菜菜机器学习笔记第12页

2019-03-20

宝宝2019年第十天今天轮到爸比妈咪去买菜菜，吃早餐的时候妈咪喝了碗胡椒味十足的胡辣汤，喝完暖暖哒，不过妈咪的喉咙也因此有点不舒服。

圆脸妹_66dc·2023-08-24 17:36

牛排的美味之处在于......

清末小说中已出现「牛排」、「猪排」等西菜菜名，可能是因形似上海「大排」（猪丁骨），故名「排」。而在上海话里，「排」发[ba]音，广

Taste味道屋·2023-08-23 20:10

机器学习笔记 - 使用 AugMix 增强图像分类模型的鲁棒性

一、简述图像分类模型能够预测与训练数据具有相同分布的数据。然而，在现实场景中，输入数据可能会发生变化。例如，当使用不同的相机进行推理时，照明条件、对比度、颜色失真等可能与训练集不同，并显着影响模型的性能。为了应对这一挑战，Hendrycks等人提出了AugMix算法。可以应用于任何图像分类模型，以提高其鲁棒性和不确定性估计。AugMix是一种数据增强技术，可生成每个训练图像的增强变化。当与一致性损

坐望云起·2023-08-23 12:41

机器学习笔记 - PyTorch Image Models图像模型概览 (timm)

一、简述PyTorchImageModels(timm)是一个用于最先进的图像分类的库，包含图像模型、优化器、调度器、增强等的集合；是比较热门的论文及代码库。虽然越来越多的低代码和无代码解决方案可以轻松开始将深度学习应用于计算机视觉问题，但我们经常与希望寻求定制解决方案的客户合作针对他们的具体问题；利用最新、最伟大的创新来超越这些服务提供的性能水平。由于新的架构和训练技术被引入到这个快速发展的领域

坐望云起·2023-08-23 02:45

2019-08-29

这是来自蔡佩辰（菜菜）的第52篇日更分享记得很久跟朋友聊天的时候，聊到了未来的成就。

lucky佩辰·2023-08-22 23:31

机器学习笔记 - 使用 ResNet-50 和余弦相似度的基于图像的推荐系统

坐望云起·2023-08-22 21:23

2019-08-01 早起晨间日记第24篇 24/90

《八月—感恩生命从心出发》这是来自蔡佩辰（菜菜）的第24篇早间日记经过了翻天覆地的七月，迎来了流光溢彩的八月时光。八月是个好月份，开头便是建军节，是一个干大事的时节。

lucky佩辰·2023-08-22 21:19

李宏毅机器学习笔记——16. Conditional Generation by RNN&Attention(RNN条件生成与注意力机制)

摘要：本章内容是讲解了Generation，Attention，TipsforGeneration，一是围绕用RNN实现Generation（生成）的方法与基本原理，先应用生成句子去介绍生成的基本原理，接着举例无条件的生成图片，其不同的是：将图片上的每个像素点看成一个word，并需要考虑各像素之间的几何关系，所以我们需要借助3D-LSTM完善了Generation图片功能。但是在实际应用中，我们的

HSR CatcousCherishes·2023-08-22 17:05

GUCCI围巾被洗成梅干菜？不是不能洗，是你不了解方法！

梅干菜干菜菜?很多人在线留言讨论围巾该如何洗涤。今天小编就跟大家聊聊围巾的洗涤保养之道。

赛维洗衣官方·2023-08-22 08:00

Day12_菜菜【人际沟通—PDP性格测评（一）】

1、你的测试结果是什么？依次按得分高低排序，结果与你的预期一样吗？考拉型（23分）孔雀型（21分）变色龙（21分）猫头鹰（20分）老虎型（19分）最近在学张其成教授的易经，易经里边谈论的五行分配也和PDP性格测试相似。不过PDP和五行我测出来的竟不太一样哈哈。按理说应该是孔雀得分最高。2、以《西游记》的4个人物为例，你觉得他们分别属于哪种性格特质？（唐僧、孙悟空、猪八戒、沙僧）唐僧：猫头鹰孙悟空：

