青春正年少我要大声笑lamusique

【强化学习】⚠️手把手带你走进强化学习 2⚠️ OPP 算法实现月球登陆器 (PyTorch 版)_我是小白呀的博客-优快云博客

这篇文章的初衷是针对科大讯飞2021丨广告点击率预估挑战赛 Top1方案(附完整代码)_Jack_Yang的博客-优快云博客进行补充。博客的信息量很少，对任务背景的介绍也不太对，说实话令人费解。我想的是能不能写份博客视为补充，更加严谨，也是这份博客的缘由。比赛是讯飞的比赛2021 iFLYTEK A.I.开发者大赛-讯飞开放平台。大赛已经结束，博主也没能拿到数据，很遗憾只能介绍结合大赛数据格式、代码说明算法设计的思维。1. 任务背景广告点击率预估是在线广告交易的核心环节之一，如果说一..

目录1、Prophet 简介2、Prophet 适用场景3、Prophet 算法的输入输出4、Prophet 算法原理5、Prophet 使用时可设置的参数6、Prophet 学习资料参考7、Prophet 模型应用7.0 背景描述 7.1 导入数据 7.2 拟合模型 7.3 预测（使用默认参数） 7.4 趋势突变点 7.5 季节性、假期效应 7.6 模型诊断（内置方法） 7.7 模型评估正文1、Prophet 简介fbprophet是facebook

文本分类——搭建Transformer模型Keras官方案例链接Tensorflow官方案例链接Paddle官方案例链接Pytorch官方案例链接本文参考博客有：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44574333/article/details/109637755注：本系列仅帮助大家快速理解、学习并能独立使用相关框架进行深度学习的研究，理论部分还请自行学习补充，每个框架的官方经典案例写的都非常好，很值得进行学习使用。可以说在完全理解官方经典案例后加以修改便可以解决大多数常见.

BatchNormalization、LayerNormalization、InstanceNorm、GroupNorm、SwitchableNorm总结请参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/liuxiao214/article/details/81037416

图卷积神经网络(GCN)理解与tensorflow2.0代码实现https://blog.youkuaiyun.com/VariableX/article/details/109820684

前期有学过scrapy框架，目前想整合selenium进行学习！

代码白嫖+原理介绍：请看这篇博客。。。https://blog.youkuaiyun.com/huanghaocs/article/details/96568992?utm_medium=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_feed_404.none-task-blog-BlogCommendFromBaidu-2.nonecas...

继优化内存、分块读取理念之后，我觉得下一步应该是增量训练方法的应用机器学习-增量训练方法1. 为什么要增量训练做过机器学习的同学都知道，有时候训练数据是很多的，几十万几百万也是常有的事。虽然几十万几百万只看记录数不算多，但是如果有几百个特征呢，那数据集是很恐怖的，如果存成numpy.float类型，那绝对是把内存吃爆。（其实np.float类型只占用了9M内存，相比于24M的str算很小了）我就是在这种情况下，开始考虑增量模型的增量训练。现在的机器都很便宜了，为什么不能放在服务器上.

超级干货：Python优化之使用pandas读取千万级数据环境：Linux-cenos5processor : 31model : 62model name : Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHzcpu MHz : 2000.066cache size : 20480 KBmemory : 125G在如上所述的单机环境中，使用一些优化可以使基于pandas数据格式的模型训练数据容量由600W增长为至少2000W，训练时间减少.

一、绘图判断一般对于强相关性的两个变量，画图就能定性判断是否相关散点图 seaborn.scatterplot # 散点图矩阵初判多变量间关系data = pd.DataFrame(np.random.randn(200,4)*100, columns = ['A','B','C','D'])pd.plotting.scatter_matrix(data,figsize=(8,8), c = 'k',

一、RoIPooling与RoIAlign1.1、RoIPooling通过对Faster RCNN的学习我妈了解的RolPooling可以使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理针对上图 1)Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32(即表示，经过网络层后图片缩小为原图的1/32),原图800*800,最后一层特征图feature map大小...

