2012-2-21随机学习

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#移动开发

本文介绍如何在Android应用中实现悬浮窗功能，通过使用HTML处理图片显示、字体样式、超链接等，以及实现渐显按钮的左右滑动效果。此外，还详细解释了Android系统搜索对话框的使用方法，提供了丰富的示例代码。
机器学习笔记-XGBoost
专注大数据与人工智能技术分享，欢迎私信加群互相学习！
08-01 6800
XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。更重要的是，XGBoost在系统优化和机器学习原理方面都进行了深入的考虑。
机器学习-分类随机森林分析(randomForest模型构建、参数调优、特征变量筛选、模型评估和基础理论等)
qq_39859424的博客
05-15 7057
此文主要涉及随机森林分类分析，主要包含以下几部分内容： 1）随机森林基础知识 2）randomForest()认识及构建分类判别模型； 3）随机森林参数调优 4）随机森林模型评估 classification rate、Sensitivity和specificity和ROC curve/AUC value 5）特征变量重要性筛选及绘图 重要性指数排序、交叉验证及Boruta算法筛选 一、 准备数据 此处使用的包含......
机器学习（08）-集成学习之随机森林原理详解
blaank的博客
05-17 4263
随机森林详解1. 随机森林的简介2. 随机森林算法2.1. Bagging算法2.2. 随机森林算法原理2.3 随机森林的OOB估计2.4 随机森林的特征选取2.4.1. 随机输入变量选取2.4.2. 随机组合输入变量2.4.3 随机特征数的确定2.5. 随机森林的优缺点2.5.1. 随机森林优点2.5.2. 随机森林缺点3. 应用举例（python代码实现）4. 参考文献 1. 随机森林的简介 随机森林（Random Forest，简称RF）拥有广泛的应用前景，从市场营销到医疗保健保险，既可以用来做市场营
05-SNAP处理Sentinel-2 L2A级数据(三)
晚秋的专栏
01-15 2462
转载自：https://blog.youkuaiyun.com/lidahuilidahui/article/details/103831851 05-SNAP处理Sentinel-2 L2A级数据（三） 前言 数据集 崇明岛简况 无监督分类 监督分类 分类类别的确定 创建训练样本集 创建矢量容器 矢量编辑工具 查看矢量数据管理器帮助文档 勾绘多边形 修改或删除图形位置或者端点 选择模式1 选择模式2 选择模式3
EfficientNet v2网络学习记录--更小更快
panghuzhenbang的博客
05-05 2276
论文地址：2021 CVPR --Google 《EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training》 亮点： 使用训练感知神经结构搜索和缩放的组合，以共同优化训练速度和参数效率； 在EfficientNet的基础上，引入了Fused-MBConv到搜索空间中； 引入渐进式学习策略、自适应正则强度调整机制使得训练更快； 进一步关注模型的推理速度与训练速度。 1. 引言 论文提出一种训练速度更快、参数量更少的卷积神经网络EfficientNet
联邦学习算法介绍-FedAvg详细案例-Python代码获取
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Python领域优质萌新学习笔记
03-12 2万+
在DP-FedSGD中，被选中的参与方使用全局模型参数对局部模型进行初始化，通过批梯度下降法进行多轮梯度下降，计算梯度更新量。而在DP-FedAVG中，是利用一个批次的数据进行一次梯度下降，计算梯度更新量。由服务端收集各客户端的梯度信息，通过聚合计算后再分发给各客户端，从而实现多个客户端联合训练模型，且“原始数据不出岛”，从而保护了客户端数据隐私。假设中心方是好奇的，那么客户端通过某种规则向其他客户端广播梯度信息，收到梯度信息的客户端聚合参数并训练，将新的梯度信息广播。面向神经网络模型, 假设网络总共有。
从代码学习深度学习 - 语义分割和数据集 PyTorch版
weixin_43887510的博客
05-10 2002
本文介绍了语义分割的基本概念及其在计算机视觉中的重要性，并详细解析了Pascal VOC2012数据集。语义分割旨在为图像中的每个像素分配类别标签，提供更精细的场景理解。文章对比了语义分割、图像分割和实例分割的区别，重点分析了Pascal VOC2012数据集的组成、类别、数据格式及评价指标。此外，提供了辅助工具代码和读取数据集的PyTorch实现，为后续的模型训练奠定了基础。Pascal VOC2012作为经典数据集，广泛应用于算法开发和基准测试。
条件随机场CRF - 表示
皮皮blog
10-30 6669
http://blog.youkuaiyun.com/pipisorry/article/details/78397543 CRF简介 HMM的局限性 1，该模型定义的是联合概率，必须列举所有观察序列的可能值，而这对多数领域来说是比较困难的。 2，基于观察序列中的每个元素都相互条件独立。即：在任何时刻观察值仅仅与状态序列中的一个状态有关。而大多数现实世界中的真是观察...
