【Boost】第57页

持续集成环境搭建(3)SonarQube搭建和使用

环境准备mysql5.7.24:https://cdn.mysql.com//Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.24.tar.gzboost:https://nchc.dl.sourceforge.net

遇见你时风好暖·2023-01-30 05:33

boostrap

我的皎月闻越香_·2023-01-30 01:51

Xgboost原理与Sklearn参数详解

目录1、Xgboost原理2、总结1、Xgboost原理Xgboost2、总结：本文主要分析了Xgboost和GBDT原理上的区别，并总结了Xgboost核心参数，以及调参的主要流程及方法。

易码当先·2023-01-29 21:06

论文阅读：Boosting 3D Object Detection by Simulating Multimodality on Point Clouds

Boosting3DObjectDetectionbySimulatingMultimodalityonPointCloudsResponseDistillationSparse-VoxelDistillationVoxel-to-PointDistillationInstanceDistillationlossExperiments

zhSunw·2023-01-29 20:11

论文阅读：Boosting Single-Frame 3D Object Detection by Simulating Multi-Frame Point Clouds

BoostingSingle-Frame3DObjectDetectionbySimulatingMulti-FramePointCloudsMulti-viewdenseobjectfusionSelf-attentionvoxeldistillationSelf-attentionvoxeldistillationAdaptiveResponseDistillationEXPERIMENTST

zhSunw·2023-01-29 19:51

搭建金融信贷风控中的机器学习模型-(9)集成模型

典型的集成方式包括bagging,boosting和stacking。

GQRstar·2023-01-29 19:00

Process finished with exit code -1073740791 (0xC0000409)

在使用pycharmrun一个机器学习的xgboost的demo时，出现了如下图所示的问题。经过查阅相关的资料说是显卡不足，通过询问大佬，需要如下方法解决：亲测有效。

karla123·2023-01-29 19:48

基于社交网络深度学习（报告记录）

深度学习算法RNN工具XGboostWeka特征贡献：1.时间序列特征，重要2.时空特征，用户社交特征等，一般特点1.动态，细粒度考虑用户特征2.真实数据（爬虫，一定量的人工筛选）3.拓展，不止可以检测恶意用户

EratoQ·2023-01-29 11:30

前端学习笔记（二）

常见的语义化标签有以下几个头部导航脚部每个分块文章标签侧边栏推荐几个前端常用的网站boostrap扁平化的一个开源工具库，里面也提供了很多的矢量图标，很值得参考FlatUI阿里巴巴的iconfont矢量图标库

星缘邢·2023-01-29 09:22

集成学习-提升（boosting）方法

1提升方法1.1概率近似正确（PAC）学习框架在概率近似正确（PAC）学习框架中，一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，并且正确率很高，那么就称这个概念是强可学习的；一个概念，如果存在一个多项式的学习算法能够学习它，但正确率仅比随机猜测好一点，则称这个概念是弱可学习的。强可学习和弱可学习是等价的。因此，若发现了弱学习器，可以将其提升为强学习器.1.2提升方法的问题如何在每一轮训练中改变

DeepNLPLearner·2023-01-29 07:14

boost::asio::ip::tcp::socket is connected?(如何知道socket的链接是链接或断开？)

翻译：华亮From：http://stackoverflow.com/questions/1511129/boostasioiptcpsocket-is-connected问题：Iwanttoverifytheconnectionstatusbeforerealizemyoperations

CodingSir·2023-01-29 05:23

从集成学习到XGBoost算法

XGBoost一.XGBoost的前世今身1.集成学习(三个臭皮匠赛过诸葛亮)①集成学习通过构建并结合多个学习器来完成学习任务。

Pastore_Zx·2023-01-29 05:13

DataWhale 第17期组队学习经验分享(IV)2020-09-24

学习目标学习在金融分控领域常用的机器学习模型学习机器学习模型的建模过程与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍逻辑回归模型：理解逻辑回归模型；逻辑回归模型的应用；逻辑回归的优缺点；树模型：理解树模型；树模型的应用；树模型的优缺点；集成模型基于bagging思想的集成模型随机森林模型基于boosting

