供深入了解微表情的基础知识。
导读 本文介绍了 360 信息流推荐场景下,利用 Mind 对用户行为进行多兴趣抽取及召回的相关工作。
自动对焦是将整个镜头的位置移动一小段距离,控制镜头的焦距,实现清晰的图像,是手机相机中常用的方法,自动对焦是通过VCM的工作来实现的。
之前介绍的都是属于深度神经网络框架的,那么在Deep Learning出现或者风靡之前,文本分类是怎么做的呢?
上面一篇文章中,我介绍了一篇利用RNN via Attention解决有毒评论文本分类问题。然而,在工业生产中,RNN、LSTM、GRU等循环神经网络不能并行计算,尽管研究者提出了一些其他的模型,如SRU等。CNN尽管效果在某些时候会稍逊RNN以及RNN的变体,但是CNN在速度方面却有着无可比拟的效果,且由于它的可并行性广被工业界喜爱。
欢迎来到 GPT 大型语言模型演练!在这里,我们将探索只有 85,000 个参数的 nano-gpt 模型。
之前有篇文章讲解了堆结构以及堆排序,堆可以分为大根堆和小根堆,那么我们如何使用么?笔试时需不需要自己重新实现一个堆结构呢?这个问题怎么说,从底层实现是应该会的,也不难,但实际用的时候就不用自己重新造轮子了!C++标准库中有类似堆结构的东西——Priority_Queue!
您的序列预测问题的数据可能需要在训练神经网络时进行缩放,例如LSTM递归神经网络。 当网络适合具有一定范围值(例如10s到100s的数量)的非标度数据时,大量的输入可能会降低网络的学习和收敛速度,并
早期频繁的患者移动大大降低了 ICU 后综合征(post-intensive care syndrome)和长期功能障碍的风险。来自斯坦福大学的研究者开发和测试了计算机视觉算法来检测成人 ICU 病房中的患者移动活动。移动活动被定义为将患者移上或移下床、移上椅子或移下椅子。研究者从 Intermountain LDS 医院的 ICU 病房中收集了一组具备隐私安全性的深度视频图像,包含 563 个移动活动实例和 98,801 帧视频数据,这些数据来自 7 个安装在病房墙上的深度传感器。总的来说,67% 的移动活动实例用于训练算法来检测移动活动的发生时间和持续时长以及参与每次移动的医护人员数量。剩下的 33% 实例用来评估算法性能。检测移动活动的算法在四种活动中达到了 89.2% 的平均特异性(specificity)、87.2% 的敏感度(sensitivity)。量化移动活动中医护人员数量的算法达到了 68.8% 的平均准确率。
在接下来的一系列视频中,我将向大家介绍异常检测(Anomaly detection)问题。这是机器学习算法的一个常见应用。这种算法的一个有趣之处在于:它虽然主要用于非监督学习问题,但从某些角度看,它又类似于一些监督学习问题。
我们将对单次目标检测器(包括SSD系列和YOLO系列等算法)进行综述。我们将分析FPN以理解多尺度特征图如何提高准确率,特别是小目标的检测,其在单次检测器中的检测效果通常很差。然后我们将分析Focal loss和RetinaNet,看看它们是如何解决训练过程中的类别不平衡问题的。
图 - Stacked Hourglass Networks由多个 stacked hourglass 模块组成,通过重复进行bottom-up, top-down推断以估计人体姿态.
p5.js 为开发者提供了很多有用的方法,这些方法实现起来可能不难,但却非常实用,能大大减少我们的开发时间。
1044 拦截导弹 1999年NOIP全国联赛提高组 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 黄金 Gold 题目描述 Description 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。 输入描述 Input Description 输入
极值是函数的最大值或最小值。在高等代数微积分中,这些极值点位于函数的导数为0的位置,然后再求导数函数的根,即找出原多项式函数的极值点。
时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。
来源:DeepHub IMBA本文约900字,建议阅读5分钟在本文中,我们将深入讨论tsfresh包的使用。 时间序列数据是随着时间的推移反复捕获的变量值,随着时间的推移可以产生一系列的按时间顺序索引的数据点。在时间序列中,数据具有自然的时间顺序,即一个变量在特定时间的值依赖于过去的值。 传统的机器学习算法不能捕捉时间序列数据的时间顺序。数据科学家需要执行相关的特征工程,将数据的重要特征捕获到几个指标中。生成大量的时间序列特征并从中提取相关特征是一项耗时且繁琐的工作。 python的tsfresh包可以为
写着写着发现简书提醒我文章接近字数极限,建议我换一篇写了。 ---- 建议52:推荐使用String直接量赋值 一般对象都是通过new关键字生成的,但是String还有第二种生成方式,也就是我们经常使用的直接声明方式,这种方式是极力推荐的,但不建议使用new String("A")的方式赋值。为什么呢?我们看如下代码: public class Client58 { public static void main(String[] args) { String str1 = "詹姆
在夜间由于视线问题,视野范围大大减少,醉酒驾车、闯红灯问题时有发生,如何减少交通事故的发生,道路监控在这方面有着很大的帮助。但同样的问题,夜晚则是考验监控设备的时候,如何能更清楚的监控道路车辆,对于减少交通事故能够起到很大的帮助。
传统的神经网络所存在的问题:图片的输入维度比较大,具体如下图所示,这就造成了权重w的维度比较大,那么他所占用的内存也会比较大,计算w的计算量也会很大
拦截导弹 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述 某国为了防御敌国的导弹袭击,发展中一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于等于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国导弹来袭。由于该系统还在试用阶段,所以只用一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。 输入第一行输入测试数据组数N(1<=N<=10) 接下来一行输入这组测试数据共有多少个导弹m(1<=m<=20) 接下来行输入导弹依次飞来的高度,所有高