菜菜_Carissa·2023-08-22 06:44

我爱种菜

偶尔在微信里晒晒我的菜菜图片，也赢得了很多好友点赞。其实，种菜也是个辛苦活。从播种、浇水、锄地，一有时间就在自己的小菜园里忙乎。

玉珠红·2023-08-21 18:28

机器学习笔记之优化算法(十五)Baillon Haddad Theorem简单认识

机器学习笔记之优化算法——BaillonHaddadTheorem简单认识引言BaillonHaddadTheorem\text{BaillonHaddadTheorem}BaillonHaddadTheorem

静静的喝酒·2023-08-21 13:19

机器学习笔记之优化算法(十六)梯度下降法在强凸函数上的收敛性证明

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法在强凸函数上的收敛性证明引言回顾：凸函数与强凸函数梯度下降法：凸函数上的收敛性分析关于白老爹定理的一些新的认识梯度下降法在强凸函数上的收敛性收敛性定理介绍结论分析证明过程引言本节将介绍

静静的喝酒·2023-08-21 13:19

红烧鱼 2021-08-23

红烧鱼是一道闽菜菜品。

刘小瑾·2023-08-21 06:43

HTML标签解析(三) -- 了解常用HTML标签作用及其基础用法

作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。

东离与糖宝·2023-08-21 04:19

抗炎

坚果，绿叶菜菜，镁的含量够吗？Vd，雌激素低骨质疏松，炎性水平高。月经减少，5天，2天，长斑，月经推迟，功能减退，精子数量减少。

窗边的小米豆·2023-08-20 11:22

机器学习笔记 - 基于keras + 小型Xception网络进行图像分类

一、简述Xception是深度为71层的卷积神经网络，仅依赖于深度可分离的卷积层。论文中将卷积神经网络中的Inception模块解释为常规卷积和深度可分离卷积运算（深度卷积后跟点卷积）之间的中间步骤。从这个角度来看，深度可分离卷积可以理解为具有最大数量塔的Inception模块。下图是原始深度可分离卷积Xception中改进的深度可分离卷积原始的深度可分离卷积是深度卷积后跟点卷积。修改后的深度可分

坐望云起·2023-08-20 07:04

机器学习笔记 - 使用VGG16深度学习模型进行图像相似度比较

一、简述VGG16是一个强大的预训练模型，可用于识别图像之间的相似性。通过使用该模型，我们可以从不同图像中提取高级特征并进行比较以识别相似性。该技术具有广泛的应用，从图像搜索和推荐系统到安全和监控。在本文中，将利用该模型来查找两个图像之间的相似性。这里利用机器学习库（例如keras和）scikit-learn来构建和训练我们的图像相似性模型。除了提到的库之外，我们还将分别使用numpy和matpl

坐望云起·2023-08-18 08:56

机器学习笔记：线性链条件随机场（CRF）

0引入：以词性标注为例比如我们要对如下句子进行标注：“小明一把把把把住了”那么我么可能有很多种词性标注的方法，中间四个“把”，可以是“名词+名词+动词+名词”，可以是“名词+动词+动词+名词”等多种形式。那么，哪种标注序列最有可能是正确的呢？我们如果可以给每一个标注序列进行打分，打分越高的表示这个标注序列越靠谱，那么就会容易的多。打分最高的就是最可能的标注序列。对于标注序列问题，我们可以设计一组特

UQI-LIUWJ·2023-08-17 14:09

机器学习笔记：主动学习（Active Learning）初探

1基本介绍监督学习问题中，存在标记成本昂贵且难以大量获取的问题。针对一些特定任务，只有行业专家才能为样本做上准确标记。在此问题背景下，主动学习（ActiveLearning,AL）尝试通过选择性地标记较少数据而训练出表现较好的模型。主动学习最重要的假设是不同样本对于特定任务的重要程度不同，所以带来的表现提升也不全相同。选取较为重要的样本可以使当前模型以较少的标记样本数得到较好的表现在这一过程中，主

UQI-LIUWJ·2023-08-17 14:09

24王道数据结构课后综合应用题

菜菜大学生自学数据结构，以下为24王道数据结构课后习题自己作答的集合，欢迎各路大佬指认错误~持续学习，持续更新~一.顺序表01.删除顺序表中最小的元素并返回值，空出的位置用最后一个元素来填补，若表为空，