華麗過去了會灰到記起·2023-01-29 03:06

OpenCV级联分类器

OpenCV级联分类器概览OpenCV:一个计算机视觉库,提供了一种称级联分类器的方法检测对象级联分类器:一种基于AdaBoost算法的多级分类器,用于在图像中检测目标对象.它通过不断学习组合多个特征来识别目标对象

小电动车·2023-01-29 00:11

catboost参数详解及实战（强推）

目录一参数详解二实战1导包2数据读取3贷后y标签分布，逾期率20%4预处理5特征分布6特征分组7初始参数8catboost建模函数9初始模型10特征重要性11贝叶斯调参一参数详解由于catboost参数较多

Python风控模型与数据分析·2023-01-28 22:52

xgboost缺失值处理

xgb作为常用的集成模型，不仅是当前工业落地最常用的模型之一、而且几乎是风控面试的必考点，从gbdt到xgboost，有一个重要的新增特性就是模型可自行处理缺失值，减少我们在预处理过程中的工作量、不需要再进行缺失填充

Python风控模型与数据分析·2023-01-28 22:52

几千甚至几百就能买到限购货？

联系卫星:KueNi0说到技术，莆田鞋早已攻破了所有的难题，不管Boost大底、Pimeknit鞋身，统统没问题，再加上精细的缝合处，真假

王银河阿·2023-01-28 20:35

Adaboost with Decision Stump

机器学习技法作业3（2018）的编程题，Q11～Q16，ExperimentswithAdaBoost题目中给出了DecisionStump的求解思路，Adaboost算法代码如下：#coding:utf

PumpkinGG·2023-01-28 17:55

其实 Gradle Transform 就是个纸老虎 —— Gradle 系列(4)

（联系方式在GitHub）前言目前，使用AGPTransformAPI进行字节码插桩已经非常普遍了，例如Booster、神策等框架中都有Transform的影子。Transform听起来很高大

彭旭锐·2023-01-28 16:08

逆变器STM32储能逆变器 BOOST 全桥基于STM32F103设计，具有并网充电、放电

逆变器STM32储能逆变器BOOST全桥基于STM32F103设计，具有并网充电、放电；并网离网自动切换；485通讯，在线升级；风扇智能控制，提供过流、过压、短路、过温等全方位保护。

「已注销」·2023-01-28 15:37

机器学习算法（5）—— 集成学习算法

集成学习算法1集成学习介绍2Bagging介绍2.1Bagging集成原理2.2随机森林2.2.1随机森林的构造2.2.2包外估计2.2.3随机森林api介绍2.2.4随机森林案例2.3Bagging小结3Boosting3.1Boosting

夏木夕·2023-01-28 14:14

机器学习---集成学习

API：随机森林：Bagging+决策树Boosting：用于降低偏差。随着学习的积累从弱到强的过程；使用多个弱学习器；每个模型之间

灰太狼家的小鸭子·2023-01-28 14:42

LGB模型保存及使用

1原生模式#模型训练gbm=lgb.train(params,lgb_train,num_boost_round=20,valid_sets=lgb_eval,early_stopping_rounds

big_matster·2023-01-28 10:12

中文文本相似度挑战赛

importpandasaspdimportosimportdistanceimportLevenshteinimporttimeimportlightgbmaslgbimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmimportnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportxgboostasxgb

big_matster·2023-01-28 10:08

人群密度估计--Learning to Count with CNN Boosting

LearningtoCountwithCNNBoostingECCV2016本文使用CNN来进行人群密度估计，主要有两个改进地方：layeredboostingandselectivesamplingBoostingdeepnetworks

O天涯海阁O·2023-01-28 09:10

论文理解《Stacked Pooling: Improving Crowd Counting by Boosting Scale Invariance》

代码主页：https://github.com/siyuhuang/crowdcount-stackpool解决问题：在池化层上下功夫，解决了图像处理中的多尺度问题；发现：1.在人群计数的图片数据集上，如果将不同区域的图片resize到一定的尺寸，这两个区域会表现出极大的视觉相似性（包括人物大小、人群密度、层叠关系）；见下图。2.alargerpoolingrangeenablesaninvari

