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數(shù)據(jù)集

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數(shù)據(jù)集技術(shù)

對(duì)抗性解耦學(xué)習(xí)，讓“夏蟲(chóng)語(yǔ)冰”

面臨上述的訓(xùn)練和測(cè)試數(shù)據(jù)之間的領(lǐng)域差異的問(wèn)題，簡(jiǎn)單地應(yīng)用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型可能導(dǎo)致模型聚焦于每個(gè)領(lǐng)域的偏差，即便訓(xùn)練數(shù)據(jù)是充足的。為了避免該問(wèn)題，本文研究了...

2019-06-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集解耦遷移學(xué)習(xí) 6993 0

大數(shù)據(jù)分析“絕地求生”，攻略吃雞！

數(shù)據(jù)分析吃雞，首先得要有數(shù)據(jù)呀。網(wǎng)上逛了一圈發(fā)現(xiàn)，Kaggle上已經(jīng)有吃雞比賽的數(shù)據(jù)集了，而且數(shù)據(jù)量極大，包含70多萬(wàn)場(chǎng)比賽上億條玩家的數(shù)據(jù)，大概有20...

2018-05-16 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù) 6948 0

何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”：ImageNet預(yù)訓(xùn)練并非必須

ImageNet預(yù)訓(xùn)練方式加快了收斂速度，特別是在訓(xùn)練早期，但隨機(jī)初始化訓(xùn)練可以在訓(xùn)練一段時(shí)間后趕上來(lái)?？紤]到前者還要進(jìn)行模型的微調(diào)，訓(xùn)練總時(shí)間二者大體...

2018-11-24 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6915 0

一種不同于雙線性插值的上采樣方法

我們可以看到，該網(wǎng)絡(luò)將傳統(tǒng)的非線性插值替換成 DUpsample，同時(shí)在 feature fuse 方面，不同于之前方法將 Decoder 中的特征上采...

2019-04-08 標(biāo)簽：函數(shù)梯度數(shù)據(jù)集 6847 0

一種新的帶有不確定性的邊界框回歸損失，可用于學(xué)習(xí)更準(zhǔn)確的目標(biāo)定位

目標(biāo)檢測(cè)是一種多任務(wù)學(xué)習(xí)問(wèn)題，包含目標(biāo)定位和目標(biāo)分類。當(dāng)前最佳的目標(biāo)檢測(cè)器（比如 Faster RCNN、Cascade R-CNN 和 Mask R-...

2019-04-23 標(biāo)簽：函數(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 6834 0

圖像生成領(lǐng)域的一個(gè)巨大進(jìn)展,BigGAN的效果真的有那么好嗎？

因此，如果快速瀏覽BigGAN生成的一系列圖像，我們能從中發(fā)現(xiàn)不少圖具有詭異的美感。比如模型在生成下面幾幅景觀圖時(shí)都遵循了從數(shù)據(jù)集中學(xué)到的構(gòu)圖和光影，但...

2018-11-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 6833 0

基于Datalore開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的體驗(yàn)

好吧，這行代碼看著稍微有點(diǎn)長(zhǎng)，其實(shí)在Datalore里打起來(lái)非?？?，因?yàn)楹芏嗟胤缴晕⑶靡粌蓚€(gè)字母就可以一路補(bǔ)全下去。與此同時(shí)，我們能在右邊看到，Data...

2018-06-11 標(biāo)簽：編輯器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6812 0

何愷明團(tuán)隊(duì)所在的Facebook AI推出ResNeXt-101模型

本文試圖通過(guò)研究一個(gè)未開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)體系來(lái)解決這個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題：使用外部社交媒體上數(shù)十億的帶有標(biāo)簽的圖像作為數(shù)據(jù)源。該數(shù)據(jù)源具有大而且不斷增長(zhǎng)的優(yōu)點(diǎn)，而且是“...

2019-06-29 標(biāo)簽：圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6794 0

BERT烹飪之法：fintune 的藝術(shù)

其實(shí)它這里的做法和原論文中的問(wèn)答比較像，不過(guò)增加了問(wèn)題分類環(huán)節(jié)。將頁(yè)面文檔分成多個(gè)片段，和 query 拼接，然后同時(shí)對(duì)幾個(gè)問(wèn)題，用[CLS]進(jìn)行預(yù)測(cè)問(wèn)...

