Probabilistic Face EmbeddingsAbstract嵌入(embedding)方法通过在潜在语义空间中比较人脸特征，取得了成功的人脸识别。然而，在完全不受约束的人脸设置中，通过嵌入模型学习到的人脸特征可能是模糊的，甚至可能不存在于输入人脸中，导致噪声表征。我们提出了Probabilistic Face Embeddings (PFEs)，它在潜在空间中以高斯分布表示每个人脸图
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2024-07-15 15:43:49
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特征选择（feature selection）是查找和选择数据集中最有用特征的过程，是机器学习流程中的一大关键步骤。不必要的特征会降低训练速度、降低模型可解释性，并且最重要的是还会降低其在测试集上的泛化表现。目前存在一些专用型的特征选择方法，我常常要一遍又一遍地将它们应用于机器学习问题，这实在让人心累。所以我用 Python 构建了一个特征选择类并开放在了 GitHub 上。这个 FeatureS
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2024-04-01 13:11:18
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在Android操作系统下可通过编程实现对视频图像进行抓拍并对图片的裁剪与上传功能。简单的实现方法采用Android 自带有关于照片的自由裁剪，非常适用及视频抓拍的接口功能。
一、视频抓拍
1、基本类
Android 框架通过 Camera API 或者 camer Intent 的方式，支持 捕捉图像和视频 。相关的大类主要有以下几个：
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2023-09-05 17:45:08
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1.经常发现明明导入jar包，还是会报java.lang.NoSuchMethodError和java.lang.NoClassDefFoundError 试试网上的各种方法，包括重新导入jar包、重启等等，还有一个可能就是jdk 的版本过低，不支持jar包里的类或者方法
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2023-06-02 19:35:55
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最近看到一篇关于poi的论文，把poi各个类别通过邻接关系利用Word-embedding训练成了词向量，这样原本属于不同大类下的子类但是功能很相近的类别就在词向量空间里显得比较近，更符合实际情况。相比于之前的分开看各种poi类别比例，这样可以更好地表达出城市内的poi配置情况。论文提要Liu K, Yin L, Lu F, et al. Visualizing and exploring POI
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2024-07-28 13:31:15
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要搞清楚embeding先要弄明白他和one hot encoding的区别，以及他解决了什么one hot encoding不能解决的问题，带着这两个问题去思考，在看一个简单的计算例子以下引用 YJango的Word Embedding–介绍https://zhuanlan.zhihu.com/p/27830489One hot representation 程序中编码单词的一个方法是one h
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2024-04-08 19:22:14
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Embedding方法概览： 1. Embedding简介Embedding，中文直译为“嵌入”，常被翻译为“向量化”或者“向量映射”。在整个深度学习框架中都是十分重要的“基本操作”，不论是NLP（Natural Language Processing，自然语言处理）、搜索排序，还是推荐系统，或是CTR（Click-Through-Rate）模型，Embedding都扮演
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2024-08-21 11:31:19
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Feature Engineering versus Feature Extraction: Game On!"Feature engineering" is a fancy term for making sure that your predictors are encoded in the m...
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2015-08-04 20:03:00
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前言 在使用GBDT、RF、Xgboost等树类模型建模时，往往可以通过feature_importance 来返回特征重要性，本文以随机森林为例介绍其原理与实现。[ 链接：机器学习的特征重要性究竟是怎么算的] 数据：美国某公司的共享单车数据 数据源：http://archive.ics.uci.edu/ml/machi
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2023-10-08 16:09:31
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我们要把应用各组件放在一起做集成 测试，这样才能保证模型和控制器之间能够良好契合。在 RSpec 中，这种测试称为功能测试(feature spec)，有时也称为验收测试(acceptance test)或集成测试(integration test)。这种测试的作用是确保 软件作为一个整体能按预期使用。 Capybara库 (8000star)，用来定义功能测试的步骤，模拟真实用户的使用
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2024-05-18 07:04:09
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1.__feature__模块的作用:Python 提供了 __future__ 模块，把下一个新版本的特性导入到当前版本，这样,我们就可以在当前版本中测试一些新版本的特性。 Python 为了确保你能顺利过渡到新版本，特别提供了 __future__ 模块，让你在旧的版本中试验新版本的一些特性。一般有:from __future__ import division, print_function
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2023-07-20 23:24:01
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精准的目标检测和语义分割下的丰富的特征层次结构摘要：在最近几年，目标检测性能正如在经典的PASCAL VOC数据集上经过测试提到的那样，已经趋于稳定。最好的性能方法是复杂的集成系统，通常典型的做法是将多重低层的图像特征与高层的上下文（context）相结合。在这篇论文里，我们提出一个简单而且可扩展的检测算法，这种算法提高了平均精度(mAP:mean average precision )
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2024-02-27 12:48:05
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最近，谷歌又申请了一项深度学习算法专利，主题是「Using embedding functions with a deep network」。对于每个深度学习研究者来说，有些算法、方法可以说是研究必备，拿来直接用也是一种日常，但如果有人申请了专利呢？最近，谷歌一项新的 AI 专利申请再次引燃了社区对于专利问题的讨论。该专利的摘要描述如下：本专利适用于在深度网络中使用嵌入函数（embedding f
1、Embedding的理解 Embedding，即嵌入，起先源自于 NLP 领域，称为词嵌入（word embedding），主要是利用背景信息构建词汇的分布式表示，最终可以可以得到一种词的向量化表达，即用一个抽象的稠密向量来表征一个词。?:?→?， 其中该函数是 injective（就是我们所说的单射函数，每个 ? 只有唯一的 ? 对应，反
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2024-03-07 12:12:09
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词向量One-Hot Encoding要点
词汇表的大小|V|=N, 用N维的向量表示一个词，每个词的one-hot中1 11的位置就对应了该词在词汇表的索引。缺点
无法反映词之间的相似度，因为使用one-hot方法表示的词向量，任意两个向量的积是相同的都为0word2vec要点word2vec包括Skip-Gram(SG) 和CBOW:
SG模型：根据中心词（target），来预测上下文（con
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2024-04-29 09:50:36
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作者：Rutger Ruizendaal编辑整理：萝卜兔 在深度学习实验中经常会遇Eembedding层,然而网络上的介绍可谓是相当含糊。比如 Keras中文文档中对嵌入层 Embedding的介绍除了一句 “嵌入层将正整数(下标)转换为具有固定大小的向量”之外就不愿做过多的解释。那么我们为什么要使用嵌入层 Embedding呢? 主要有这两大原因:1、使用One-hot 方法编码的向量
定义：Feature scaling is a method used to standardize the range of independent variables -0.5,0.5）等。Feat
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2014-04-03 22:27:00
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软件开发中，总有无穷无尽的新的功能要不断添加进来。添加一个新功能时，你肯定不希望因为一些实验性质的代码，把主分支搞乱了，所以，每添加一个新功能，最好新建一个feature分支，在上面开发，完成后，合并，最后，删除该feature分支。1. 创建feature分支$ git checkout -b featureSwitched to a new branch 'feature'2
原创
2023-04-23 10:21:10
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# OpenHarmony Feature
OpenHarmony is an open-source operating system designed for a wide range of devices, including smartphones, wearables, smart screens, and more. It provides a unified platform th
原创
2024-01-12 21:24:52
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软件开发中，总有无穷无尽的新的功能要不断添加进来。添加一个新功能时，你肯定不希望因为一些实re-...
原创
2022-09-06 06:09:59
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