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使用Angular编写用户管理系统前台界面
目录 工作准备 项目框架 功能描述 工作准备 安装node js node js中包含了npm node v查看node版本 npm v查看npm版本 全局安装angular CLI npm install g angular cli ng
Learning
验证手机号 身份证号 邮箱号
public class ValidateUtil 验证手机号格式是否正确 param phone return public static boolean isMobilePhone String phone if StringUtils
Learning
Java
原创
[ 对比学习篇 ] 经典网络模型 —— Contrastive Learning
Author Horizon Max 编程技巧篇 各种操作小结 神经网络篇 经典网络模型 算法篇 再忙也别忘了 LeetCode 对比学习篇 经典网络模型 Contrastive Learning 01 InstDisc 结构框图 详解 效
经典网络模型
深度学习
对比学习
Contrastive
Learning
机器学习中的降维与度量学习(reduce dimension and metric learning)
降维与度量学习 k近邻学习 k近邻 k Nearest Neighbor 简称kNN 学习是一种监督学习方法 其工作机制为 xff1a 在样本中 xff0c 根据距离度量找出训练集中临近的k个样本 xff0c 基于这k个样本进行预测 一般
reduce
dimension
and
Metric
Learning
X-Pack的machine learning
如何使用X Pack的machine learning 最近在使用X Pack中的机器学习功能 xff0c 主要的就是利用非监督的时间序列模型 xff0c 用来检测流量的变化 xff0c 关于X Pack这块的文章好像可以参考的比较少 xf
pack
Machine
Learning
【论文阅读】Anchor3DLane: Learning to Regress 3D Anchors for Monocular 3D LaneDetection
Anchor3DLane 针对单目的3D车道线检测去学习回归3D锚 摘要 xff1a 单目的3D车道线检测是一个非常具有挑战性的问题 xff0c 因为他缺少深度的信息 xff0c 3D车道线检测一个非常流行的方法是将前视图转换成鸟瞰图 xf
Anchor3DLane
Learning
Regress
anchors
for
【Paper】Learning to Resize Images for Computer Vision Tasks
From 别魔改网络了 xff0c Google研究员 xff1a 模型精度不高 xff0c 是因为你的Resize方法不够好 xff01 知乎 zhihu com paper 2103 09950v2 pdf arxiv org code
Paper
Learning
resize
Images
for
【论文-损失函数】Learning with Average Top-k Loss
基本信息 paper Learning with Average Top k Loss code pytorch 论文思路 该损失适用于在线难例挖掘 即在训练时选择前K个loss较大的样本进行back propagate bp xff0c
Learning
with
Average
top
loss
Docs » Learning the ArduPilot Codebase » EKF » Extended Kalman Filter Navigation Overview and Tuning
原文 xff1a http ardupilot org dev docs extended kalman filter html extended kalman filter navigation overview and tuning 本
Docs
Learning
The
ArduPilot
Codebase
Deep Meta Learning for Real-Time Target-Aware Visual Tracking 论文阅读
这篇文章是韩国的一个组做的 一直没中 直到19年中了ICCV xff0c 据说是第一篇将元学习引入目标跟踪的文章 xff0c 用的架构是siamese网络的架构 xff0c 但是在模型在线更新的时候使用了meta learning的思想 M
Deep
Meta
Learning
for
Real
[Machine Learning & Algorithm] 随机森林(Random Forest)
1 什么是随机森林 xff1f 作为新兴起的 高度灵活的一种机器学习算法 xff0c 随机森林 xff08 Random Forest xff0c 简称RF xff09 拥有广泛的应用前景 xff0c 从市场营销到医疗保健保险 xff0c
Machine
Learning
amp
Algorithm
Random
BlueROV-7: Keep Learning Dronekit
The motors can spin now by using the following program from dronekit import connect VehicleMode import sys import time C
BlueROV
Keep
Learning
DroneKit
Generalized Focal Loss: Learning Qualified and Distributed BBoxes for Dense Object Detection论文翻译阅读
Generalized Focal Loss Learning Qualified and Distributed Bounding Boxes for Dense Object Detection论文翻译阅读 论文下载地址 xff1a 点
Generalized
focal
loss
Learning
Qualified
ICRA2020论文整理(SLAM + Deep Learning)
参考 https github com PaoPaoRobot ICRA2020 paper list 目录 1 SLAM 2 Deep Learning in Robotics and Automation 3 Localization
ICRA2020
Slam
Deep
Learning
论文整理
Prompt learning 教学[案例篇]:文生文案例设定汇总,你可以扮演任意角色进行专业分析
Prompt learning 教学 案例篇 xff1a 文生文案例设定汇总 xff0c 你可以扮演任意角色进行专业分析 1 角色扮演 行为Prompt写法 牙医 我想让你扮演一名牙医 我会向你提供有关寻找牙科服务 xff08 例如 X 光
prompt
Learning
文生文案例设定汇总
你可以扮演任意角色进行专业分析
An Introduction on Deep Learning for the Physical Layer
An Introduction on Deep Learning for the Physical Layer 代码实现 xff1a https github com shengjian3476077 DLforPhy 一 文章的主要工作
Introduction
Deep
Learning
for
The
自监督学习(self-supervised learning)(20201124)
看论文总是会看出来一堆堆奇奇怪怪的名词 从远程监督 有监督 半监督 无监督开始 xff0c 最近又看到了一个自监督 首先先对上面的概念进行简述 xff1a 半监督 xff08 semi supervised learning xff09 x
Self
Supervised
Learning
20201124
自监督学习
(Deep Learning)交叉验证(Cross Validation)
交叉验证 xff08 Cross Validation xff09 交叉验证 xff08 Cross Validation xff09 是一种评估模型泛化性能的统计学方法 xff0c 它比单次划分训练集和测试集的方法更加稳定 全面 交叉验证
Deep
Learning
cross
validation
交叉验证
论文笔记之 Collaborative Deep Learning for Recommender Systems
这篇论文是KDD2015的一篇用DL去做RS的论文 想法挺有意思的 看过论文的同学都知道整体的模型可以用下图表示 xff1a 这里只讲讲整体的思路与理解 xff1a 1 xff09 这是一个CF和CBF结合用bayes去做 2 xff09
Collaborative
Deep
Learning
for
Recommender
Deep Learning 最优化方法之Adam
本文是Deep Learning 之 最优化方法系列文章的Adam方法 主要参考Deep Learning 一书 整个优化系列文章列表 xff1a Deep Learning 之 最优化方法 Deep Learning 最优化方法之SGD
Deep
Learning
Adam
最优化方法之
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