2019-04-23 標(biāo)簽：算法線性數(shù)據(jù)集 6706 0

在圖像中，通常在目標(biāo)中心附近存在一個(gè)像素，但在點(diǎn)云中卻不是這樣。由于深度傳感器僅捕獲物體的表面，因此3D物體的中心很可能在遠(yuǎn)離任何點(diǎn)的空白空間中。因此，...

2019-04-26 標(biāo)簽：檢測(cè)器數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6699 0

如何結(jié)合TensorFlow目標(biāo)檢測(cè)API和OpenCV分析足球視頻

使用Tensorflow的目標(biāo)檢測(cè)API，可以快速搭建目標(biāo)檢測(cè)模型。如果你不熟悉這套API，可以看下我之前寫(xiě)的介紹Tensorflow目標(biāo)檢測(cè)API，以...

2018-07-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí)TensorFlow 6684 0

針對(duì)線性回歸模型和深度學(xué)習(xí)模型，介紹了確定訓(xùn)練數(shù)據(jù)集規(guī)模的方法

具體來(lái)看，對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，模型的表現(xiàn)先是遵循冪定律（power law），之后趨于平緩；而對(duì)于深度學(xué)習(xí)，該問(wèn)題還在持續(xù)不斷地研究中，不過(guò)圖一為目...

2019-05-05 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6655 0

CVPR 2019：中科院、牛津等提出SiamMask網(wǎng)絡(luò)，視頻跟蹤最高精度

長(zhǎng)久以來(lái)，我們的思維傾向于陷入舒適區(qū)。當(dāng) A 做了物體檢測(cè)，我們嘗試改網(wǎng)絡(luò)，改 loss，別的領(lǐng)域 trick 拿來(lái)就是一篇。而我們常常忽略了更為重要的...

2019-03-10 標(biāo)簽：自動(dòng)化數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6633 0

講解隨機(jī)梯度下降、類別數(shù)據(jù)編碼、Vowpal Wabbit機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)

在數(shù)據(jù)量不大的情況下，上面的數(shù)學(xué)效果不錯(cuò)（我們這里不討論局部極小值、鞍點(diǎn)、學(xué)習(xí)率選擇、動(dòng)量等問(wèn)題，請(qǐng)參考《深度學(xué)習(xí)》一書(shū)的數(shù)值計(jì)算那一章）。批量梯度下降...

2018-07-17 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6594 0

如何使用TensorFlow2.0構(gòu)建和部署端到端的圖像分類器

從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片，我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小，并且將所有像素值都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化...

2019-05-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 cnn tensorflow 6564 0

一個(gè)完整的MNIST測(cè)試集，其中包含60000個(gè)測(cè)試樣本

NIST手寫(xiě)字符集的第一部分已經(jīng)在一年前發(fā)布，它是一個(gè)由2000名人口普查局員工手寫(xiě)的訓(xùn)練集和500名高中生手寫(xiě)的更具挑戰(zhàn)性的測(cè)試集。 LeCun、Co...

2019-06-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 MNIST 6483 0

訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)基于文本分析預(yù)測(cè)葡萄酒質(zhì)量

我們可以把上述的其他信息也引入作為特征參數(shù)，這樣就能構(gòu)建出一個(gè)更全面的模型來(lái)預(yù)測(cè)葡萄酒質(zhì)量。為了將文字描述與其他特征結(jié)合起來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，我們可以創(chuàng)建一個(gè)集...

2019-05-16 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6451 0

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型處理NLP任務(wù)諷刺檢測(cè)

數(shù)據(jù)為均衡和失衡的諷刺推文數(shù)據(jù)集，取自Ptacek等2014年的工作和The Sarcasm Detector。移除了用戶名、URL、#標(biāo)記，使用了NL...

2018-07-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6449 0

如何利用兩種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法——邏輯回歸和樸素貝葉斯分類器

特征工程是不一個(gè)簡(jiǎn)單的技能，它更像是復(fù)雜的藝術(shù)形式。它包含了考慮數(shù)據(jù)集和域的過(guò)程，選擇對(duì)于模型最有用的特征，以及測(cè)試特征以優(yōu)化選擇。 Scikit-l...

2018-10-04 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 6381 0

數(shù)據(jù)科學(xué)高效工具：feature-selector，幫你快速完成特征選擇

該方法以及之后的identify_low_importance都只適用于監(jiān)督學(xué)習(xí)(即需要label,這也是為什么實(shí)例化feature-selector時(shí)...