Love_QiYuan·2023-08-17 10:59

机器学习理论笔记（一）：初识机器学习

文章目录1前言：蓝色是天的机器学习笔记专栏1.1专栏初衷与定位1.2本文主要内容2机器学习的定义2.1机器学习的本质2.2机器学习的分类3机器学习的基本术语4探索"没有免费的午餐"定理（NFL）5结语1

蓝色是天·2023-08-16 23:47

机器学习笔记 - 在 Vision Transformer 中可视化注意力

2022年，视觉变换器(ViT)成为卷积神经网络(CNN)的有力竞争对手，后者现已成为计算机视觉领域的最先进技术，并广泛应用于许多图像识别应用中。在计算效率和准确性方面，ViT模型超过了当前最先进的(CNN)几乎四倍。一、视觉转换器(ViT)如何工作？视觉转换器模型的性能由优化器、网络深度和数据集特定的超参数等决策决定。CNN比ViT更容易优化。纯Transformer和CNN前端之间的区别在于将

坐望云起·2023-08-15 07:39

20岁的时光

慢悠悠起床的起床，想到妈咪昨天千叮咛万嘱咐给她的小菜菜浇水，我脸也不洗，就拿了一个小桶，提了半桶水，到我家的小庭院去，显然是被浇过水的，肯定是爸爸，他虽然嘴上给妈妈说着，你回家自己管你的菜，其实早已给小菜们搭架除草

忆苍梧·2023-08-15 00:07

记第一次在淘菜菜买菜的经历

没想到在淘宝首页发现了“淘菜菜”。对比了一下，发现上面的蔬菜价格要比市场里同

成长快乐H·2023-08-14 11:11

pwn萌新的一次体验--0ctf babyheap

在自己菜菜的技术前提下，大胆尝试了下0ctf的一道pwn，写此文，纪念自己菜菜的pwn体验题目题目是20180ctf的babyheap，64位，不是一道难题，但是也让我这个菜pwn写了很久。

白里个白·2023-08-14 08:58

今天听到的最让我心酸的话

我吃馍馍就行”我说“那妈妈给咱们炒菜菜。”“妈妈，你不用给我炒菜，我有馍馍呢！”我瞬间就觉得好对不起女儿，最近很忙，忙到没有时间给女儿好好做顿饭，几乎每天都是凑活。

尛小小2017·2023-08-14 07:42

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion

1基本框架①：文字变成向量②：喂入噪声+文字encoder，产生中间产物③：decoder还原图片2textencoder这张图越往右下表示效果越好，可以看到textencoder尺寸越大，对后续生成图片的增益越多3评价图片生成好坏的标准3.1FID现有一个训练好的CNN模型，可以生成真实影像和生成图像的representation这两组表征的分布越近，效果越好——>我们sample一堆图片，然后

UQI-LIUWJ·2023-08-14 01:49

机器学习笔记：李宏毅diffusion model

1概念原理首先sample一个都是噪声的vector然后经过denoisenetwork过滤一些杂质接着继续不断denoise，直到最后出来一张清晰图片【类似于做雕塑，一开始只是一块石头（噪声很杂的雕塑），慢慢雕刻出想要的花纹】同一个denoisenetwork的模型反复使用但每一个stage输入的图片的状况差异很大——>完全是同一个模型效果不一定好denoisenetwork还多需要一个输入，野

UQI-LIUWJ·2023-08-14 01:46

【MongoDB】一文带你快速掌握MongoDB数据库和集合基础操作

作者菜菜一枚，文章中如果有记录错误，欢迎读者朋友们批评指正。（博客的参考源码以及可以在我主页的资源里找到，如果在学习的过

东离与糖宝·2023-08-13 20:46

五月五日立夏的菜地

欣赏一下我种的菜菜吧

梅潭茶舍·2023-08-13 18:11

机器学习笔记 - 基于PyTorch + 类似ResNet的单目标检测

坐望云起·2023-08-13 06:21

机器学习笔记 - 关于向量嵌入embedding在机器学习中的使用

向量嵌入概述向量嵌入是机器学习中最有趣和最有用的概念之一。它们是许多NLP、推荐和搜索算法的核心。如果您曾经使用过推荐引擎、语音助手、语言翻译器等工具，您就会遇到过依赖嵌入的系统。与大多数软件算法一样，机器学习算法也需要使用数字。有时，我们的数据集包含数值列或可以转换为数值的值（序数、分类等）。其他时候我们会遇到更抽象的东西，比如整个文本文档。我们为这样的数据创建向量嵌入，它们只是数字列表，以便用

