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RSS订阅原创 机器学习学习笔记1，从bias and variance trade off开始的一些思考
bias and variance trade off bias代表模型预测值和数据间的差距，代表模型的误差或精度 variance表示模型在不同数据间bias的差距，代表了模型的泛性的好坏 机器学习模型都存在bias和variance的trade off问题，两者不能兼得，即降低bias的同时会增加variance，反之亦然。 一般我们希望能在两者间获得一个平衡点，作为最终的模型，这需要一些技巧...
2020-04-12 22:57:36
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转载 vc工程里调用别的工程库怎么设置
困扰了很久，看了一个博客简单明了https://www.cnblogs.com/j-c-y/p/9966293.html lib: 1.附加包含目录—添加工程的头文件目录： 项目->属性->配置属性->C/C+±>常规->附加包含目录：加上头文件的存放目录； 2.附加库目录—添加文件引用的lib静态库路径： 项目->属性->配置属性->链接器->...
2020-04-06 12:20:19
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原创 c++笔记 2019.12.24
c++ 关联容器map，映射value到key，内部数据有序，采用红黑树，查找速度log2n。 map的几个命令： .insert（{k,v}）插入 或者用类似python字典的定义方法，map[k]=v .find(k) 没有这个key时返回 .end() 用.fing==.end判断是否有元素 或者用.count()==0 来判断 map的定义 map<ktype k, vtype v&...
2019-12-24 09:38:21
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原创 笔记19.11.07
unicode ordinal: ord() ascii码 character: chr() 对应字符 输入输出都是字符串 进制转换 bin()[2:] 2转10 int(,2) 10转2 保留n位小数，真的太难找到了，不用再print里的format a=format(a,‘f’) 直接f是6位小数 换成’.nf’ c++ vector和stack： 初始化 vector<类型> 变...
2019-11-08 00:55:07
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原创 python的一些格式转换
unicode ordinal: ord() ascii码 character: chr() 对应字符 输入输出都是字符串 进制转换 bin()[2:] 2转10 int(,2) 10转2 保留n位小数，真的太难找到了，不用再print里的format a=format(a,‘f’) 直接f是6位小数 换成’.nf’, n 位数字，需要的位数 ...
2019-11-03 18:25:24
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原创 sort()的小技巧和 set的维护
list.sort() 一个包含list元素的list，按照各元素的第一位数字排序： list.sort(key=lambda x: x[0]) 把某些数字n提前： list.sort(key=lambda x: x==n, reverse=True) sort原地排序，sorted传递排序结果 字典 dir.keys() dir.values() dir.items() 返回的都是list，注意...
2019-11-03 18:06:37
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原创 一题直观理解指针
牛客上一题关于指针的题，觉得对理解指针很有帮助： #include<stdio.h> int main(void){ int x[5] = {2,4,6,8,10},*p; int (pp)[5]; p=x; pp=&x; printf ("%d\n",(p++)); printf ("%d\n",*pp);} 分解解析： int x[5] = {2,4,6,8,10}： 为...
2019-10-22 13:53:35
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原创 最优化方法
1无约束约束方法 梯度下降： 求解线性回归，有明确的目标函数。利用目标函数的梯度来更新参数，使用最小二乘时，用loss的梯度更新。范数为2的最速下降。 牛顿法： 目标函数已知，用泰勒展开的近似作为近似解，把近似值带入目标函数求出近似的参数作为更新值。由于舍弃了泰勒公式的高阶项，新的参数值会更接近真实解。 在求解数a的平方根中，目标函数是f(x)=x^2, 其中为平方根即要求得参数，f(x)为要求解...
2019-10-07 15:38:11
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原创 树
二叉搜索树是二叉树得特例，满足左子节点<父节点<右子节点 有点是查找方便，时间复杂度为log2n到n。 AVL平衡二叉搜索树，特殊的搜索树，同一层得节点拥有得叶子最大深度之间得差不能大于1，要求较严格。好处是避免了二叉搜索树极端不平衡时时间复杂度为n，经过限制后时间复杂度接近log2n。缺点是插入操作在数据量大的时候需要大量的旋转操作，因为会打破平衡。 左-左型，左半边的某个子树存在左...
