目錄1、人體姿態(tài)簡介2发侵、OpenPose論文方案解讀?? 2.1 文章亮點?? 2.2 網絡結構?? 2.3 loss function?? 2.4 計算heatmap()與...
發(fā)簡信
IP屬地：陜西
-
人體姿態(tài)估計--OpenPose算法解析 -
-
「數(shù)據游戲」：使用 LSTM 模型預測三天后單股收盤價
作者：瘋貓子，「數(shù)據游戲」優(yōu)勝隊伍成員 摘要 LSTM模型是RNN的一種骨宠，其特點是在單一循環(huán)神經網絡的基礎上纵装，構建出了長短記憶門，也就是可以長時間發(fā)現(xiàn)和記憶長依賴關系扇苞。本次比...
-
matplotlib繪制柱狀圖時鳖敷，控制間距
問題描述： 繪制柱狀圖時脖苏，如果橫軸刻度名過程，文字之間容易發(fā)生重疊定踱，如圖所示： 代碼： 嘗試方法1： 網上博客的常用方法棍潘，修改bar的第一個參數(shù)，將每個柱子橫坐標的值擴大二倍...
-
預訓練模型與遷移學習
一、什么是遷移學習 聰明人都喜歡"偷懶"亦歉，因為這樣的偷懶能幫我們節(jié)省大量的時間提高效率恤浪。有一種偷懶是 "站在巨人的肩膀上"，也就是表示要善于學習先輩的經驗肴楷。這句話放在機器學習...
-
江湖上傳說的消零派掌門正是在下阶祭。在簡書行走绷杜，玩并快樂著。順便消滅點兒零評論 濒募，就是這么任性鞭盟。<br><br>平臺內部分快捷指南：<br><br>簡書社區(qū)守護者聯(lián)盟伯樂征文及主題寫作活動匯總<br><a href="http://www.reibang.com/c/1694de00d239" target="_blank">http://www.reibang.com/c/1694de00d239</a><br><br>簡友問題反饋匯總帖<br><a href="http://www.reibang.com/gp/81819a2fd9863176" target="_blank">http://www.reibang.com/gp/81819a2fd9863176</a><br><br>蘋果手機用戶付費復活日更帖<br><a href="http://www.reibang.com/gp/b09f5339ef655a5d" target="_blank">http://www.reibang.com/gp/b09f5339ef655a5d</a><br><br>已簽約文章解約流程<a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fdocs.qq.com%2Fdoc%2FDT1RLZkRZR0N0TXRp" target="_blank">https://docs.qq.com/doc/DT1RLZkRZR0N0TXRp</a><br><br>天天大轉盤抽獎入口<a href="http://www.reibang.com/mobile/lottery?read_mode=day" target="_blank">http://www.reibang.com/mobile/lottery?read_mode=day</a>。
-
15天利用淘寶盈利20000元的藍海網賺項目15天利用淘寶盈利20000元的藍海網賺項目 前天在和群友A君談到淘寶如何做項目時瑰剃，偶然間他跟我分析了個他發(fā)現(xiàn)的藍海網賺項目齿诉，他操作那個項目在短短15天就賺了20000多元，...
-
同步WX公主號：arXiv每日學術速遞每日發(fā)布CV/AI/NLP/ML/Q-Fin等方向學術速遞弧关。
-
十分鐘上手sklearn：特征提取，常用模型唤锉，交叉驗證
更多干貨就在我的個人博客 http://blackblog.tech 歡迎關注世囊！ 這一篇雖然叫做：十分鐘上手sklearn：特征提取，常用模型窿祥，但是寫著寫著我就想把每一個模型...
-
歡迎關注個人公眾號：NLPer筆記簿 【純干貨分享晒衩，個人學習筆記】
-
基礎算法 | 決策樹(ID3嗤瞎、C4.5和CART決策樹python實現(xiàn))決策樹(Decision Tree)是一種基于規(guī)則的基礎而又經典的分類與回歸方法，其模型結構呈現(xiàn)樹形結構浸遗，可認為是一組if-then規(guī)則的集合猫胁。 決策樹主要包含三個步驟：特征...
-
kaggle入門--泰坦尼克號之災(手把手教你)@作者：煉己者 本博客所有內容以學習、研究和分享為主跛锌，如需轉載弃秆，請聯(lián)系本人届惋，標明作者和出處，并且是非商業(yè)用途菠赚，謝謝脑豹！ 大家也可以去我的github上看，最近剛更新衡查，用jupy...
-
特征工程中的常用方法
數(shù)據和特征工程決定了模型的上限瘩欺，改進算法只不過是逼近這個上限。數(shù)據矩陣：標簽： 探索性數(shù)據分析博客上寫了三個 plot 拌牲，我想大概是用畫圖來看看數(shù)據的分布情況俱饿。 預處理需要將...
-
敏于行而慎于言,訥于言而敏于行<br><br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=http%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fjiandanjinxin" target="_blank">http://blog.csdn.net/jiandanjinxin</a> <br><a href="https://links.jianshu.com/go?to=https%3A%2F%2Fgithub.com%2Fjiandanjinxin" target="_blank">https://github.com/jiandanjinxin</a>
