VS2015输入参数执行操作步骤

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文是一位在技术公司工作十年的职场人士对自己职业生涯的总结回顾。她的职业规划与众不同，令人深思又有趣。其中涉及到的内容有机器学习、创新创业以及引用了女性主义者在TED演讲中的部分讲义。文章表达了对职业生涯的愿望和希望，认为人类有能力不断改善自己。 ... [详细]

本文介绍了sklearn数据集库中常用的数据集类型，包括玩具数据集和样本生成器。其中详细介绍了波士顿房价数据集，包含了波士顿506处房屋的13种不同特征以及房屋价格，适用于回归任务。 ... [详细]

前言：拿到一个案例，去分析：它该是做分类还是做回归，哪部分该做分类，哪部分该做回归，哪部分该做优化，它们的目标值分别是什么。再挑影响因素，哪些和分类有关的影响因素，哪些和回归有关的 ... [详细]

内容列表线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结注：中文翻译 ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

在Android开发中，使用Picasso库可以实现对网络图片的等比例缩放。本文介绍了使用Picasso库进行图片缩放的方法，并提供了具体的代码实现。通过获取图片的宽高，计算目标宽度和高度，并创建新图实现等比例缩放。 ... [详细]

本文介绍了C#中生成随机数的三种方法，并分析了其中存在的问题。首先介绍了使用Random类生成随机数的默认方法，但在高并发情况下可能会出现重复的情况。接着通过循环生成了一系列随机数，进一步突显了这个问题。文章指出，随机数生成在任何编程语言中都是必备的功能，但Random类生成的随机数并不可靠。最后，提出了需要寻找其他可靠的随机数生成方法的建议。 ... [详细]

本文探讨了计算成像的原理与应用研究。首先介绍了小孔成像实验和软件方面的相关内容。随后从傅里叶光学的角度简单谈了成像的过程。成像是观测样品分布的一种方法，通过成像系统接收光的强度来呈现图像。视网膜作为接收端接收到的图像实际上是由像元组成的矩阵，每个元素代表相应位置像元接收光的强度。大脑通过对图像的分析，得出一系列信息，如识别物体、判断距离等。计算成像是一种采集记录系统，通过处理数据得到样品分布与像的对应关系，用于后续问题的分析。 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文详细介绍了商汤科技面试中涉及的CV算法面经内容，包括CornerNet的介绍与CornerPooling的解决方案、Mimic知识蒸馏的实现方式、MobileNet的特点、普通卷积和DW PW卷积的计算量推导、Residual结构的来源等。同时还讨论了在人脸关键点和检测中的mimic实现方式、pose对人脸关键点的提升作用、目标检测中可能遇到的问题以及处理检测类别冲突的方法。此外，还涉及了对机器学习的了解程度和相似度分析的问题。 ... [详细]

近日，OpenAI发布了最新的NLP模型GPT-3，该模型在GitHub趋势榜上名列前茅。GPT-3使用的数据集容量达到45TB，参数个数高达1750亿，训练好的模型需要700G的硬盘空间来存储。一位开发者根据GPT-3模型上线了一个名为debuid的网站，用户只需用英语描述需求，前端代码就能自动生成。这个神奇的功能让许多程序员感到惊讶。去年，OpenAI在与世界冠军OG战队的表演赛中展示了他们的强化学习模型，在限定条件下以2:0完胜人类冠军。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

数据结构与算法在编程领域中的重要性不可忽视，无论从事何种岗位，都需要掌握数据结构和算法。本文介绍了数据结构与算法的基本概念、存储结构和算法分析。其中包括线性结构、树结构、图结构、栈、队列、串、查找、排序等内容。此外，还介绍了图论算法、贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法等高级数据结构和算法。掌握这些知识对于提高编程能力、解决问题具有重要意义。 ... [详细]