坐望云起·2023-08-12 20:59

天猫3.8女王节品牌营销，占领消费制高点

2017年的女王节，呼唤女性#活出你的漂亮#2018年的女王节，呼吁女性#活出你的女子力#今年的女王节，以#我，就耀多彩#为主题，开启了新一轮的造势营销，且听菜菜细细道来。

菜菜菜菜xin·2023-08-12 14:16

机器学习笔记 - 基于C++的深度学习二、实现卷积运算

一、卷积卷积是信号处理领域的老朋友。最初的定义如下在机器学习术语中：I(…)通常称为输入K(…)作为内核，并且F(…)作为给定K的I(x)的特征图。虑多维离散域，我们可以将积分转换为以下求和对于二维数字图像，我们可以将其重写为：<

坐望云起·2023-08-12 14:48

好事即将发生

在彷徨和迷茫之际，收到一条微信：“菜菜，你国庆打不打算去旅游。”“去哪里？”“云南，我想……”我曾在大冰的书上向往你，在金

大惊不惊·2023-08-12 07:51

机器学习笔记 - 基于C++的深度学习三、实现成本函数

机器学习中的建模作为人工智能工程师，我们通常将每个任务或问题定义为一个函数。例如，如果我们正在开发面部识别系统，我们的第一步是将问题定义为将输入图像映射到标识符的函数F(X)。但是问题是如何知道F(X)公式？事实上，使用公式或一系列固有规则来定义F(X)是不可行的（有一天我会解释原因）。一般来说，我们不是寻找或定义正确的函数F(X)，而是尝试找到F(X)的近似值。我们将这种近似称为假设函数，或者简

坐望云起·2023-08-12 05:59

机器学习笔记：李宏毅chatgpt 大模型 & 大资料

1大模型1.1大模型的顿悟时刻EmergentAbilitiesofLargeLanguageModels，TransactionsonMachineLearningResearch2022模型的效果不是随着模型参数量变多而慢慢变好，而是在某一个瞬间，模型“顿悟”了这边举的一个例子是，比如让模型回答鸡兔同笼问题一开始小模型什么都学不到，故而效果不好随着模型参数量增大，模型慢慢地会一定地推导了，但是

UQI-LIUWJ·2023-08-12 03:37

吴恩达机器学习笔记（二）

模型描述：根据房间的大小（平方数）预测其能售卖出的价格1、监督学习（每个例子都有一个正确的输出值）1.1、回归问题，可以预测一个准确的数值输出1.2、分类问题，可以预测离散值输出（只有0和1的离散值输出）2、训练集（trainingset）：在监督学习中提供“参考”的数据集合三个要素：训练集的数量，输入变量，输出变量训练样本（trainingexample）：（x^(i),y^(i)）第i个训练样

五大人·2023-08-12 02:26

原创2019-11-20 见到菜菜

早上5点20起床，刷牙喝水开始站桩，半小时，在静坐了20分钟，感觉甚好，7点下去体能训练，8点回来洗澡准备上班，中午见到一个广州的朋友，是在上闭比尚老师的课的时候认识的，那个时候她还是一名课程的销售，很能做销售的一个女孩子，在他嘴里就没有不好的东西。今天再次见到她，说起来最近自己的事情也很多，今天去见她是因为一个朋友说他在4月份的时候子宫癌，然后手术到现在恢复的很好，想看看他的状态。到了南山，先见

清晨路上的小潼·2023-08-12 01:18

机器学习笔记之优化算法(十三)关于二次上界引理

机器学习笔记之优化算法——关于二次上界引理引言回顾：利普希兹连续梯度下降法介绍二次上界引理：介绍与作用二次上界与最优步长之间的关系二次上界引理证明过程引言本节将介绍二次上界的具体作用以及它的证明过程。

静静的喝酒·2023-08-11 20:41

机器学习笔记值优化算法(十四)梯度下降法在凸函数上的收敛性

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法在凸函数上的收敛性引言回顾：收敛速度：次线性收敛二次上界引理梯度下降法在凸函数上的收敛性收敛性定理介绍证明过程引言本节将介绍梯度下降法在凸函数上的收敛性。

