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RSS订阅原创 计算机学报latex模板\renewcommand\figurename失效
今天写课程论文用计算机学报的latex模板，发现模板里面图片的标题居然是手动打编号，于是我想用renewcommand或者captionsetup命令把默认的fig改成图，然后在插入图片的时候就可以用caption命令，这样图片就会自动编号，label命令也会起效，可以用ref来交叉引用。然而renewcommand和captionset一直不起作用，找了一下午，最后发现只要把一个captionhack的包给去掉就好了。...
2022-06-21 18:11:45
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原创 Latex常用语法
多行公式1 \begin{equation} \begin{split} E\left( \left. Z \right| X = 3 \right) &= E\left( \left. \frac{Y}{16} + U_Z \right| X = 3 \right) \\ &= E\left( \left. \frac{X}{48} + \frac{U_Y}{16} + U_Z \right| X
2022-03-23 15:09:21
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原创 TASK6-Boosting
作业1. Adaboost的基本思路？2. Adaboost与GBDT的联系与区别？3. Boosting与Bagging的区别，以及如何提升模型的精度？4. 使用基本分类模型和Boosting提升的模型，并画出他们的决策边界。5. 尝试使用XGboost模型完成一个具体的分类任务，并进行调参。...
2021-08-26 20:08:03
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原创 TASK5-Bagging
作业1. 什么是bootstraps？2. bootstraps与baggingn的联系。3. 什么是bagging？4. 随机森林与bagging的联系与区别。5. 使用偏差与方差理论阐述为什么bagging能提升模型的预测精度？6. 请尝试使用bagging与基本分类模型或者回归模型做对比，观察bagging是否相对于基础模型的精度有所提高？7. 假如让你来实现bagging看，你会使用python+numpy+sklearn的基础模型来实现bagging吗？...
2021-08-25 11:28:21
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原创 TASK04-分类问题
视频要点P20 分类问题的概述与解决方案回归预测连续值，分类预测离散值不同类别预测错误的代价不相同真阳性TP：预测值和真实值都为正例；真阴性TN：预测值与真实值都为正例；假阳性FP：预测值为正，实际值为负；假阴性FN：预测值为负，实际值为正；混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。分类模型的指标：准确率：分类正确的样
2021-08-23 20:12:15
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原创 TASK3-方差和偏差理论
视频要点P13 偏差和方差理论方差这里直接粘贴一个视频里的例子，很形象：我们想要建立一个线性回归模型，可以通过输入中国人身高去预测我们的体重。但是显然我们没有办法把全中国13亿人做一次人口普查，拿到13亿人的身高体重去建立模型。我们能做的就是从13亿中抽1000个样本进行建模，我们对这个抽样的过程重复100遍，就会得到100个1000人的样本集。我们使用线性回归模型估计参数就能得到100个线性回归模型。由于样本抽取具有随机性，我们得到的100个模型不可能参数完全一样，那么这100个模型之间的差异就
2021-08-20 17:51:18
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原创 CH2-回归问题
视频学习要点P1 有监督学习和无监督学习有监督学习： 有因变量，有特征向量，目标是能够对未在数据集中出现的输入给出合理的预测，可分为：回归：目标变量连续分类：目标变量离散无监督学习： 无因变量，有特征向量，目标是寻找数据中的结构典型数据集：有监督学习数据集：回归：sklearn.datasets.load_boston分类：load_iris无监督学习数据集：月牙型非凸集：make_moons符合正太分布的聚类数据：make_blobsP2 回归问题解决
2021-08-18 21:55:23
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原创 天池OCR竞赛上分
OCR Paddle环境配置和训练笔记：天池OCR竞赛coggle baseline环境配置和训练天池OCR竞赛Paddle finetune笔记：天池OCR竞赛实践对recognizer进行finetune这一步的具体做法参考前一篇笔记：天池OCR竞赛实践，finetune后效果还是比较明显的。在我的电脑上，用完全没有finetune后的模型直接进行预测，得到的分数是0.6020，单独对detector进行finetune后得到的分数是0.6192，单独对recognizer进行finetune后
2021-07-17 16:17:10
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原创 天池OCR竞赛实践
OCR Paddle环境配置和训练笔记：天池OCR竞赛coggle baseline环境配置和训练OCR简介OCR全称为Optical Character Recognition，即光学字符识别，简单来说就是从实际生活、生产中的图像提取出文字信息（具体定义可参考百度百科：光学字符识别）。这个任务可难可易，简单情形下的OCR任务准确率已经很高了，但在复杂情况下想要提高准确程度仍是一件相当难的任务。而本次比赛中就属于比较复杂的情形，尤其是小票这种数据，会有很多光照、笔记和不规则的角度等的影响，难度比较大。
2021-07-12 17:38:54
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原创 天池OCR竞赛coggle baseline环境配置和训练
baseline地址：https://gitee.com/coggle/tianchi-intel-PaddleOCR该方法采用的是百度的paddle框架，在配置时环境时遇到了一些问题，在这片文章中记录一下。1 命令行首先从文章开头的网址中把整个工程下载并解压。之后按照网站里面的教程需要运行run.sh文件，但是最近刚买的新电脑还没装ubuntu系统，而Anaconda的Powershell Prompt命令行虽然支持不少Linux系统的命令，但是无法执行./run.sh或者sh run.sh，所以这
2021-07-10 12:40:45
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原创 将vim配置成python编辑器
参考： 1. Vim与Python真乃天作之合：打造强大的Python开发环境 2. vundle: vim插件管理安装之错误总结 3. 使用vim打造自己的python编辑器 4. 使用vim打造自己的python编辑器set nocompatible " requiredfiletype off ...
2018-08-06 17:03:28
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原创 2-3. 超参数调试、Batch正则化和程序框架
[code=python] def load_dataset(): train_dataset = h5py.File(‘datasets/train_signs.h5’, “r”) train_set_x_orig = np.array(train_dataset[“train_set_x”][:]) # your train set features train...
2018-07-26 19:08:43
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原创 2-2. 改善深层神经网络
Mini-Batch1. 简述2. 两个概念3. 为Mini-Batch选择合适的大小3-1. 为什么要选择合适的大小3-2. 如何选择大小Mini-Batch1. 简述所谓mini-batch，就是将整个样本集划分成很多个小的样本集。2. 两个概念. Batch gradient descend：相当于大小为m （m为样本数量）的mini-...
2018-07-24 16:35:18
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Xilinx公司FPGA原理图库和封装导出指南（附7系列FPGA封装信息表和处理代码）.rar
2023-02-10
空空如也
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