2019-10-05 13:31:11
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原创 排序算法
排序算法稳定性的含义：除了要移动的这个元素，别的元素的顺序不变。 选择排序：依次把最小值提前（找到子序列最小，交换index。复杂度N^2，不稳定。 for i in range(len(a)): keyindex=i for j in range(i+1,len(a),1): if a[j]<a[keyindex]: keyindex=j a[i],a[keyindex]=a[keyind...
2019-10-02 11:48:25
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原创 学习笔记2019.07.25-26
up sampling:在一个范围内填充一个值 up pooling: 对应down pooling(比如max pooling)，要记录下采样对应的位置，然后把值还给该位置，其余为0 res module: 入口两个分支，一个做11卷积核的卷积，通道数自己定。另一个做bn+relu+conv三次，通道数先减半再复原，卷积核中间的是33，两边是1. 出自resnet。H=X+Y，x是原信号，y是残...
2019-07-29 22:13:18
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原创 学习笔记2019.7.17-22
pytorch nn.Conv2d（原通道数，现通道数，kernel_size=, padding=一般是(kernel_size-1)/2） 不同stride的maxpooling的作用 添加Vgg额外的层： maxpooling() vgg的使用： 疑问: maxpooling不一样的kernal size和stride有什么意义，特别是特征图前后不变化的，如kernel3*3，paddin...
2019-07-23 04:39:35
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原创 学习笔记2019.7.16
修饰器@特定函数 把一个函数变成变量可以传递给特定的函数 class里的@property: 把class里的方法变成属性，或者是说一种可以执行的属性。光用@property，该属性变成可读，或者可执行。再增加@方法名.setter，可以扩展可写入的属性。 json文件可以用import json读取，读出来的是一堆字典，要什么参数就找什么Key。 import __import__和import...
2019-07-17 00:20:58
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原创 c/c++学习笔记1
2019.7.8 1) c数据类型有哪些：int,float/double,char,int*(指针，指向不同类型前面的修饰不同),void（无类型）,struct（结构）,union（联合） c类型修饰符：long（8位16进制）, short（4位16进制）, (un)signed有无符号, 数组： int 变量名[] 一级数组指针=二级指针 int *v1[]=int **v2 因为指针实际...
2019-07-08 22:38:45
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原创 COCO数据集笔记
coco2014包含了test,train, val和annotations四个文件夹，分别对应了测试集，训练集，验证集和图片的标注信息。前三个都是图片格式的文件，annotations是json格式。重点讲以下json格式。 json包含多个段落，第一个段落相当于总结，包含了整个文件每个段落的名字和循序，有license, images, annotations, categories。imag...
2019-07-06 20:56:01
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原创 conda,git和linux命令总结
conda: 查看环境列表 conda info --envs 转换环境 conda activiate 环境名字 安装包 conda install 包名 git: 给所有计算机用户配置身份： git config --global user.name “用户名” git config --global user.email “邮件” 创建目录 mkdir 进入目录 cd e: cd 文件夹名 ...
2019-06-28 01:47:41
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原创 轨迹预测笔记——TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents
轨迹预测笔记简单概括细节解释4D graph 简单概括 这篇文章是基于Yuexin Ma等人写的TrafficPredict: Trajectory Prediction for Heterogeneous Traffic-Agents 一文的笔记。这篇文章写了一个实际路况中预测多种类多目标运动轨迹的算法，并且考虑了目标之间的关系以修正结果。 轨迹预测用多个LSTM实现。文章采用了4D graph...
2019-06-12 17:28:59
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原创 RCNN整理
RCNN整理简单概括细节解释Region Proposal1. Selective Search的具体操作过程2. 什么是Selective Search的Fast modeCNN1. 如何使用预训练模型2. Fine-tuning: 根据新数据集更新权重SVM1. 如何训练每个类别的SVM2. 如何对特征向量打分3. 贪婪的非极大值抑制准确率评判功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变...
2019-06-11 20:28:53
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原创 一句话术语
以下内容都是最直觉的解释，直击重点的同时忽略了很多具体细节。 蒙特卡洛方法-强化学习 先随机跑一些结果，之后的算例挑之前这些结果中最好的值来跑。 mini batch 大数据集随机均分成n个小数据集分别跑。 bootstrap 相当于先算mini batch，再算所有batch的统计结果，如平均。 standard hard negative mining 每次分类错的结果放回训练集再训练 ...
2019-05-31 23:02:15
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空空如也
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