情景一：目标不明确，导致主管事后评价有压力，排名结果会受到下属的挑战；情景二：目标下级不认可，达成无保证，最终将导致团队整体目标难以实现；说出你的目标，让每个人都有正确的目标制定目标步骤：目标设定、目标分解、目标沟通第一部分：目标设定 目标设定经常出现的问题：1.缺乏挑战；2衡量标准不明确；3过于关注短期目标；4脱离五年规划；5行动路径不清晰，目标达成
一、网络分类1.按覆盖范围分类局域网（LAN）城域网（MAN）广域网（WAN）2.按拓扑结构分类总线型（安装方便、成本低、共享带宽）环型（安装容易、容量有限、不怎么使用了）星型（使用较多）树型（使用较多）3.按照传输截止分类双绞线（有效传输距离100米）
直通线（不同类型设备连接使用：计算机PC-交换机Switch，交换机Switch-路由器Router）交叉线全返线（console线，配置
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2024-09-18 16:04:55
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分类问题与回归问题分类与回归一、分类问题1.1分类性能度量：（1）准确率（accuracy）*（2）精确率（percision）*（3）召回率（recall）/灵敏度（sensitivity）（4）P-R曲线P-R曲线的绘制（5）F值（6）ROC曲线绘制ROC曲线AUC（area under curve）1.2 分类性能可视化（1）混淆矩阵（Confusion matrix）（2）分类报告（Cl
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2024-03-29 13:42:50
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在现阶段的自动驾驶中，定位一直是很重要的话题；最近特斯拉的开放道路自动驾驶一定程度上降低了定位的重要性，采用实时图像分析生成概率地图，这项技术还有待市场去打磨的更加成熟。在我看来作为一个自动驾驶工程师，成长的线路很清晰：Apollo系统作为基础，特斯拉的技术才是你追求的方向。每篇博客之前，喜欢加一些感悟，一者话题引入；二者抒自己所想，让技术不再
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2024-06-16 08:12:11
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今天就逻辑回归和回归问题之间的关系做个梳理，下次再遇到谁扯逻辑回归如何如何做回归，我直接丢。。。仅个人拙见。 文章目录1 何为回归？何为分类？2 回归问题在拟合什么？分类问题又在拟合什么？2.1 回归的拟合问题2.2 分类的拟合问题3 逻辑回归与回归的关系4 逻辑回归为啥是分类算法？5 逻辑回归如何用于分类？5.1 Logistic 分布函数5.2 LR模型5.3 模型求解6 逻辑回归和线性回归的
OpenCV 第八章 目标跟踪 8.1 检测移动的目标 利用帧差异1.将第一帧设置为输入的背景，对每帧进行灰度转换和平滑滤波操作 2.将后续读取的帧计算与背景的差异，得到差分图 3.对差分图进行二值化和膨胀，然后在差分图中找轮廓cv2.getStructuringElement( ) 这个函数的第一个参数表示内核的形状，有三种形状可以选择。 矩形：MORPH_RECT; 交叉形：MORPH_CRO
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2024-03-27 07:56:35
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回归问题和分类问题的区别回归问题 用一个经典的问题来解释：假设你想买房子，手头上仅有的是之前出售的房子的占地面积大小和房子的价格，你想凭借手头上的这些数据来买一套不错的房子，那么你仅有的关于房子的信息是房子的占地大小，也就是就一个特征，那么这样的问题被称为单一特征回归问题。 再假设一下，还是买房子，如果此时你手头上除了房子的占地大小这一个信息之外，还有房子邻街的距离、房子的高度、房子的周围的环境等
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2024-06-14 20:39:26
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作者：steven Li 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。Object detection就是在回答where和what问题，对应的是定位和分类两个任务。拿大家耳熟能详的Faster RCNN为例，在RoI Pooling之后，通过两个shared fc layers得到1024-dim的feature vector，再送入两个sibling head，一个用于分类，另一个用于定位。Fas
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2022-10-11 19:00:58
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近期在学习李航老师著作的《统计学习方法》，根据书中所述内容，同时综合了网上总结的较好的知乎和博客，对分类、标注、回归三类问题的定义与区别进行整理，同时对三类问题的区别进行总结，尤其是分类问题与回归问题的区别。 1.分类问题分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（clas