某国为了防御敌国的导弹袭击,发展出一种导弹拦截系统。但是这种导弹拦截系统有一个缺陷:虽然它的第一发炮弹能够到达任意的高度,但是以后每一发炮弹都不能高于前一发的高度。某天,雷达捕捉到敌国的导弹来袭。由于该系统还在试用阶段,所以只有一套系统,因此有可能不能拦截所有的导弹。 输入导弹依次飞来的高度(雷达给出的高度数据是不大于30000的正整数),计算这套系统最多能拦截多少导弹,如果要拦截所有导弹最少要配备多少套这种导弹拦截系统。
图神经网络由于其在处理非欧空间数据和复杂特征方面的优势,受到广泛关注并应用于推荐系统、知识图谱、交通道路分析等场景。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度学习模型。它们的设计灵感来自于生物学中的视觉系统,旨在模拟人类视觉处理的方式。在过去几年中,CNN已经在图像识别、目标检测、图像生成和许多其他领域取得了显著的进展,成为了计算机视觉和深度学习研究的重要组成部分。
BiDAF(Bi-Directional Attention Flow,双向注意力流)是一种常用的问答任务机器学习模型,本文演示了BiDAF是如何使用三种嵌入机制将单词转化为向量形式的。
PWM简介 PWM(Pulse Width Modulation)就是我们经常说的脉宽调制,是广泛应用于变流控制,调速控制,调光控制等领域中,PWM技术以其控制简单灵活,动态响应灵活等等优点而广泛应用于电力电子技术中,也是一直研究的热点。随着电子技术的发展,现在大多数的MCU都集成有PWM模块,所有PWM称为利用微处理器的数字信号对模拟电路进行控制的一种非常经典技术。PWM控制技术主要应用在电力电子技术行业,具体讲,包括新能源发电、交直流电机调速、直流供电等领域,主要实现对各种开关管的控制,如IGBT,IG
原文作者:Edwin Chen 翻译:Jingzi Zhang 我们最近的Instacart购物车分析比赛中,向Kagglers提出了一个挑战,来预测一个Instacart消费者会再次购买哪些商品并在何时购买。 想象一下,如果,当你用完牛奶时,Instacart已经准备好将牛奶加入你的购物车,或者Instacart已经知道现在是时候再次购买你喜欢的冰激凌了。 这种侧重于理解时间行为模式的问题使得这个问题与普通的项目推荐有所不同,在普通项目推荐中,我们通常假设用户的需求和偏好在短时间内相对固定。 对于Netf
查找数组(序列)中最大值或最小值的算法有很多,接下来我们以 {3,7,2,1} 序列为例讲解两种查找最值的算法,一种是普通算法,另一种是借助分治算法解决。
Java语言提供了八种基本类型。六种数字类型(四个整数型,两个浮点型),一种字符类型,还有一种布尔型。
状态空间建模是一种高效、灵活的方法,用于对大量的时间序列和其他数据进行统计推断(点击文末“阅读原文”获取完整代码数据)。
本文介绍了状态空间建模,其观测值来自指数族,即高斯、泊松、二项、负二项和伽马分布。在介绍了高斯和非高斯状态空间模型的基本理论后,提供了一个泊松时间序列预测的说明性例子。最后,介绍了与拟合非高斯时间序列建模的其他方法的比较。
首先看一下什么是可见性: 定义一个boolean型变量,然后阿巴阿巴阿巴阿巴(看代码看代码) 代码示例:
为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题,本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异,提高蝴蝶的全局搜索能力;其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力;最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重,提升了算法的寻优性能。因此本文提出一种混合策略改进的蝴蝶优化算法(CWBOA)。
而在最终的用户测试阶段里,TeethTap成功识别了11位参与者的1382个牙齿动作中的1256个,平均准确度达90.9%。
模型采用动态K-max pooling取出得分top-k的特征值,能处理不同长度的句子,并在句子中归纳出一个特征图,可以捕捉短和长期的关系。并且该模型不依赖解析树,适用于任何语言基。
LDR SDR HDR简介相机里的HDR视频行业的HDRHDR标准体验真正的HDR参考链接
结合pandas学习《极简统计学》。第一章《用频数分布表和直方图刻画数据的特征》练习。
原文标题:Teaching a NeuralNetwork to play a game using Q-learning 作者:Soren D 翻译:杨金鸿 本文长度为6000字,建议阅读12分钟 本文介绍如何构建一个基于神经网络和Q学习算法的AI来玩电脑游戏。 我们之前介绍了使用Q学习算法教AI玩简单游戏,但这篇博客因为引入了额外的维度会更加复杂。为了从这篇博客文章中获得最大的收益,我建议先阅读前一篇文章(https://www.practicalai .io/teaching-ai-play-si
强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)是机器学习的一个重要分支,前段时间人机大战的主角AlphaGo正是以强化学习为核心技术击败人类。在强化学习中,包含两种最基本的元素:状态与动作,在某个状态下执行某种动作,这便是一种策略,学习器要做的就是通过不断探索学习,从而获得一个好的策略。例如:在围棋中,一种落棋的局面就是一种状态,若能知道每种局面下的最优落子动作,那就必胜无疑。
多因子模型在量化投资中占据了绝对的C位,以Barra风险模型,采用截面因子暴露对股票收益率进行建模的方法在业界得到了广泛的使用,可以用非常简单的等式表示截面股票收益与因子暴露之间的关系:
然后我们再通过我制作的gif,配上数据再了解一下过程。假设我们的待排序数组还是[5, 1, 3, 7, 6, 2, 4]。
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