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#机器学习实战
ShuffleNet系列学习笔记
ShuffleNet是旷世提出的高效轻量化网络,是一款很值得一提的轻量化网络,其相关论文也是很有价值的。该网络提出于2017年,论文为《ShuffleNet:AnExtremelyEfficientConvolutionalNeuralNetworkforMobileDevices》。由于Xception和ResNeX...
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2021-02-23
ShuffleNet
系列
学习
笔记
EfficientNet学习笔记
EfficientNet是谷歌大脑在2019年提出的,论文地址是:https://arxiv.org/pdf/1905.11946.pdf这篇文章主要想解决的一个问题是,如何平衡网络的深度、宽度和分辨率来提高模型的准确率。通常而言,提高网络的深度、宽度和分辨率来扩大模型,从而提高模型的泛化能力。但如果单一提高某个参数的...
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2021-02-23
EfficientNet
学习
笔记
Java命令学习系列(2):Jstack
转载:http://www.importnew.com/18176.html原文出处: Hollis(@Hollis_Chuang)/jstack是java虚拟机自带的一种堆栈跟踪工具。jstack用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照。线程快照是当前java虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合,生成...
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2021-02-23
Java
命令
学习
系列
Jstack
Vxlan学习笔记——原理(转)
文章转自http://www.cnblogs.com/hbgzy/p/5279269.html 普通的VLAN数量只有4096个,无法满足大规模云计算IDC的需求,而IDC为何需求那么多VLAN呢,因为目前大部分IDC内部结构主要分为两种L2,L3。L2结构里面,所有的服务器都在一个大的局域网里面,TOR透明L2,不...
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2021-02-23
Vxlan
学习
笔记
原理
css学习之样式层级和权重
第一种情况当选择器相同的情况下,引入方式的前后,决定页面最后的效果---------外部在最后面显示---------内部在最后面显示第二种情况引入方式相同时候,则是按照权重取最大(取权重最大值显示)去确定最后样式(此处以外部样式为例子) 选择器 &n...
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2021-02-23
css
习之
样式
层级
权重
loback学习
博客链接 http://aub.iteye.com/blog/1101222...
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2021-02-23
loback
学习
jsp base标签与meta标签学习小结
<%@pagelanguage="java"import="java.util.*"pageEncoding="utf-8"%> <!--定义jsp的编码,还有引入的java文件--> <% Stringpath=request.getContextPath(...
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2021-02-23
标签
jsp
base
meta
学习
flask学习导航主页
我就学习了网易课堂的知了Flaskk。十分感谢。└—01-Flask视图和URL├—课时001.【Flask预热】课程介绍├—课时002.【Flask预热】Flask课程准备工作├—课时003.【Flask预热】URL组成部分详解├—课时004.【Flask预热】web服务器+应用服务器+web应用框架├—课时005....
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2021-02-22
flask
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集成学习的不二法门bagging、boosting和三大法宝<结合策略>平均法,投票法和学习法(stacking)
单个学习器要么容易欠拟合要么容易过拟合,为了获得泛化性能优良的学习器,可以训练多个个体学习器,通过一定的结合策略,最终形成一个强学习器。这种集成多个个体学习器的方法称为集成学习(ensemblelearning)。集成学习通过组合多种模型来改善机器学习的结果,与单一的模型相比,这种方法允许产生更好的预测性能。集成学习属...
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2021-02-22
学习
集成
不二法门
bagging
boosting
机器学习降维--PCA
PCA(PrincipalComponentAnalysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。PCA的主要思想是将n维特征映射到k维上,这k维是全新的正交特征也被称为主成分,是在原有n维特征的基础上重新构造出来的k维特征。PCA的工作就是从原始的空间中顺序地找一组相互正交的坐标轴,新的坐标轴的选择与...
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2021-02-22
机器
学习
降维
--PCA
机器学习降维--近似矩阵
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2021-02-22
机器
学习
降维
近似
矩阵
机器学习降维--lu分解
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2021-02-22
机器
学习
降维
--lu
分解
机器学习降维--SVD奇异值分解
奇异值分解是有着很明显的物理意义,将一个比较复杂的矩阵用更小更简单的几个子矩阵的相乘来表示,这些小矩阵描述的是矩阵的重要的特性,让机器学会抽取重要的特征,SVD是一个重要的方法。所以SVD不仅是一个数学问题,在工程应用方面很多地方都有其身影,如PCA,推荐系统、任意矩阵的满秩分解。1、特征值如果说一个向量v是方阵A的特...
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2021-02-22
机器
学习
降维
--SVD
奇异
uni-app学习笔记-页面跳转和传参问题
https://wangxiaoting.blog.csdn.net/article/details/103488976...
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2021-02-22
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