# 使用 PyTorch 实现分类与回归问题
在机器学习的领域中，分类与回归是两种基本的监督学习任务。在这篇文章中，我们将结合 PyTorch 来实现这两种任务，为刚入行的小白指明方向。首先，我们将概述整个流程，然后依照每一步进行详细讲解，并附上相应的代码示例。
## 整体流程
以下是实现分类和回归问题的整体步骤：
| 步骤 | 描述
<span style="font-family:SimHei;font-size:18px;">0 前言
最近一直在看关于目标跟踪方面的算法实现，也是时候整理下思路看看怎么实现了。 这次我将带领大家看看基于
OpenCV的目标跟踪算法及其基本实现。由于目标跟踪方法众多，我将分为几次讲解逐个讲解。当然只是起个索引的
效果，要好的跟踪实现有待自己去深化。
概述
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2024-04-07 14:30:59
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正文：1，Classification and Representation（分类问题及其表示）分类问题的例子：邮件是垃圾还是非垃圾，在线交易是欺诈的还是非欺诈的，肿瘤是良性的还是恶性的。如果y只有0或1，0则为negative class（比如恶性肿瘤），1则为positive class（良性肿瘤）为什么不用线性回归解决分类问题：考虑输出只有01的情况，假设0.5是阈值，高于是1低于是0，如果
最近在和网友交流的过程中，发现大家普遍对于自己所要解决的问题是采用分类方法进行解决还是采用回归（拟合、线性预测）方法进行解决存在一定的疑惑。回归机器学习算法和分类机器学习算法之间的差异有时会使大多数人感到困惑，这使在解决预测问题时采用错误的方法（反之亦然），这也导致大家构造模型输入及参数调节上存在一定的问题。了解你要解决的任务是回归问题还是分类问题，是选择
目标检测模型训练的时候有两个任务，框分类（框里是什么）和框回归（框在哪），本...
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2020-12-05 23:30:00
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目标检测模型训练的时候有两个任务，框分类（框里是什么）和框回归（框在哪），本文主要讲第二点。框回归可以分为两大类，基于x，y，w，h的回归（比如Faster R-CNN、YOLO、RetinaNet里框回归的loss），基于IoU的回归（比如IoU loss、GIoU loss、DIoU loss、CIoU loss）。...
原创
2022-01-12 11:55:38
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A new prediction strategy combining T-S fuzzy nonlinear regression prediction and multi-step prediction for dynamic multi-objective optimizationI. Introduction 普通的求解
DMOP
的方法：在统的静态
MOEA
中引入了一些
目标检测模型训练的时候有两个任务，框分类（框里是什么）和框回归（框在哪），本文主要讲第二点。框回归可以分为两大类，基于x，y，w，h的回归（比如Faster R-CNN、YOLO、RetinaNet里框回归的loss），基于IoU的回归（比如IoU loss、GIoU loss、DIoU loss、CIoU loss）。...
原创
2021-11-04 15:38:50
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1.分类问题分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量Y，Y取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。监督学习从分类中，利用学习
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2022-09-09 00:42:12
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一、算法原理逻辑回归是分类算法中较为简单的算法，该算法通过S函数与线性回归结合，可以将线性回归的预测值压缩到[0,1]区间，该值也可以理解成属于某一类的概率多大，并通过设定阈值从而能够判断属于哪一类。二、算法求解逻辑回归既可以用于二分类任务，也可以用于多分类任务，但是逻辑回归常用用于二分类任务。对于二分类任务，逻辑回归可以看成条件概率即在训练集与某参数的条件下，“是”的概率为p那么“不是”的概率就
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2024-10-24 08:00:41
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2023年6月，哈佛大学公共卫生学院学者在《The Lancet Planetary Health》（1区，IF=28.75）发表题为：" Folate concentrations and serum perfluoroalkyl and polyfluoroalkyl substance concentrations in adolescents and adults in the