===========================================================有现成的代码：https://github.com/Kongsea/FPN_TensorFlow推荐根据该博客来学习：https://www.jianshu.com/p/324af87a11a6============================================================纸上得来终觉浅，须知此事要coding！ResNet+FPN

https://github.com/carpedm20/DCGAN-tensorflow内部有文档说明

我是一个搬运工！！github地址为：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3参考文章为：https://mp.weixin.qq.com/s/cq7g1-4oFTftLbmKcpi_aQ

残差网络学习心得残差网络介绍 为什么残差网络有如此好的表现？残差网络介绍ResNets是由残差块构建的，首先先解释一下什么是残差块。这是一个两层神经网络在L层进行激活。计算过程是从a[l]开始，首先进行线性激活 。根据这个等式，通过a[l]算出z[l+1]即a[l]乘以权重矩阵再加上偏差因子，然后通过非线性Relu激活得到a[l+1]。随后我们再进行线性激活，从下面等式可以得出z[l+2]。最后根据这个等式再进行Relu非线性激活这里的g指的是Relu非线性函数换句话说，信息流从

（博主做控制非机械出身，却有着要做机械的命，只能硬着头皮上了。）本章主要内容：如何在ADAMS2013环境下搭建二自由度机械臂平台1、在更改文件路径，最好新建一个文件夹twoDOFLink，所有工作文件放在同一个文件夹中，并新建BIN文件MODEL.bin。2、选取连杆（物体），画出两连杆。如图3、设置运动副（连接）：选择旋转副，地面与杆1的一端相连，杆1的另一端与杆2的一...

select * from employeeswhere hire_date = (select hire_date from employees order by hire_date desc limit 2,1 )LIMIT m,n : 表示从第m+1条开始，取n条数据；LIMIT n ： 表示从第0条开始，取n条数据，是limit(0,n)的缩写。...

在这个解决方案中，分别新建两个项目，其中在解决方案属性中，对启动项目进行操作。Test_xlog_dll表示 对动态链接库进行操作 （消费方）Xlog_dll表示 产生动态链接库 （生产方）对xlog_dll配置/*生产方*///dll输出设置//常规 =》输出目录设置 ..\..\bin//修改链接器=》 常规 =》输出路径 $(OutDir)$(TargetName)_d$(TargetExt)...

可参考https://blog.youkuaiyun.com/iicy266/article/details/11906509直接的讲，C++中基类采用virtual虚析构函数是为了防止内存泄漏。具体地说，如果派生类中申请了内存空间（new malloc calloc），并在其析构函数中对这些内存空间进行释放（就需要手写delete free）。假设基类中采用的是非虚析构函数，当删除基类指针...

思考：每个变量，拥有属性。有没有一些属性，归所有对象拥有？4.1静态成员变量1）定义静态成员变量 关键字 static 可以用于说明一个类的成员， 静态成员提供了一个同类对象的共享机制把一个类的成员说明为 static 时，这个类无论有多少个对象被创建，这些对象共享这个 static 成员静态成员局部于类，它不是对象成员例如：#includ...

在机器学习、深度学习中使用的优化算法除了常见的梯度下降，还有 Adadelta，Adagrad，RMSProp 等几种优化器，都是什么呢，又该怎么选择呢？在 Sebastian Ruder 的这篇论文中给出了常用优化器的比较，今天来学习一下：https://arxiv.org/pdf/1609.04747.pdf本文将梳理：每个算法的梯度更新规则和缺点 为了应对这个不足而提出的下一个...

在本文中，你将学习到以下内容：将图片数据制作成tfrecord格式 将tfrecord格式数据还原成图片前言tfrecord是TensorFlow官方推荐的标准格式，能够将图片数据和标签一起存储成二进制文件，在TensorFlow中实现快速地复制、移动、读取和存储操作。训练网络的时候，通过建立队列系统，可以预先将tfrecord格式的数据加载进队列，队列会自动实现数据随机或有序地进出栈...

之前一直学习各种关联分析算法，这回想实战一下。可参考《数据分析与挖掘实战》第八章挖掘目标借助三阴乳腺癌患者的病理信息，挖掘患者的症状与中医振型之间的关联关系对截断治疗提供依据，挖掘潜性证素挖掘流程1、原始数据整理2、数据的预处理，包括数据清洗、属性规约、数据变换3、基于建模数据，采用关联规则算法，调整模型输入参数，获取中医证素与癌症TNM分期之间的关系4、结合实际，...