2018-12-13 標(biāo)簽：函數(shù)數(shù)據(jù)集 6344 0

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IoT是Internet of Things的縮寫(xiě)，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲(chǔ)器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計(jì)算機(jī)市場(chǎng)行情；制定計(jì)算機(jī)組裝計(jì)劃；能夠選購(gòu)組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計(jì)算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)軟硬件故障。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無(wú)線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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MPU-6000（6050）為全球首例整合性6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時(shí)間軸之差的問(wèn)題，減少了大量的封裝空間。
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74LS74是雙D觸發(fā)器。功能多，可作雙穩(wěn)態(tài)、寄存器、移位寄存器、振蕩器、單穩(wěn)態(tài)、分頻計(jì)數(shù)器等功能。本章詳細(xì)介紹了74ls112的功能及原理，74ls74引腳圖及功能表，74ls112的應(yīng)用等內(nèi)容。
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Proteus軟件是英國(guó)Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國(guó)總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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UHD是”超高清“的意思UHD的應(yīng)用在電視機(jī)技術(shù)上最為普遍，目前已有不少?gòu)S商推出了UHD超高清電視。
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做單片機(jī)的工程師相比都堆循跡小車有所認(rèn)識(shí)，它是自動(dòng)引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的基本應(yīng)用，那么今天小編就給大家介紹下自動(dòng)自動(dòng)循跡小車的原理，智能循跡小車的應(yīng)用，智能循跡小車程序，循跡小車用途等知識(shí)吧！
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LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開(kāi)關(guān)電壓調(diào)節(jié)器，能夠輸出3A的驅(qū)動(dòng)電流，同時(shí)具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V，可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
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光立方是由四千多棵光藝高科技“發(fā)光樹(shù)”組成的，在2009年10月1日天安門廣場(chǎng)舉行的國(guó)慶聯(lián)歡晚會(huì)上面世。這是新中國(guó)成立六十周年國(guó)慶晚會(huì)最具創(chuàng)意的三大法寶之首。
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡(jiǎn)單的說(shuō)，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào)，通過(guò)光纖傳送后，接收端再把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。
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STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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Nexperia是大批量生產(chǎn)基本半導(dǎo)體的領(lǐng)先專家，這些半導(dǎo)體是世界上每個(gè)電子設(shè)計(jì)都需要的組件。該公司廣泛的產(chǎn)品組合包括二極管、雙極晶體管、ESD 保護(hù)器件、MOSFET、GaN FET 以及模擬和邏輯IC。
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步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器是一種將電脈沖轉(zhuǎn)化為角位移的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。當(dāng)步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器接收到一個(gè)脈沖信號(hào)，它就驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)按設(shè)定的方向轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)固定的角度（稱為“步距角”），它的旋轉(zhuǎn)是以固定的角度一步一步運(yùn)行的。可以通過(guò)控制脈沖個(gè)數(shù)來(lái)控制角位移量，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的；同時(shí)可以通過(guò)控制脈沖頻率來(lái)控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的速度和加速度，從而達(dá)到調(diào)速和定位的目的。
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cD4046是通用的CMOS鎖相環(huán)集成電路，其特點(diǎn)是電源電壓范圍寬（為3V－18V），輸入阻抗高（約100MΩ），動(dòng)態(tài)功耗小，在中心頻率f0為10kHz下功耗僅為600μW，屬微功耗器件。本章主要介紹內(nèi)容有，CD4046的功能 cd4046鎖相環(huán)電路，CD4046無(wú)線發(fā)射，cd4046運(yùn)用，cd4046鎖相環(huán)電路圖。
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COMSOL集團(tuán)是全球多物理場(chǎng)建模解決方案的提倡者與領(lǐng)導(dǎo)者。憑借創(chuàng)新的團(tuán)隊(duì)、協(xié)作的文化、前沿的技術(shù)、出色的產(chǎn)品，這家高科技工程軟件公司正飛速發(fā)展，并有望成為行業(yè)領(lǐng)袖。其旗艦產(chǎn)品COMSOL Multiphysics 使工程師和科學(xué)家們可以通過(guò)模擬，賦予設(shè)計(jì)理念以生命。
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服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個(gè)年輕成員，到目前為止尚沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的定義。不同國(guó)家對(duì)服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識(shí)不同。
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　　SDK一般指軟件開(kāi)發(fā)工具包，軟件開(kāi)發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開(kāi)發(fā)工具的集合。軟件開(kāi)發(fā)工具廣義上指輔助開(kāi)發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
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wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200，但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率，只能使用4800bps，那么設(shè)置的時(shí)候，必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。

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