features machine_features distro_features machine
CF940F Machine Learning题解
题目链接：洛谷 或者 CF 不是特别难的题，抽象下题意就是算区间次数出现的次数 mex 和带单点修改。看到范围 \(1e5\) 还带修改，传统的 mex 求法里貌似就莫队类算法好带修，考虑带修莫队。 然而涉及到 mex 问题，你可能不由自主地想到回滚莫队求 mex 只删不加的板子题：P4137 Rm ......
Latest Service Advisor v3 Machine Interface Kit: Optimize Your John Deere Service Experience
In the world of agriculture and construction equipment, John Deere has established itself as a trusted and reliable brand. To ensure that your John De ......
介绍Yocto的MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURES
在学习Yocto之初以及翻阅Yocto manual时，对于MACHINE_FEATURES和DISTRO_FEATURE的解释都十分官方，只是说明代表有相关的功能支持，但是一直对enable MACHINE_FEATURE的特定项究竟包含了哪一些Package以及是怎么定义的十分模糊。 这次就自己 ......
C# new feature
https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-csharp-12/ https://www.i-programmer.info/news/84-database/16837-c-12-simplifies-syntax.html#google_vi ......
xPU pipeline and state machine
xPU pipeline and state machine 一般的状态机 序号 特点 1 多个状态在多周期之间转换 2 每个状态独占一个周期 3 活跃资源为 1/N （N为状态数量） 4 资源利用率低 混合:宏观流水线，內嵌多周期状态机 序号 特点 1 多个状态机之间组成流水线 2 每个流水线內的 ......
AMBA总线（5）—— AXI5新feature
前面博客《AMBA总线（3）—— AXI协议》大致过了一遍 AXI3 和 AXI4 协议，对于 AXI5 部分没有研究。本篇博客记录一下 AXI5 中的新 feature。 未完待续...... ......
机器学习Machine Learning
附件5：课程教学大纲参考模板 （注：各学院可采用该模板，也可自设模板，但每个学院需使用统一模板） 《机器学习》教学大纲 Teaching（Course）Outline of Machine Learning 第一部分 大纲说明（宋体，四号加粗，居中） 1．课程代码：329021003 2．课程类型： ......
Supervised Machine Learning : Regression and Classification
The course is available at : Supervised Machine Learning: Regression and Classification - Week 1: Introduction to Machine Learning - Week 1 | Coursera ......
【五期李伟平】CCF-A（S&P'20）The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy
Nan W., et al. “The Value of Collaboration in Convex Machine Learning with Differential Privacy.” 2020 IEEE Symposium on Security and Privacy. 304-317 ......
fastjson2 JSONWriter.Feature介绍
JSONWriter.Feature介绍 FieldBased 基于字段反序列化，如果不配置，会默认基于public的field和getter方法序列化。配置后，会基于非static的field（包括private）做反序列化。 IgnoreNoneSerializable 序列化忽略非Serial ......
某宝上搞来的电子书，经典的量化投资书籍，《Advances in Financial Machine Learning》—— 《金融机器学习的进展》、《量化投资与机器学习》、《金融机器学习研究进展》
英文书名： 《Advances in Financial Machine Learning》 经典的量化投资书籍，某宝上6元搞来的电子版： ......
How to Master the Popular DBSCAN Clustering Algorithm for Machine Learning
Overview DBSCAN clustering is an underrated yet super useful clustering algorithm for unsupervised learning problems Learn how DBSCAN clustering works ......
BigdataAIML-ML-Models for machine learning Explore the ideas behind machine learning models and some key algorithms used for each
最好的机器学习教程系列：https://developer.ibm.com/articles/cc-models-machine-learning/ By M. Tim Jones, Published December 4, 2017 Models for machine learning Alg ......
CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures 可学习的上采样
CARAFE: Content-Aware ReAssembly of FEatures * Authors: [[Jiaqi Wang]], [[Kai Chen]], [[Rui Xu]], [[Ziwei Liu]], [[Chen Change Loy]], [[Dahua Lin]] DO ......
神经网络优化篇：机器学习基础（Basic Recipe for Machine Learning）
机器学习基础 下图就是在训练神经网络用到的基本方法：（尝试这些方法，可能有用，可能没用） 这是在训练神经网络时用到地基本方法，初始模型训练完成后，首先要知道算法的偏差高不高，如果偏差较高，试着评估训练集或训练数据的性能。如果偏差的确很高，甚至无法拟合训练集，那么要做的就是选择一个新的网络，比如含有更 ......
