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[Gamma阶段]第三次Scrum Meeting
"Scrum Meeting博客目录" [Gamma阶段]第三次Scrum Meeting 基本信息 | 名称 | 时间 | 地点 | 时长 | | | | | : | | 第三次Scrum Meeting | 19/05/29 | 大运村寝室6楼 | 30min | 相关工作 | 成员 | 已完成 ...
分类:其他好文   时间:2019-05-30 23:22:30    阅读次数:464
Gamma 矫正用于平衡光照不均匀
伽马校正(Gamma correction) 又叫伽马非线性化(gamma nonlinearity)、伽马编码(gamma encoding) 或是就只单纯叫伽马(gamma)。是用来针对影片或是影像系统里对于光线的辉度(luminance)或是三色刺激值(tristimulus values)所 ...
分类:其他好文   时间:2019-05-29 14:24:04    阅读次数:126
Momentum and NAG
[TOC] Momentum Momentum的迭代公式为: $$ v_t = \gamma v_{t 1} + \eta \nabla_\theta J(\theta) \\ \theta=\theta v_t $$ 其中$J(\cdot)$一般为损失函数。我们知道,一般的梯度下降,是没有$\ga ...
分类:其他好文   时间:2019-05-19 11:52:22    阅读次数:135
Junit 入门使用教程
1、Junit 是什么? JUnit是一个Java语言的单元测试框架。它由Kent Beck和Erich Gamma建立,逐渐成为源于Kent Beck的sUnit的xUnit家族中最为成功的一个JUnit有它自己的JUnit扩展生态圈。多数Java的开发环境都已经集成了JUnit作为单元测试的工具 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-26 12:59:30    阅读次数:125
设计模式? GoF
GoF >>> Gang of Four.四人帮 是Design Patterns: Elements of Reusable Object-Oriented Software (设计模式:可重用面向对象软件的元素)这本书的四个作者简称,改书四个作者分别是 Erich Gamma, Richard ...
分类:其他好文   时间:2019-04-25 20:17:48    阅读次数:160
支持向量机原理
函数间隔 对于给定的训练数据集T和超平面(w,b),定义超平面(w,b)关于样本$(x_i,y_i)$的函数间隔为:$$\overline{\gamma{_i}} = y_i(w\bullet{x_i} + b)$$ 定义超平面(w,b)关于训练数据集T的函数间隔为超平面(w,b)关于T中所有样本点 ...
分类:其他好文   时间:2019-04-17 13:45:54    阅读次数:127
Eclipse之父、《设计模式》作者、Junit作者之Erich Gamma
Erich Gamma拥有多重权威身份。他是Jazz项目的主要领导人;是Eclipse的项目管理委员会成员,被业界称为“Eclipse之父”; 是经典书《设计模式》的作者四人帮之一,1998年与Kent Beck一起开发JUnit,使其成为Java社区的单元测试工具;有“敏捷开发方法的创始人”之称。 ...
分类:系统相关   时间:2019-04-04 09:32:27    阅读次数:255
欧拉图和哈密顿图
欧拉图和哈密顿图 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ "Follow Me" 通路和回路 $$\Gamma=v_0e_1v_1e_2v_2...e_kv_k$$ 1. 若$\Gamma$中边$e_i$的两个端点是$v_{i 1}$和$v_i$ (==G是有向图时要求$v_{i 1}与v_{i}分别 ...
分类:其他好文   时间:2019-02-10 23:25:46    阅读次数:209
色彩校正中的 gamma 值是什么
色彩校正中的 gamma 值是什么? 一直听到这个词就是不知道什么意思,也没找到特别好的介绍。 添加评论 分享 按投票排序按时间排序 6 个回答 赞同82 反对,不会显示你的姓名 韩世麟 xufeng tao、杨文韬、Alee Wei 等人赞同 @Avatar Ye想要讲解gamma的来龙去脉,可惜 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-31 22:50:33    阅读次数:230
6. Double DQN、Prioritized DQN、Dueling DQN
Double DQN 上一篇提到的DQN是基于Q-learning,更新也是基于贪婪算法,$Q \leftarrow Q + \alpha (R + \gamma \max Q' - Q)$。虽然可以快速让Q值向可能的优化目标靠拢,但是很容易过度估计(Overestimation)。因为算法每次更新 ...
分类:其他好文   时间:2019-01-23 21:36:24    阅读次数:757
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