机器学习笔记 - YOLO家族简介
学以致用 知行合一
04-09 5627
目标检测是计算机视觉中最重要的课题之一。大多数计算机视觉问题都涉及检测视觉对象类别，如行人、汽车、公共汽车、人脸等。这一领域不仅限于学术界，而且在视频监控、医疗保健、车载传感和自动驾驶。 许多用例，尤其是自动驾驶，需要高精度和实时推理速度。因此，选择适合速度和准确性要求的物体检测器变得至关重要。YOLO（You Only Look Once）是一种单级目标检测器，用于实现两个目标（即速度和准确性）。而今天，我们将通过涵盖所有 YOLO 变体（例如，YOLOv1、YOLOv2、......
（学习笔记）十大经典算法——K-means聚类算法
weixin_42985978的博客
03-21 3623
聚类算法是在无监督的情况下将对象自动分组的一种分析方法，典型的聚类算法分为三个阶段：特征选择和特征提取，数据对象间相似度计算，根据相似度将数据对象分组。聚类算法的目标是将数据集合分成若干簇，使得同一簇内的数据点相似度尽可能大，而不同簇间的数据点相似度尽可能小。可分为层次聚类算法和划分聚类算法。
江苏省苏州市2012-2013学年八年级数学第二学期期末模拟测试试卷2 苏科版
08-19
19. 方程求解：解方程10x^2 - 5x + 21 = 11x - 12，使用二次方程求根公式。 20. (5 分) 解答题：未给出具体内容，但题目可能涉及几何图形的性质、证明或计算，可能需要应用勾股定理、相似三角形等概念。 由于篇幅...
江西省安福中学2012-2013学年高二生物下学期期中试题新人教版
08-19
【标题】和【描述】提到的是江西省安福中学2012-2013学年高二生物下学期期中考试的试题，这表明这是一个针对高中生物学习的知识点总结。【标签】为"课件"，暗示了这是教学资料的一部分。 **知识点解析：** 1. **...
河北省唐山一中2012-2012学年度高二数学第二学期期末考试试题 理
08-19
2. 导数与斜率：直线与曲线在某点的切线互相垂直，可以通过求曲线在该点的导数来确定切线的斜率，进而求得另一条直线的斜率。 3. 回归直线方程：回归直线的斜率和截距可以通过最小二乘法计算得出，这里的斜率是1.23...
广西柳江县实验高中2012-2013学年高二数学下期中试题旧人教版
08-19
这份广西柳江县实验高中2012-2013学年高二数学下期中试题主要涵盖了概率论与数理统计以及组合数学的相关知识点。这些题目旨在考察学生对排列组合、概率计算以及二项式定理的理解和应用。 1. 选择题中的第1题和第5题...
2012-2013年计算机基础知识习题1.0.pdf
10-10
2. 计算机至今仍然采用冯·诺依曼提出的“存储程序方式”工作，即程序和数据都存储在计算机的内存中，由中央处理器按顺序执行。 3. 电子计算机的最重要特征是存储程序自动控制，这使得计算机能够根据预设的指令执行...
MVP改成MVVM模式
u014035162的专栏
12-05 624
面将登录示例改造成（基于 Android Jetpack 的 ViewModel + LiveData + DataBinding），核心是抛弃 Presenter 中间层，通过 ViewModel 管理数据和业务逻辑，LiveData 实现数据驱动 UI，DataBinding 简化视图与数据的绑定。
Mach-O 文件解析：App 二进制的内部结构
最新发布
Sheffi
12-05 601
本文深入解析了iOS/macOS应用的Mach-O二进制文件格式。主要内容包括：1) Mach-O概述，介绍其作为苹果系统可执行文件格式的特点及常见类型（可执行文件、动态库、插件等）；2) 通用二进制文件结构，展示如何通过lipo工具处理多架构文件；3) Mach-O的三大组成部分（Header头部、Load Commands加载命令和Data数据段），为逆向工程、启动优化、安全加固等场景提供底层支持。文章采用图表结合命令示例的方式，清晰展示了Mach-O的内部结构和工作原理。
Flutter使用VS Code打包app
u010112509的博客
12-03 296
本文介绍了Flutter开发环境的完整配置流程。首先在VSCode中安装Flutter和Dart插件，下载Flutter镜像源并配置环境变量。接着安装Android Studio及对应SDK，配置Java和Android相关环境变量。最后详细说明了创建Flutter项目、修改gradle源以及打包APK的具体步骤，包括设置本地gradle路径和构建release版本APK的命令。整个配置过程涵盖了从开发工具安装到项目构建的全流程。
Android开发转AI行业路径建议
dongdeaiziji的专栏
12-04 740
摘要：本文为Android开发者提供向人工智能领域转型的系统性建议。首先建议选择移动端AI、算法或工程层等细分方向，发挥原有工程优势。知识体系构建分为数学基础、机器学习、深度学习和移动端AI融合四个层级，推荐优先掌握实践性内容。实战路线分三阶段推进，从基础验证到工业级实践。转型策略强调内部转岗、渐进式过渡和作品集打造，同时提醒避免过度学术化、保持编码习惯等常见误区。建议重点关注AI工程化岗位，预计过渡周期约9-12个月。
目标检测mobilenetv3-ssd
05-08
训练过程中，用户可能需要了解超参数的设置，比如学习率、优化器（如SGD或Adam）、批次大小，以及训练周期数。还要提到使用GPU加速训练，以及保存检查点。这部分需要具体但简洁的步骤，避免用户感到困惑。 推理阶段...
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