.vs.

《穷爸爸富爸爸》

后面有些反反复复阐述同一概念之嫌，但对于当下远离理财概念太远的我，还是有些启迪作用：1.事业VS.工作：工作人员往往容易变成完成特定岗位的职责，往往缺乏积极性主动性。
Amanda飞太狼·2023-02-05 17:37

李宏毅2020机器学习作业6-Adversarial Attack：对抗攻击（更新中）

本文仍在更新中更多作业，请查看李宏毅2020机器学习资料汇总文章目录0作业链接1作业说明环境任务说明任务要求数据说明2基本概念对抗样本与对抗攻击黑盒攻击vs.白盒攻击FastGradientSignMethod
iteapoy·2023-02-04 21:00

[归纳]强化学习导论 - 第八章：融合规划和学习的统一框架

文章目录1.本章内容概要2.模型和规划3.Dyna：综合规划和学习的框架4.当模型是错的5.优先权扫描6.期望更新vs.采样更新7.轨迹采样8.实时动态规划9.决策时规划10.启发搜索11.rollout
OneLonelyTree·2023-02-03 16:49

研究：class.getResource("") VS. class.getClassLoader().getResource("")

笔者最近在一个小测试中遇到了关于getClass().getResource("")和getClass().getClassLoader().getResource("")一个小问题，因为之前对这两个方法理解都不是很深刻，遇到这样的问题总是很抓狂，因此，趁着这次机会好好的研究了一下他们的工作原理，并且记录在这里，方便自己以及有需要的人查阅。背景问题的起因是笔者的小测试中引入了部门中的一个第三方包，
南_小麦色·2023-02-03 12:45

webpack4构建多页应用，了解一下

点我看看~用webpack构建多页应用可以有2种思路，多页面单配置vs.多页面多配置。
kup·2023-02-02 14:51

PPI vs. DPI: 有什么不同（一）

虽然DPI(dotsperinch)和PPI(pixelsperinch)都是描述图片分辨率的术语（港台译作解析度）但它们其实说的不是同一样东西。PPI描述的是每英寸数字屏幕上所显示的正方形像素点（通常在67-300之间）。DPI表达的则是另一方面，它是一个印刷术语，涉及到印刷文档中墨点的数量。还不太清楚吗？其实对DPI/PPI这一话题不了解没什么好羞耻的；整个世界都在密谋使这一概念像我们可想象的
橙珏·2023-02-01 08:14

[ 云原生 | 容器 ] 虚拟化技术之容器与 Docker 概述

容器解决了什么问题容器概述容器解决了什么问题三、虚拟机vs.容器虚拟机容器总结四
bluetata·2023-01-31 08:31

机器学习: Label vs. One Hot Encoder

如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label编码器和One-Hot编码器。这两个编码器是Python中SciKitLearn库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文[1]通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。1.LabelEncoding首先，您可以在此处找到LabelEncoder的SciKitLearn文档。现在，
冷冻工厂·2023-01-31 08:51

智能合约开发——Sui/Move vs. Solana/Rust

1.引言前序博客有：zkMove——针对Move合约生态的zkVM定位为高性能L1的Aptos和Sui，均采用Move合约编程语言。Solana也定位为高性能L1，但其采用Rust合约编程语言。本文重点对比Sui/Move和Solana/Rust合约编程语言。【Aptos/Move为不同的Move变种，有细微的差别。不过只要原生支持Movebytecode，则所有主要Move优势适于所有Move变
mutourend·2023-01-29 00:36

人工神经网络与Matlab

人工神经网络与Matlab实现WhatisANN常用激活函数神经网络的分类：–按照连接方式，可以分为:前向神经网络vs.反馈(递归)神经网络–按照学习方式，可以分为:有导师学习神经网络vs.无导师学习神经网络
爱笑的Gary哥·2023-01-28 15:38

9 - 人力资源管理

项目团队vs.项目管理团队项目团队由为完成项目而承担不同角色与职责的人员组成项目管理团队是项目团队的一部分，负责项目管理和领导活动项目管理团队也称为核心团队、执行团队或领导团队对于小型项目，项目管理职责可由整个项目团队分担
BitMonkey·2023-01-26 15:43

机器学习: Label vs. One Hot Encoder

如果您是机器学习的新手，您可能会对这两者感到困惑——Label编码器和One-Hot编码器。这两个编码器是Python中SciKitLearn库的一部分，它们用于将分类数据或文本数据转换为数字，我们的预测模型可以更好地理解这些数字。今天，本文通过一个简单的例子来了解一下两者的区别。1.LabelEncoding首先，您可以在此处找到LabelEncoder的SciKitLearn文档。现在，让我们
·2023-01-25 17:09

人工智能——聚类总述

1无监督学习的目标2聚类(clustering)2.1欧氏距离2.2曼哈顿距离2.3马氏距离2.4夹角余弦3Sklearn&聚类3.1概述3.2sklearn.cluster4降维4.1概述4.2聚类vs
荔枝科研社·2023-01-24 16:44

Keras vs. PyTorch in Transfer Learning

Weperformimageclassification,oneofthecomputervisiontasksdeeplearningshinesat.Astrainingfromscratchisunfeasibleinmostcases(asitisverydatahungry),weperformtransferlearningusingResNet-50pre-trainedonImag
weixin_30426065·2023-01-20 13:43

Adversarial Robustness vs. Model Compression, or Both?

