2017.05.17回顾

1、写完小结,我记得是10点50,我开始起草招人的要求,先写了一个粗略的要求,没有格式化成普遍的招人格式,然后我去调查那些大数据竞赛的难度和含金量,在知乎和kaggle官网逛了逛,顺便还温习了一个简单的概率问题,独立事件,两个事件同时发生的概率P(AB)=P(A)P(B),和非独立事件,条件概率P(AB)=P(A)P(B|A)

2、下午起床,继续逛知乎和一些大数据平台,了解到kaggle/天池/DC/DF/开赛等大数据竞赛平台,在这些平台去逛了逛,也在知乎上看了一下相关的评论,压力大啊,很多top级的选手,其实很年轻啊,不努力有可能要被应届生碾压啊,但也不能妄自菲薄,我有实际业务经验,这个可能比其比赛名字更为宝贵,取长补短,让自己的技术方方面面都无懈可击,看了下比赛还是挺有意思的,主要是可以积累很多人脉,认识很多技术同仁,所以关注一下这几个平台,下次有比赛一定要去参加试试

3、再回到招人的事上,所以我觉得这些比赛的经历还是很重要的,即便没取得好的成绩,也可以说明对方是一个对技术有热情的人,而且是一个很自觉的人

4、接近要下班的时候,我又把我写的大概的要求,具体化逐条写明,然后也和以前的同学交流了下,可是否有人可以给我推荐

5、吃晚饭看一些行业资讯,回到办公室继续搞,关于招人的要求还没写完,因为有些我要和公开的招聘要求比对修改一下措辞,上班时间这种东西不是很好做查询,免得别人误会

6、先把招人的要求放了一放,然后开始解决相关系数另外一个疑问,为什么相关系数表示的是线性相关性,这种线性相关体现在哪里?先在百度上查了查,没有找到比较好的解释,但是我自己有点感觉,感觉这个P和用y=ax+b去拟合产生的误差是相关,可以说是另一种表达,但是我写出来大体看了看,没看出来该如何推导,我尝试在google上寻求解决方法,我突然发现这个东西似乎是和最小二乘法,以及所谓的R2是相关的,但是当时10点过了,只有回家了,那篇内容还需要深入研读!

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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