Selieyo·2023-01-28 09:39

Boosting Crowd Counting with Transformers

TAM与RTM（人群计数）提出问题：通过将更大的上下文集成到卷积神经网络（CNN）中，在人群计数问题上取得了重大进展。解决方法：研究了全局上下文在人群计数中的作用。提出了两个新的模块：token注意模块（TAM）和回归token模块（RTM）。引入token注意模块（TAM）来细化由上下文token通知的编码特征。使用回归token模块（RTM）进一步指导上下文token的学习，该模块在人群总数的

Yunpeng1119·2023-01-28 09:38

Boosting Crowd Counting via Multifaceted Attention

MAN(人群计数)提出问题：同一张图片中由于远近关系人头大小可能差异很大，但是标签只有点标注，目前CNN和全局Attention是没法很好应对这种尺度差异的；有些标签位置不太准确，比如应该在人头正中心却标注的有些偏。因此文章一共提出了三个模块，可学习区域注意力（LRA）、局部注意力正则化（LAR）和实例注意力损失。前两个彼此关联，致力于解决第一个尺度差异问题；最后一个则是针对标签噪声，提出了非常简

Yunpeng1119·2023-01-28 09:35

无法从“boost::shared_ptr＜pcl::RangeImage＞”转换为“const std::shared_ptr＜const pcl::PointCloud＜pcl::PointWit

无法从“boost::shared_ptrpcl::RangeImage”转换为“conststd::shared_ptr”5.2可视化深度图像报错：源码：pcl::visualization::PointCloudColorHandlerCustomrange_image_color_handler

Amelie_11·2023-01-28 08:40

boost::this_thread::sleep (boost::posix_time::microseconds (100000))报错“this_thread”:“::”左侧的符号必须是一种类型

点云配准报错：boost::this_thread::sleep(boost::posix_time::microseconds(100000))“this_thread”:“::”左侧的符号必须是一种类型

Amelie_11·2023-01-28 08:10

yake其实没有想象中的好

当我的同事提到yake的时候，我就也跟着去瞅了瞅，发现封装的东西还真不少，boost用的非常多，网络用的asio，脚本是lua，图形肯定是Ogre了，还有零散的数学库，其他还提供了一些辅助的，如fsm和

xikema·2023-01-28 07:33

linux上安装配置thrift操作hbase

0.11.0.tar.gz网址:Indexof/dist/thrift/0.11.02.安装必要环境yum-yinstallautomakelibtoolflexbisonpkgconfiggcc-c++boost-devellibevent-develzlib-develPython-develruby-develcrypto-utils3

纯洁的小魔鬼·2023-01-27 23:50

linux的thrift编译指南详细版(64位 + 32位)

linux的thrift编译指南详细版（64位+32位）一、简介二、编译1.OpenSSL2.libevent3.boost4.thrift三、检查四、总结一、简介thrift是使用IDL定义接口的支持多种开发语言的

水墨长天·2023-01-27 23:19

在海思平台下，使用boost与thrift编写服务器

公司有个项目，需要做一个服务器，我这边准备使用Boost作为网络通信的框架，然后再使用thrift作为进程间通信的接口，使用到的Boost版本为：boost_1_67_0，thrift版本为：thrift

佛魔是否·2023-01-27 23:49

周志华《机器学习》读书记录

周志华《机器学习》读书记录（8）第八章集成学习课后习题这章主要讲了融合算法包括1.Boosting（Adaboost）将一个弱学习器提升为强学习器2.Bagging（并行式集成学习）让我没想到的是随机森林算法也是并行式集成学习的一种

GundamDyname·2023-01-27 17:10

基于改进AlexNet的植物中草药分类系统（源码＆教程）

谢宝剑"利用动态生长模型结合主动样本学习方法;姚明胜[2]以AdaboostLDA为分类算法,提取叶

lzmlzm89·2023-01-27 15:53

datawhale 10月学习——树模型与集成学习：集成模式

前情回顾决策树CART树的实现结论速递本章节从误差的来源入手，结合数学公式推导，了解了集成模型的目的，随后学习了集成学习的几种方法，分别是基础的bagging和boosting，还有stacking和blending

