图像分割unet系列------Attention Unet详解1、Attention Unet主要目标2、Attention Unet网络结构3、Attention Gate的本质4、关于Attention Unet的思考 Attention Unet发表于2018年中期（比Res-UNet要早一些），它也是UNet非常重要的改进版本之一。当然，Attention Unet同样也是应用
MMClassification 是 OpenMMLab 生态面向图像分类的开源算法库，主要涵盖了计算机视觉领域丰富的基础模型架构。2020 年 10 月，MMClassification 发布了首个版本，集成了当时的主流分类模型；2021 年 9 月，MMClassification 发布了 v0.16.0 版本，提供了对下游检测，分割等任务的较为完善的支持；2022 年 9 月，我们发布了 M
1. 汇总分析1.1select count(教师姓名)from teacher;* Count 是把空值排除在外 计算列数的;1.2select count(*)from teacher;星号代表所有的，这个时候会把空值所在行也算上;练习1：查询课程编号为0002的总成绩练习2: 查询选了课程的学生人数2. 分组： group by分析方法：数据分组 group by 性别应用函数 count
力扣https://leetcode.cn/problemset/all/面向对象https://tuling.blog.csdn.net/article/details/123902877Python爬虫篇：爬虫笔记合集https://tuling.blog.csdn.net/article/details/124282549熬夜整理了2021年Python最新学习资料https://tulin
原创
2023-04-11 22:12:04
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Hive 实战需求描述统计硅谷影音视频网站的常规指标，各种 TopN 指标：-- 统计视频观看数 Top10-- 统计视频类别热度 Top10-- 统计出视频观看数最高的 20 个视频的所属类别以及类别包含 Top20 视频的个数-- 统计视频观看数 Top50 所关联视频的所属类别排序-- 统计每个类别中的视频热度 Top10,以 Music 为例-- 统计每个类别视频观看数 Top
作者：吴晓晖，中山大学硕士不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型却是远远不够的。而现实中你几乎不可能遇到这样的数
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2022-10-20 17:42:35
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作者：吴晓晖，中山大学硕士不知道你有没有这样的感受，在刚刚入门机器学习的时候，我们一般都是从MNIST、CIFAR-10这一类知名公开数据集开始快速上手，复现别人的结果，但总觉得过于简单，给人的感觉太不真实。因为这些数据太“完美”了（干净的输入，均衡的类别，分布基本一致的测试集，还有大量现成的参考模型），要成为真正的数据科学家，光在这些数据集上跑模型却是远远不够的。而现实中你几乎不可能遇到这样的数
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2022-10-20 13:36:39
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0. Tips图像卷积中的维度是指通道数。过拟合问题：训练集误差低，但验证集误差高。退化问题：随着网络深度的增加，训练集和验证集误差都越来越高。出现退化现象的原因：存在一个合理的猜测，对于神经网络来说，通过非线性层来拟合恒等映射并不容易，会出现退化现象。也就是说，尽管网络层次加深，但是高层网络无法完全保留低层网络的信息，当低层将特征传向高层时会发生改变。如果低层已经得到了最佳特征，但是经过非线性映
序言ResNet在2015年由何大神（领衔在微软研究院的几位同道）提出，在ImageNet比赛图像分类任务上摘得桂冠，在ILSVRC2015竞赛中惊艳亮相，将错误率降到了3.57，毫无悬念地夺得了ILSVRC2015的第一名，干趴了VGG和GooLeNet，一时无限风光。 因为其形式与VGG类似，【精简干练而实用高效】，没有特别多的/令人眼花缭乱的tricks，没有复杂的、各种concat的枝枝叶
你是谁 和 你是谁啊 和 你爸爸是谁 的lucene分数一样解决方案：把SmartChineseAnalyzer换成StandardAnalyzer，其实的其实
原创
2022-07-19 16:37:35
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Go是一种基于C的编程语言，它具有高效的内存管理和并发处理，可以处理大型、高性能的Web应用程序，特别适合微服务和容器化应用程序。Go的优点是高效、高性能以及简洁；缺点是由于Go在创立之初并不够成熟，Go社区里的工具和库生态环境还比较小。
原创
2023-08-08 06:47:36
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx移动互联网的快速发展，催生了海量视频数据的产生，也为用户提供了类型丰富的视频数据类型。面对如何从海量视频数据类型中选择用户喜欢的类型的这一难题，作为一家拥有海量视频素材和用户行为的数据公司，希望通过用户行为数据，用户特征，以及视频特征，可以在充足数据基础上精准的推荐给用户喜欢的视频类型。数据说明：
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2022-01-29 11:34:40
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运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一，其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动前景对象的有效检测对于对象跟踪、目标分类、行为理解等后期处理至关重要，那么区分前景对象，非常关键的一个问题是确定一个非常合适的背景，背景从象素的角度来理解，每一个象素就是有可能是前景点，也有可能是背景点，那么我们就要防止背景中误进入原属于前景点的对象，目前有几种常用的方法，但分别
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2021-11-20 10:50:51
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上周日，一本算法新书空降京东和当当双网计算机新书榜榜首，在大家还一脸蒙圈的时候，它又迅猛夺下京东全品类新书榜第一名，以及京东计算机图书总榜第一名，并且，在两网榜单上霸榜至今！（京东计算机...
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2021-07-16 17:06:12
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Pytorch总结八之深度学习计算（1）模型构造，参数访问、初始化和共享0.层和块之前首次介绍神经网络时，我们关注的是具有单一输出的线性模型。 在这里，整个模型只有一个输出。 注意，单个神经网络 （1）接受一些输入； （2）生成相应的标量输出； （3）具有一组相关 参数（parameters），更新这些参数可以优化某目标函数。然后，当考虑具有多个输出的网络时， 我们利用矢量化算法来描述整层神经元。
【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读 目录【Pytorch】MNIST 图像分类代码 - 超详细解读前言一、代码框架二、实现代码1.引入包2.设置相关参数3.处理数据集4.构建网络5.训练6.保存模型三、其他 前言最近机器学习在低年级本科生中热度剧增，小编经常看见在自习室里啃相关书籍的小伙伴。但由于缺少经验指导，也许原理清楚了，但是由于很多书中对细节上的函数等等介绍不多，很多
