2017.03.20回顾 霸气

本文详细探讨了矩阵求导的概念及其在最小二乘法中的应用,并通过实战编写了最小二乘法的代码。同时,文章还提到了在技术交流中保持自信的重要性。

1、仔细看了矩阵求导的公式,推出了最小二乘的参数表达式,但是矩阵求导公式本身,我尝试推导了一下,发现没对头,矩阵求导的关键就是对其中每一个元素分别求导,然后照着《机器学习实战》写了最小二乘法的代码

2、和群内的伙伴交流了下,也说到了是否有意去外地,这成了我最近亟待考虑的问题

3、其中提到exprian的决策引擎,感觉灵活性比较低,我查了下基本上都是官网的文字介绍,实在难以琢磨出其具体的形式

4、下午接了个电话,聊了下技术,有点慌,不要着急,说慢点儿,把每句话说清楚,有一句说一句 ,说话就是要霸气,自己实践过的,自己证明的技术就是要有信心,打书本的脸,就是一种技术交流的态度,撕逼

5、剩余的时间基本都聊天交流啊,和我姐姐、哥哥,还有博士啊之类的!

回家还是玩了下WOW,打了下几个野团也领悟出了道理,就和第4点一样一样的,自己实践过的战术就是要霸气啊,就是要信心爆炸,说话铿锵有力!之前写了新一年的计划,WOW的时间和运动时间的分配执行上出了一些问题,不用刻意地去追求那些虚幻无收益的虚名了,抓紧时间,把时间用在刀刃上,12367运动第一,先运动再说其他的,还有,一定一定,12点之前睡觉!执行力!执行力!执行力!

胚胎实例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:胚胎实例分割数据集 • 图片数量: 训练集:219张图片 验证集:49张图片 测试集:58张图片 总计:326张图片 • 训练集:219张图片 • 验证集:49张图片 • 测试集:58张图片 • 总计:326张图片 • 分类类别: 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 胚胎(embryo):表示生物胚胎结构,适用于发育生物学研究。 • 标注格式:YOLO格式,包含实例分割的多边形标注,适用于实例分割任务。 • 数据格式:图片来源于相关研究领域,格式为常见图像格式,细节清晰。 二、适用场景 • 胚胎发育AI分析系统:构建能够自动分割胚胎实例的AI模型,用于生物学研究中的形态变化追踪和量化分析。 • 医学与生物研究:在生殖医学、遗传学等领域,辅助研究人员进行胚胎结构识别、分割和发育阶段评估。 • 学术与创新研究:支持计算机视觉与生物医学的交叉学科研究,推动AI在胚胎学中的应用,助力高水平论文发表。 • 教育与实践培训:用于高校或研究机构的实验教学,帮助学生和从业者掌握实例分割技术及胚胎学知识。 三、数据集优势 • 精准与专业性:实例分割标注由领域专家完成,确保胚胎轮廓的精确性,提升模型训练的可靠性。 • 任务专用性:专注于胚胎实例分割,填补相关领域数据空白,适用于细粒度视觉分析。 • 格式兼容性:采用YOLO标注格式,易于集成到主流深度学习框架中,简化模型开发与部署流程。 • 科学价值突出:为胚胎发育研究、生命科学创新提供关键数据资源,促进AI在生物学中的实际应用。
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