- 目录 前言ABSTRACT1. INTRODUCTION2. RELATED WORK3. PROBLEM DEFINITION4. LINE: LARGE-SCALE INFORMATION N... 目录 前言ABSTRACT1. INTRODUCTION2. RELATED WORK3. PROBLEM DEFINITION4. LINE: LARGE-SCALE INFORMATION N...
- 问题描述 模型训练时loss出现nan 解决方案 采用amp 导致溢出出现nan数据里有nan特定类lossnorm 可能出现sigma=0? 调试 比如写代码时碰到一个地方抛出了exce... 问题描述 模型训练时loss出现nan 解决方案 采用amp 导致溢出出现nan数据里有nan特定类lossnorm 可能出现sigma=0? 调试 比如写代码时碰到一个地方抛出了exce...
- 学习总结 文章目录 学习总结零、召回模型引言0.1 Movielens数据集0.2 YiDian-News(1)全量数据1)数据列表:2)数据项说明: (2)文件夹内的采样数据(3)其他... 学习总结 文章目录 学习总结零、召回模型引言0.1 Movielens数据集0.2 YiDian-News(1)全量数据1)数据列表:2)数据项说明: (2)文件夹内的采样数据(3)其他...
- 目录 face TAR FAR计算: 人脸识别中的阈值应该如何设置? python画roc曲线: face TAR FAR计算: facenet-pytorch-glint360k/test_model_lfw_far_align.py at b1d8b1014b00650688646330fcd258728c7ccb2... 目录 face TAR FAR计算: 人脸识别中的阈值应该如何设置? python画roc曲线: face TAR FAR计算: facenet-pytorch-glint360k/test_model_lfw_far_align.py at b1d8b1014b00650688646330fcd258728c7ccb2...
- 粒子群优化算法(原理) 1 粒子群算法简介 粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)是一种仿生算法,它是一种 在求解空间中寻找最优解 的简单算法。它与其他优化算法的不同之处在于,它只需要 目标函数,不依赖于目标的梯度或任何微分形式。它也有很少的超参数。 粒子群算法... 粒子群优化算法(原理) 1 粒子群算法简介 粒子群算法(Particle swarm optimization, PSO)是一种仿生算法,它是一种 在求解空间中寻找最优解 的简单算法。它与其他优化算法的不同之处在于,它只需要 目标函数,不依赖于目标的梯度或任何微分形式。它也有很少的超参数。 粒子群算法...
- 一、口罩识别简介 口罩规范佩戴识别是基于人脸口罩检测结果进行的,该部分的输入是人脸口罩检测的输出且是有佩戴口罩的人脸。首先,将人脸部分的图像提取出来;然后映射到YCrCb颜色空间并进行非线性变换,经过椭... 一、口罩识别简介 口罩规范佩戴识别是基于人脸口罩检测结果进行的,该部分的输入是人脸口罩检测的输出且是有佩戴口罩的人脸。首先,将人脸部分的图像提取出来;然后映射到YCrCb颜色空间并进行非线性变换,经过椭...
- 机器学习是通过算法使数据具有意义的应用和科学,也是计算机科学中最令人兴奋的领域!在这个数据丰沛的时代,我们可以利用机器学习领域里的自学习算法把数据转化为知识。近年来涌现出许多强大的机器学习开源软件,现在是... 机器学习是通过算法使数据具有意义的应用和科学,也是计算机科学中最令人兴奋的领域!在这个数据丰沛的时代,我们可以利用机器学习领域里的自学习算法把数据转化为知识。近年来涌现出许多强大的机器学习开源软件,现在是...
- 烟花算法(原理) 1 算法简介 烟花算法(Fireworks Algorithm,简称 FWA)是Tan和Zhu在2010 年提出的基于模拟烟花爆炸产生火花这一自然现象的新颖的群智能算法。 当一个烟花爆炸时,在它周围一定范围的区域内会产生一定数量的火花,但是每个烟花的爆炸半径和爆炸火花数量是各不相同的。 在优化过程中,用适应度函... 烟花算法(原理) 1 算法简介 烟花算法(Fireworks Algorithm,简称 FWA)是Tan和Zhu在2010 年提出的基于模拟烟花爆炸产生火花这一自然现象的新颖的群智能算法。 当一个烟花爆炸时,在它周围一定范围的区域内会产生一定数量的火花,但是每个烟花的爆炸半径和爆炸火花数量是各不相同的。 在优化过程中,用适应度函...