静静的喝酒·2023-08-11 20:10

机器学习笔记 - 基于C++的深度学习一、向量运算

由于它们的可扩展性和灵活性，现在很少找到不使用TensorFlow、PyTorch、Paddle......（这里的省略号是指各种成熟的深度学习库）的项目。花时间从头开始编写机器学习算法（即在没有任何基础框架的情况下）似乎有些重复造轮子的感觉。然而，事实并非如此。自己编写算法可以让我们清楚、扎实地理解算法如何工作以及模型真正在做什么。C++曾经是一种古老的语言，但在过去十年中发生了巨大的发展。主要

坐望云起·2023-08-11 08:37

机器学习笔记 - 使用CLIP在没有数据的情况下创建图像分类器

想象一下，如果我们现在需要对人们是否戴眼镜进行分类，但您没有数据或资源来训练自定义模型。该怎么办？这里我们了解如何使用预先训练的CLIP模型来创建自定义分类器，而无需任何培训。这种方法称为零样本图像分类，它可以对原始CLIP模型训练期间未明确看到的类别图像进行分类。一、CLIP理论背景CLIP（对比语言-图像预训练）模型由OpenAI开发，是一种多模态视觉和语言模型。它将图像和文本描述映射到相同的

坐望云起·2023-08-11 02:31

机器学习笔记之优化算法(十一)梯度下降法：凸函数VS强凸函数

机器学习笔记之优化算法——梯度下降法：凸函数VS强凸函数引言凸函数：凸函数的定义与判定条件凸函数的一阶条件凸函数的梯度单调性凸函数的二阶条件强凸函数强凸函数的定义强凸函数的判定条件强凸函数的一阶条件强凸函数的梯度单调性强突函数的二阶条件引言本节将介绍凸函数

静静的喝酒·2023-08-10 10:01

一座乘池

我敢打赌，你从未吃过一碗抓菜菜的麻辣烫，闽江二路上有一家店，叫一座乘池。

布克猫·2023-08-10 09:16

平凡之路

菜菜高考前觉得已经很努力了、放弃每一个周末回家的机会、扎在学校做最后的冲刺，挣扎。他也羡慕那些学习很好的人、看似不费吹灰之力、就可以拿到一个不错的成绩。菜菜嫉妒都写在了心里。

汪几米·2023-08-09 20:41

机器学习笔记1_逻辑回归

@[toc]1LogisticRegressionLogisticRegression逻辑回归，简称LR，适合于分类问题1.1LR模型对于线性回归模型，需要拟合一个的函数，回归问题适合于连续的问题，而对于分类问题，需要得到一系列离散的标签，以二分类为例，需要预测的类别为0，1.可以使用sigmoid函数将连续问题转化为离散问题:sigmoid函数的图像为：sigmoid其中，时，，时，.Sigmo

cuiyr123·2023-08-09 17:41

【家常菜菜谱】元蘑炒青椒 | 口感滑嫩，清淡爽口，比肉还香！

元蘑与青椒、胡萝卜搭配的美味家常小炒，不但颜色漂亮，其味道更加鲜美，口感滑嫩，清淡爽口，比肉还香，家人团聚吃它不长肉，还健康！食材主料：元蘑20g胡萝卜1根青椒1个辅料：油适量盐适量葱姜适量五香粉适量蘑菇粉适量味极鲜酱油适量步骤备齐材料元蘑温水浸泡12小时以上，基本泡透，摘洗干净，过水焯一下胡萝卜去皮洗净切片，青椒洗净切块，焯水的元蘑洗净攥掉水分撕成块炒锅加入适量的油，爆香五香粉、葱姜，加入胡萝卜

樂活人生百态·2023-08-09 15:47

机器学习笔记：李宏毅ChatGPT Finetune VS Prompt

1两种大语言模型：GPTVSBERT2对于大语言模型的两种不同期待2.1“专才”2.1.1成为专才的好处IsChatGPTAGoodTranslator?APreliminaryStudy2023Arxiv箭头方向指的是从哪个方向往哪个方向翻译表格里面的数值越大表示翻译的越好可以发现专门做翻译的工作会比ChatGPT好一些HowGoodAreGPTModelsatMachineTranslatio

UQI-LIUWJ·2023-08-09 08:43

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