SheltonXiao·2023-01-27 12:21

python一阶差分_[Python][pmdarima] 季节性ARIMA模型学习

其中，用到了移动平均法、ARIMA、Xgboost等方法进行预测，现在打算总结一下ARIMA。因为项目的销售数据属于私密数据，这里用网上找的一份案例数据用于展示。

weixin_39571404·2023-01-27 12:20

低代码神器，PyCaret 可轻松学习机器学习

从本质上讲，PyCaret是Python的包装器，它围绕着多个机器学习库和框架，例如scikit-learn，XGBoost，LightGBM，spaCy，Hyperopt

程序汪小陈·2023-01-27 10:08

从决策树到xgboost(一)

文章目录1决策树1.1决策树定义1.2信息增益1.3信息增益的算法1.4信息增益比2决策树ID32.1ID3树的构建2.2决策树的剪枝2.2.1损失函数定义与计算2.2.2剪枝过程2.3CART树2.3.1CART回归树2.3.2CART分类树2.3.3CART树剪枝1决策树1.1决策树定义决策树的基本组成：决策节点、分支、叶子。决策树表示给定特征条件下的概率分布。条件概率分布定义在特征空间的一个

约定写代码·2023-01-27 08:43

毕设教学多分类与数据预测分析算法 - python

文章目录0前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1逻辑回归的介绍和应用1.1逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1

caxiou·2023-01-27 08:04

xgboost特征重要性指标: weight, gain, cover

xgboost特征重要性指标:weight,gain,cover文章转载自：https://blog.csdn.net/sujinhehehe/article/details/84201415官方解释Python

weixin_42775260·2023-01-26 22:14

flutterboost PlatformException(channel-error, Unable to establish connection on channel.,

iOS混编flutter项目原因。flutter导出的xcframework。有高德地图.xcframework。需要在原生项目中集成高德地图。集成进来就好了

KeyboardDirver·2023-01-26 21:54

flutter 混合开发

https://github.com/alibaba/flutter_boostFlutterEngineDartVM一个进程里面最多只会初始化一个DartVM。

liboxiang·2023-01-26 20:13

[论文评析]Adaptive Boosting for Domain Adaptation: Towards Robust Predictions in Scene Segmentation,TIP

AdaptiveBoostingforDomainAdaptation:TowardsRobustPredictionsinSceneSegmentation论文信息背景动机方法模型结构AdaptivedatasamplerAggregation

MasterQKK 被注册·2023-01-26 14:52

opencv源码编译之下载超时问题

opencv源码编译之下载超时问题错误：安装opencv时，xfeatures2d模块缺失boostdesc_bgm.i文件，下载超时问题。原因：无法访问国外的网站导致下载超时而失败。

青山居士，·2023-01-26 13:28

python svm 拟合后predict结果_Python机器学习必知必会--极简版_回归

这一篇主要针对回归问题用到的机器学习算法：线性回归/Ridge/Lasso/弹性网决策树/RF(随机森林)/GBDT/XGBoostLinearSVM/SVM/B-P神经网络数据准备:#########

weixin_39965794·2023-01-26 09:46

贝叶斯超参数寻优（附Python代码，scikit-optimize）

文章目录引言工程原理问题算法实现scikit-optimizeBayesSearchCV代码（SVM）为例定义搜索空间设置BayesSearchCV拟合，查看效果参数解释BayesOptimization代码（XGBoost

zzoo2200·2023-01-26 07:45

【机器学习】如何理解AdaBoost，及相关参数使用？

本章内容如何理解AdaBoost基本原理？（理论）如何使用sklearn.ensemble.AdaBoostRegressor/AdaBoostClassifier参数？

好好学习的星熊·2023-01-26 07:14

机器学习最强调参方法！高斯过程与贝叶斯优化

机器学习模型中有大量需要事先进行人为设定的参数，比如说神经网络训练的batch-size，XGBoost等集成学习模型的树相关参数，我们将这类不是经过模型训练得到的参数叫做超参数(Hyperparameter

louwill12·2023-01-26 07:13

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