- 文章目录 一、引言二、3σ原则三、K-S检验四、Python实现 一、引言 异常值分析是检验数据是否有录入错误,是否含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地将异常值... 文章目录 一、引言二、3σ原则三、K-S检验四、Python实现 一、引言 异常值分析是检验数据是否有录入错误,是否含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的,不加剔除地将异常值...
- 目录 前言一、概率论与机器学习二、随机事件三、条件概率3.1 条件概率公式3.2 贝叶斯公式 四、随机事件独立性五、随机变量5.1 离散随机变量5.2 连续随机变量5.3 概率密度函数概率计算... 目录 前言一、概率论与机器学习二、随机事件三、条件概率3.1 条件概率公式3.2 贝叶斯公式 四、随机事件独立性五、随机变量5.1 离散随机变量5.2 连续随机变量5.3 概率密度函数概率计算...
- 目录 前言1.无约束最优化2.梯度下降3.梯度下降公式4.学习率5.全局最优化6.梯度下降步骤7.代码模拟梯度下降7.1 构建函数和导函数7.2 函数可视化7.3 求函数的最小值7.3.1 导函数... 目录 前言1.无约束最优化2.梯度下降3.梯度下降公式4.学习率5.全局最优化6.梯度下降步骤7.代码模拟梯度下降7.1 构建函数和导函数7.2 函数可视化7.3 求函数的最小值7.3.1 导函数...
- 一维时序转二维图像(格莱姆角场GAF) 1 GAF简介 用极坐标代替典型的笛卡尔坐标表示时间序列。在格拉姆矩阵(Gramian matrix)中,每个元素实际上是角的和的余弦。 GAF优点: 一维时序转二维图像(格莱姆角场GAF) 1 GAF简介 用极坐标代替典型的笛卡尔坐标表示时间序列。在格拉姆矩阵(Gramian matrix)中,每个元素实际上是角的和的余弦。 GAF优点:
- 什么是数据挖掘 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 听起来比较抽象,我们举个例子。 傍晚小... 什么是数据挖掘 数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中,提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。 听起来比较抽象,我们举个例子。 傍晚小...
- 飞蛾扑火优化算法(原理) 1 算法简介 飞蛾是一种奇特的昆虫,与蝴蝶家族非常相似。基本上,自然界有超过16万种不同种类的这种昆虫。它们一生中有两个主要的里程碑:幼虫和成虫。幼虫在茧中变成蛾。 关于飞蛾最有趣的事实是它们在夜间特殊的导航方式。它们已经进化到能利用月光在夜间飞行。他们利用一种叫做横向定位的机制来导航。在这种方法中,蛾子... 飞蛾扑火优化算法(原理) 1 算法简介 飞蛾是一种奇特的昆虫,与蝴蝶家族非常相似。基本上,自然界有超过16万种不同种类的这种昆虫。它们一生中有两个主要的里程碑:幼虫和成虫。幼虫在茧中变成蛾。 关于飞蛾最有趣的事实是它们在夜间特殊的导航方式。它们已经进化到能利用月光在夜间飞行。他们利用一种叫做横向定位的机制来导航。在这种方法中,蛾子...
- 文章目录 一、ML Pipeline机器学习流程1.1 ML Pipeline构建流程1.2 ML Pipeline组件 二、以GBDT为栗子2.0 GBTs介绍2.1 加载libsvm数据2... 文章目录 一、ML Pipeline机器学习流程1.1 ML Pipeline构建流程1.2 ML Pipeline组件 二、以GBDT为栗子2.0 GBTs介绍2.1 加载libsvm数据2...
上滑加载中
推荐直播
-
HDC深度解读系列 - Serverless与MCP融合创新,构建AI应用全新智能中枢2025/08/20 周三 16:30-18:00
张昆鹏 HCDG北京核心组代表
HDC2025期间,华为云展示了Serverless与MCP融合创新的解决方案,本期访谈直播,由华为云开发者专家(HCDE)兼华为云开发者社区组织HCDG北京核心组代表张鹏先生主持,华为云PaaS服务产品部 Serverless总监Ewen为大家深度解读华为云Serverless与MCP如何融合构建AI应用全新智能中枢
回顾中 -
关于RISC-V生态发展的思考2025/09/02 周二 17:00-18:00
中国科学院计算技术研究所副所长包云岗教授
中科院包云岗老师将在本次直播中,探讨处理器生态的关键要素及其联系,分享过去几年推动RISC-V生态建设实践过程中的经验与教训。
回顾中 -
一键搞定华为云万级资源,3步轻松管理企业成本2025/09/09 周二 15:00-16:00
阿言 华为云交易产品经理
本直播重点介绍如何一键续费万级资源,3步轻松管理成本,帮助提升日常管理效率!
回顾中
热门标签