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原创 caffe 实现多标签输入（multilabel、multitask）
caffe 本身并不支持 多类标的输入， 该框架主要用于解决图片分类的问题，而目前，两个重要的问题需要多标签的输入：多任务学习（multi-task）和多标签分类（multi-label），本文针对这两个问题，实现了多标签的输入 目前，网上流行的多标签输入方法主要有以下四种： 1. 最简单，使用mxnet，它本身支持了多标签分类的问题，因此也自带了多标
2016-03-23 08:26:32
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转载 很有意思的傅立叶变换
看了2篇有趣的博文：https://www.leiphone.com/news/201706/HJWOsm2lCtCIpVVK.htmlhttps://www.leiphone.com/news/201706/J6ayzLin0AuIGRzR.html
2018-12-16 16:42:23
258
原创 图同构算法（weisfeiler-Lehman）
https://www.slideshare.net/pratikshukla11/graph-kernelpdf初始的时候，两个图的全部节点赋值1，然后做多轮wl，出现节点ID和各ID出现次数不一致的情况就认为不是Isomorphism...
2018-12-09 22:17:29
15388
原创 常用词向量对比
常用词向量方法对比本文测试常用的几个WordEmbedding方法，并对比效果常用词向量Word2Vec这是通过上下文信息预测词向量方法的典型代表，主要包括CBOW和Skip-gram两种，测试用的是CBOW + NegtiveSampling代码：https://code.google.com/p/word2vec/论文：https://arxiv.org/pdf/...
2018-07-29 16:05:49
2609
原创 Wikipedia 语料库处理
参考：http://licstar.net/archives/262参考的博客略旧，根据博客内容调整了处理过程第一步：下载语料最新的：http://download.wikipedia.com/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2第二步：抽取正文下载 Wikipedia Extractor：https://g...
2018-06-23 16:36:12
1315
转载 修改mysql的数据目录，无法启动
https://blog.youkuaiyun.com/lliangdd/article/details/52092542
2018-06-23 00:13:16
4189
原创 Unable to get the default Bean Validation
avax.persistence.validation.mode默认情况下是auto的，就是说如果不设置的话它是会自动去你的classpath下面找一个bean-validation**包，但是找不到，所以beanvalitionFactory错误。 由于javax.persistence.validation.mode的属性值默认是auto，所以会出错。 在hibernate.cfg.xml...
2018-06-16 15:22:33
315
原创 Access denied for user ‘root’@‘localhost’ or Linux 下找不到 mysql.sock
Ubuntu 下 开启 MySQL在Ubuntu下开启MySQL常见的两个坑：1 Linux 下找不到 mysql.sock2 Access denied for user ‘root’@‘localhost’安装Ubuntu下安装MySQL，参考：https://www.cnblogs.com/EasonJim/p/7147787.html...
2018-06-15 00:35:43
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原创 PRML读书笔记——线性分类模型
这一章主要介绍线性分类模型，包括生成模型和判别模型。所谓线性模型，是指决策面是输入向量x的线性函数，决策面是D维输入空间的D-1维超平面
2017-04-23 15:01:41
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原创 PRML读书笔记——线性回归模型
这一章从线性回归模型的基本形式出发，主要围绕线性基函数的回归模型展开，分析了最大似然估计和最小平方误差函数的关系、最小平方误差函数的几何意义、正则化的最小平方误差，然后用偏置-方差分解的角度理解正则化项；用贝叶斯的思想分析线性回归模型，介绍了模型证据的意义，最后分析线性回归模型的局限性
2017-04-22 15:53:47
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原创 PRML读书笔记——概率分布
本章主要介绍各种概率分布，包括伯努利分布、Beta分布、狄利克雷分布、高斯分布（重点）、指数族分布和非参数化方法估计的概率分布等
2017-04-21 18:09:58
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原创 PRML读书笔记——神经网络
线性模型会被维数灾难问题限制，为了将模型应用于大规模的问题，需要根据数据调节基函数。一种方法是实现固定基函数的数量，但使用参数形式的基函数，这些参数可以在训练阶段调节，而神经网络就是这样一种模型。
2017-04-20 16:56:17
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原创 PRML读书笔记——Kernel Methods
本章主要介绍核方法相关的知识，包括对偶表示、构造核、常见的核函数以及将核方法应用于高斯过程核方法
2017-04-19 21:08:30
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原创 PRML读书笔记——组合模型
我们经常发现，可以通过以某种方式将多个模型结合到一起的方法来提升性能，而不是独立地使用一个单独的模型。本章主要基于模型组合的思想，分析committe方法、提升的方法、条件混合模型，也顺带讲解决策树模型。
2017-04-18 12:20:36
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原创 PRML读书笔记——顺序数据
这一章主要讲解隐马尔科夫模型和线性动态系统。它们都是马尔科夫模型衍生出来的，区别是如果潜在变量是离散的，模型变成了隐马尔科夫模型，潜在变量是连续且服从高斯分布的，模型变成线性动态系统。这两个模型的推导和求解非常相似，这里主要介绍隐马尔科夫模型，线性动态系统的推导和预测也与它相似，但由于是高斯模型，推导过程其实会变得比较复杂，这里不做介绍
2017-04-17 11:56:37
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原创 PRML读书笔记——采样方法
我们假设，使⽤解析的⽅法精确地求出对应期望是⼗分复杂的。因此，我们采用采样的方法抽取出样本，计算出对应的值本章的采样方法主要包括：重要采样、拒绝采样、蒙特卡罗采样、吉布斯采样、切片采样和混合蒙特卡罗采样等
2017-04-15 16:06:09
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原创 PRML读书笔记——混合模型与EM
如果观测变量上的边缘概率分布很复杂，可以引入潜在变量，得到观测变量和潜在变量的更加便于计算的联合概率分布。利用联合概率分布分析观测变量的概率。也就是说，潜在变量的引入是的复杂的概率分布可以由简单的分量组成。EM算法是找到具有潜在变量的模型的最大似然解的方法，本章的主要目的是讲解EM算法。首先通过Kmeans聚类和混合高斯模型引出EM算法，最后给出EM算法的通用形式和理论说明。K均值聚类这里介绍K均值
