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RSS订阅原创 Pycharm导出python环境迁移：Conda/pip环境
复制代码和环境文件夹，然后在pycharm中打开和设置。出现奇怪的@路径（pip特定版本问题）2.1.在新环境安装。2.2或者下载离线包。
2023-09-25 21:07:21
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转载 BatchNorm和LayerNorm的对比
BatchNorm适用于CV，而LayerNorm适用于NLP，这是由两个任务的本质差异决定的，视觉的特征是客观存在的特征，而语义特征更多是由上下文语义决定的一种统计特征，因此他们的标准化方法也会有所不同。
2023-02-22 22:49:20
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原创 GCN, GAT, GraphSAGE对比【整理】
GCN, GAT, GraphSAGE对比1234561gcn 增加深度会降低模型效果主要是因为过度平滑的问题。现在解决这个问题的方法主要就是 skip-connection 的方法，其中包括你说的残差网络。这方面推荐你几篇论文:1.DeepGCNs: Can GCNs Gobas Deep as CNNs? 这篇论文主要讨论了 GCN 的深度问题，文中才用了 ResGCN，DenseGCN 和 Dilation 等方法，最后效果比较明显。网络层数可以达到 56 层，并且有 3.7 个点的提升。2
2022-04-09 21:21:11
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原创 非平衡数据损失函数之Focal Loss for Dense Object Detection
最近在思考非平衡数据集的分类问题，总是觉得交叉熵（CE）即使带了权重也并不够orientied。
2022-03-14 16:34:01
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原创 Python + selenium + request 滚动爬取某D图片
Python + selenium 滚动爬取某D图片问题背景代码欢迎各位大佬一起讨论！问题背景博主小白在进行一个基于机器学习的菜品识别项目，训练yolo模型需要大量样本。【也看到有人只用了十几张，疑惑，欢迎指正讨论】但发现网上现成的代码大多数只能下载一次访问所加载的35张图片，而要获取更多只能手动下滑页面，等待后台xhr再加载。话不多说，直接上代码代码// arthor：Kadima08from selenium import webdriverimport timeimport os
2020-11-17 11:45:07
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原创 吴恩达机器学习第二章 学习笔记
第二章 模型评估与选择2.1经验误差与过拟合经验误差m样本数量，Y样本正确结果，预测结果Y’——>错误a个error rate：E=a/m 误差：|Y-Y’| accuracy=1-E训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”，新样本上的误差称为“泛化误差”过拟合把训练样本自身的一些特点当作所有潜在样本都具有的性质，泛化能力下降欠拟合容易克服，而过拟合较为麻烦且无法彻底避免2.2评估方法...
2020-08-12 16:16:22
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原创 20200809-Supervise
Supervised vs. UnsupervisedSup.Features are matched with lables in training dataset.Classification of Sup.Regression(successive)fit the curve y=f(x)Classification(discret&finite)usually input vectors and output lablesUnsup.Relation
2020-08-09 23:22:27
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空空如也
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