Machine Learning in Python
Metric Formula Interpretation Accuracy $ \frac{TP+TN}{TP+TN+FP+FN} $ Overall performance of model Precision $ \frac{TP}{TP+FN} $ How accurate the posi ......
BigdataAIML-Important Data Features processing points
Standardize scales first using scikit-learn; Identify correlated features using mathematics(Measure of correlationship); Consider using a pairwise plo ......
Feature map
Feature map（特征图） 在CNN的每个卷积层，数据以三维形式存在。可以看成是多个二维图片叠在一起，其中每一个称为一个feature map。 在输入层，如果是灰度图片，那就只有一个feature map；如果是彩色图片，一般是三个feature map（红绿蓝）。 在其他层，层与层之间会有 ......
《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》阅读笔记
论文标题 《Progressive Learning of Category-Consistent Multi-Granularity Features for Fine-Grained Visual Classification》 细粒度视觉分类中类别一致多粒度特征的渐进学习 作者 Ruoyi D ......
Machine is not on the network
在调试Android jni 的时候发现一个奇怪的问题 在连接socket的时候老是报错 m_sock = socket(AF_INET, SOCK_STREAM, 0); if(m_sock < 0) { debug(LEVEL_ERROR, "Socket create error %d\r\n ......
select_shape 中features参数解析
Halcon 算子 select_shape- 借助形状特征选择区域（选择轮廓） select_shape - 借助形状特征选择区域。 原型： 1 select_shape(Regions : SelectedRegions : Features, Operation, Min, Max : ) （ ......
11.Demonstrate the essentials concerning "Abstract" in research papers,such as features, types, and components.
11.Demonstrate the essentials concerning "Abstract" in research papers,such as features, types, and components. 演示研究论文中关于“摘要”的要点，如特点、类型和组成部分。 Round 1: ......
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis
Overview of Machine Learning Methods for Genome-Wide Association Analysis BIBE2021: The Fifth International Conference on Biological Information and B ......
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection
Drug response prediction using graph representation learning and Laplacian feature selection Minzhu Xie 1 2, Xiaowen Lei 3, Jianchen Zhong 3, Jianxing ......
支持向量机 Support Vector Machine
b站链接【白板推导系列-支持向量机】 SVM 有三宝：间隔、对偶、核技巧 SVM 分类： hard-margin SVM 硬间隔 soft-margin SVM 软间隔 kernel SVM 核 硬间隔分类器（最大间隔分类器）max margin 判别模型： \[f(w)=sign(w^Tx+b) ......
2023ICCV_Feature Modulation Transformer: Cross-Refinement of Global Representation via High-Frequency Prior for Image Super-Resolution
一. Motivation 1. transformer的工作主要集中在设计transformer块以获得全局信息，而忽略了合并高频先验的潜力 2. 关于频率对性能的影响的详细分析有限（Additionally, there is limited detailed analysis of the i ......
基于AI的架构优化：创新数据集构造法提升Feature envy坏味道检测与重构准确率
以Feature envy架构坏味道为例，利用一系列启发式规则和一个基于决策树的分类器，实现了一种基于真实数据的高质量重构数据集构造方法，并利用此方法构建的数据集将Feature envy架构坏味道的检测与重构准确率提升到业界SOTA水平。 ......
论文：Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing Using Machine Learning Algorithms in Tropical Highlands of Ethiopia
水刊，中科院都没有收录。不属于sci。 吃一堑长一智，以后先看属于哪个期刊的。总是忘记。 期刊：Hydrology 浪费时间，啥也没有，没有创新点，就一点点的对比工作量。 “Predicting Optical Water Quality Indicators from Remote Sensing ......
ABC325 D Printing Machine 题解
Link ABC325 D Printing Machine Question 有 \(N\) 个零件需要打印，每个零件从 \(T_i\) 时间进入机器，从 \(T_i+D_i\) 时间离开机器，每个时间段只能答应一个零件，求最多能打印多少零件 Solution 贪心的去想，对于第 \(i\) 个时 ......
如何解决AttributeError: 'DictVectorizer' object has no attribute 'get_feature_names'
这个错误通常是因为 DictVectorizer 对象没有 get_feature_names 属性。这可能是因为你使用的 sklearn 版本过低，或者是因为你没有正确地导入 DictVectorizer 类。 要解决这个问题，你可以尝试升级 sklearn 版本，或者使用以下代码导入 DictV ......