2017-04-14 20:15:22
1514
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原创 PRML读书笔记——稀疏核机
这一章主要介绍SVM和相关向量机。SVM是一个决策机器，不提供后验概率，而且得到的解是稀疏的，这里的稀疏指的是，只有部分训练样本（支持向量）对模型结果有影响。而RVM是基于贝叶斯方法的，能提供后验概率的输出，并且通常能产生比SVM更稀疏的解。
2017-04-12 21:45:02
1995
原创 Exception in thread "main" java.lang.NoClassDefFoundError: scala/Predef
maven 打包 scala 出现 NClassDefFoundError: scala/Predef
2016-07-07 21:40:28
14353
原创 Effective cpp 读书笔记10
定制new和delete49.了解new-handler的行为50.了解new和delete的合理替换时机51.编写new和delete时需固守常规52.写出placement new也要写placement delete
2016-05-20 20:26:07
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原创 Effective cpp 读书笔记9
模板与泛型编程46.需要类型转换时请为模板定义非成员函数47.请使用traits classes表现类型信息48.认识template元编程
2016-05-20 20:17:35
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原创 Effective cpp 读书笔记8
模板与泛型编程41.了解隐式接口和编译器多态42.了解typename的双重意义43.学习处理模板化基类内的名称44.将与参数无关的代码抽离templates45.运用成员函数模板接受所有兼容类型
2016-05-20 18:51:35
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原创 Effective cpp 读书笔记7
继承与面向对象设计32.确定你的public继承塑模出is-a关系33.避免遮掩继承而来的名称34.区分接口继承和实现继承35.考虑virtual函数以外的其他选择（策略模式）36.绝不重新定义继承而来的non-virtual函数37.绝不重新定义继承而来的缺省参数值38.通过复合塑模has-a或“根据某物实现出”39.明智而审慎地使用private继承40.明智而审慎地使用多重继
2016-05-20 11:31:41
390
原创 Effective cpp 读书笔记6
26.尽可能延后变量定义时的出现时间27.尽量少做转型动作28.避免返回handles指向对象内部成分29.为“异常安全”而努力使值得的30.透彻了解“inlining”的里里外外31.将文件间的编译依存关系降至最低
2016-05-20 10:46:08
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原创 Effective cpp 读书笔记5
设计与声明（下）22.将成员变量声明为private23.宁以non-member、non-friend替换member函数24.若所有参数皆需类型转换，请为此采用non-member函数25.考虑写出一个不抛出异常的swap函数
2016-05-18 14:20:31
364
原创 Effective cpp 读书笔记4
设计与声明（上）18.让接口容易被使用，不易被误用19.设计class犹如设计type20.宁以pass-by-reference-to-const替换pass-by-value21.必须返回对象时，别妄想返回其reference
2016-05-18 13:53:42
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原创 Effective cpp 读书笔记3
资源管理13.以对象管理资源14. 在资源管理类中小心copying行为15.在资源管理类中提供对原始资源的访问16.成对使用new和delete时要采用相同形式17.以独立语句将newed对象置入智能指针
2016-05-18 13:45:31
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原创 Effective cpp 读书笔记2
05.了解C++默默编写并调用哪些函数06.若不想使用编译器自动生成的函数，就该明确拒绝07.为多态基类声明virtual析构函数08.别让异常逃离析构函数09.绝不在构造和析构过程中调用virtual函数10.令operator=返回一个reference to *this11.在operator=中处理“自我赋值”12.复制对象时勿忘其每一个成分
2016-05-10 13:29:04
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原创 Effective cpp 读书笔记1
Effective cpp 读书笔记01.视C++为一个语言联邦02.尽量以const，enum，inline替换#define03.尽可能使用const04.确定对象被使用前已先初始化
2016-05-09 22:51:49
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原创 PCA（主成分分析）浅析
基本知识：方差： 少了个平方 协方差：协方差用于衡量两个变量的总体误差情况，可以说方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况 而协方差矩阵是一个矩阵，其每个元素是各个向量元素之间的协方差。是从标量随机变量到高维度随机变量的自然推广。特征值（向量）：设A为n阶矩阵，若存在常数λ及n维非零向量x，
2016-04-03 12:40:36
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转载 C内存分配方式与C++内存分配方式
C内存分配方式：栈区（stack）—由编译器自动分配释放，存放函数的参数值，局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈。堆区（heap）—一般由程序员分配释放，若程序员不释放，程序结束时可能由OS回收。注意它与数据结构中的堆是两回事，分配方式倒是类似于链表全局区（静态区）（static）—全局变量和静态变量的存储是放在一块的，初始化的全局变量和静态变量在一块区域，未初始化的全局
2016-03-23 17:22:12
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转载 mxnet 运行自己的数据
本文结合了以下两个博客的内容：http://blog.youkuaiyun.com/shuzfan/article/details/50037273http://blog.youkuaiyun.com/sunshine_in_moon/article/details/50266739第一个博客讲的很详细，第二个博客作为补充mxnet上训练主要包含三部分：1. 数据格式的形成： mxne
2016-01-21 19:05:27
6488
原创 linux + cuda7.5 + opencv2.4.8编译caffe
Matlab2013 + cuda7.5 + Ubuntu14.0.4 + python2.7 + opencv2.4.8编译与安装
2016-01-11 21:31:23
2911
空空如也
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