格式： (): type:必须，说明commit类别 feat-新功能 fix-一次提交修复问题 to-多次提交最终修复问题 docs-文档 style-格式 refactor-重构 chore-构建过程或辅助工具变动 revert-回滚到上一个版本 merge-代码合并 sync-同步主线或分支的 ...
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2021-01-01 11:58:02
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对于语义分割网络，其输出为（b, h, w, classes）,对索引求最大值，得到维度为（b, h, w, 1） 相对于得到一个灰度图，其亮度值为类别index。因为类别值为[1, num_classes]， 如果对输出 结果直接显示，会的到一副纯黑的图。 所以需要进行预测结果可视化 将预测结果转 ...
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2021-01-01 11:53:48
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人工智能主要分支 人工智能,机器学习,深度学习 机器学习是人工智能的一个实现途径,深度学习是机器学习的一个子集. 主要分支介绍 通讯,感知与行动是现代人工智能的三个关键能力,在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍: (1) 计算机视觉(CV) (2) 自然语言处理(NPL) (3) ...
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2020-12-30 11:01:53
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官网：iconfont.cn 1.选图标，添加到自己的项目 2.选 font class 类别，下载，这个类别简洁易用 3.拷贝5个文件到assets目录，其他目录也行 4.main.js引入 5.使用 两个方法 （1）i标签、span标签等 <i class="iconfont icon-qunz ...
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2020-12-30 10:38:28
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回顾在文章《朴素贝叶斯》中，小夕为大家介绍了朴素贝叶斯模型的基本知识，并且得出了朴素贝叶斯是利用联合概率P(x1,x2,x3...xn,y)来确定某个样本为某个类别的概率，进而利用最大后验概率（MAP）来决策类别。也就是说，朴素贝叶斯的假设函数如下：其中，假设有c个类别，则i=1,2,...,c。（补充：argmax大家应该都熟悉了吧，意思就是返回使函数值最大的参数，这里的函数即P(X,yi)，参
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2020-12-29 11:52:17
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基本的神经网络的知识（一般化模型、前向计算、反向传播及其本质、激活函数等）小夕已经介绍完毕，本文先讲一下深度前馈网络的BP过程，再基于此来重点讲解在前馈网络中用来初始化model参数的Xavier方法的原理。前向过程很简单，每一层与下一层的连接边(即参数)构成了一个矩阵(即线性映射)，每一层的神经元构成一个激活函数阵列（即非线性映射），信号便从输入层开始反复的重复这两个过程直到输出层，也就是已经在
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2020-12-29 11:49:23
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开篇高能预警！本文前置知识：1、理解特征函数/能量函数、配分函数的概念及其无向图表示，见《逻辑回归到受限玻尔兹曼机》和《解开玻尔兹曼机的封印》；2、理解特征函数形式的逻辑回归模型，见《逻辑回归到最大熵模型》。从逻辑回归出发，我们已经经过了朴素贝叶斯、浅层神经网络、最大熵等分类模型。显然，分类模型是不考虑时间的，仅仅计算当前的一堆特征对应的类别。因此，分类模型是“点状”的模型。想一下，如果我们有一个
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2020-12-29 11:48:54
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状态码用来告诉HTTP客户端,HTTP服务器是否产生了预期的回调数据. HTTP/1.1中定义了5类状态码， 状态码由三位数字组成，第一个数字定义了响应的类别 1XX 提示信息 - 表示请求已被成功接收，继续处理 2XX 成功 - 表示请求已被成功接收，理解，接受 3XX 重定向 - 要完成请求必须 ...
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2020-12-28 10:57:30
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如果数据也带有种族歧视，你会怎么做？算法当然是种族主义者，因为它是人类的产物。——斯蒂芬·布什（《新政治家》周刊美国版编辑）机器学习中的伦理道德大多数时候，机器学习并不涉及特别敏感的社会、道德或伦理问题。数据集可以根据给定的属性预测房价，或将图片分成不同类别，或教会电脑玩《吃豆人》游戏的最佳方式。但是如果数据在进行预测时涉及受保护的属性，那么根据反歧视法，我们要怎么做呢？如何确保算法中不会植入直接
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2020-12-24 12:34:39
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来源：Pexels首先分享一个我一直深信不疑且为之付出实践的观点。程序员每天应工作8个小时。并且即使不知道您正在从事的项目类别，我仍能百分之百保证，只要计划周密，至少能在这八小时中完成70%至80%的任务。简而言之，如果您是一名朝九晚五的程序员，并不代表您是一名糟糕的程序员。这仅意味着您找到了更好的时间管理方式。您应为此感到骄傲！而且我敢肯定，大多数程序员只是希望完成工作后赶紧回家。他们不想为“改
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2020-12-22 12:49:42
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