众所周知，深度神经网络（DNN）容易受到对抗性攻击，这种攻击是通过在良性示例中添加精心设计的扰动来实现的。基于最小-最大鲁棒优化的对抗性训练可以提供对抗性攻击的安全概念。然而，对抗性鲁棒性需要比仅具有良性示例的自然训练更大的网络容量。本文提出了一种并行对抗性训练和权重修剪的框架，该框架在保持对抗性鲁棒性的同时实现了模型压缩，并从本质上解决了对抗性训练的困境。此外，本工作研究了传统环境中关于权重修剪
你今天论文了吗·2023-01-13 08:52

【学习强化学习】十、DDPG、TD3算法原理及实现

文章目录参考资料1.离散动作vs.连续动作1.1随机性策略vs确定性策略2.DDPG2.1介绍2.2DDPG：DQN的扩展。
CHH3213·2023-01-13 07:45

[ AWS - SAA ] 解决方案架构师之设计弹性架构 - 选择可靠的弹性存储（如何选择 SSD vs. HDD）

本系列博文会围绕AWSWell-Architected和六大支柱进行讲解，这些领域的内容对成为AWS亚马逊云科技上的解决方案架构师（SAA）非常重要。本文主要介绍AWS亚马逊云中，关于弹性架构设计中存储设备的一些讲解。本文的部分内容适用于AWS认证的SAA认证，也就是亚马逊云科技认证解决方案架构师–助理级一般的弹性系统是指可以承受一定数量的故障或中断，而不会中断您的服务或影响用户的服务使用体验的系
bluetata·2023-01-11 07:58

交叉验证（Cross Validation）

一、训练集vs.测试集在模式识别（patternrecognition）与机器学习（machinelearning）的相关研究中，经常会将数据集（dataset）分为训练集（trainingset）跟测试集
梦寐_·2023-01-11 02:23

DDPG 算法

DDPG算法1离散动作vs.连续动作离散动作与连续动作是相对的概念，一个是可数的，一个是不可数的。在CartPole环境中，可以有向左推小车、向右推小车两个动作。
hezzfew·2023-01-09 14:33

TensorRT笔记(8)处理Dynamic shapes

处理动态形状7.处理Dynamicshapes7.1指定运行时维度7.2优化配置文件7.2.1多个优化配置文件的绑定7.3动态形状的图层扩展7.4动态形状的限制7.5执行张量vs.形状张量7.5.1正式推理规则
这里是zzh·2023-01-07 15:50

Recurrent vs. Recursive Neural Networks | 递归神经网络和循环神经网络的RNN之争

写这个文章的原因是我又遇到了Recurrent和Recursive。我读了一个论文，开始的时候我心里默认是RNNs（Recurrent），但是读到文章最后发现作者写的是RNN（Recursive）。所以翻译一下这段文字顺便写一下二者的区别。文章目录RNN-BasedModels部分翻译Recurrentvs.RecursiveNeuralNetworksRNN-BasedModels部分翻译下边的
LolitaAnn·2023-01-01 20:54

机器学习算法：决策树、聚类算法和回归理解

有监督的学习vs.无监督的学习理解机器学习的基础，就是要学会对有监督的学习和无监督的学习进行分类，因为机器学习中的任何一个问题，都属于这两大类的范畴。在有监督学习的情况下，我们有一个数据集，它们将
飞飞好奇·2022-12-25 14:45

PaperNotes(9)-Learning deep energy model: contrastive divergence vs. Amortized MLE

Learningdeepenergymodel:contrastivedivergencevs.AmortizedMLEabstract1Introduction2Background2.1steinvariationalgradientdescent2.2learningenergymodel**contrastiveDivergence**abstract受SVGD算法的启发,本文提出两个算法
小陈同学-陈百万·2022-12-25 07:23

论文研读：SuperGlue vs. LoFTR

简介SupeGlue与LoFTR都是对图片间进行特征点匹配的方法，其目的是，找到图像A、图像B中同时存在的相同物体实例，并输出其位置信息、匹配关系。在提取出特征点后，我们通过图神经网络生成匹配代价矩阵，并求解最优匹配矩阵，以获得全局最优的匹配结果。图神经网络简介在讨论GNN之前，让我们先了解一下什么是图(Graph)。在计算机科学中，图是由两个部件组成的一种数据结构：顶点/节点(vertices/
怎么有情绪啦·2022-12-22 03:44

理解first-order vs. higher-order function

OverviewInPython,decoratorsprovideasimplesyntaxforcallinghigher-orderfunctions.Higher-orderfunctionAhigher-orderfunctionisafunctionthatdoesatleastoneofthefollowing:takesoneormorefunctionsasarguments(p
quantLearner·2022-12-18 02:18

Solidity vs. Vyper：不同的智能合约语言的优缺点

本文探讨以下问题：哪种智能合约语言更有优势，Solidity还是Vyper？最近，关于哪种是“最好的”智能合约语言存在很多争论，当然了，每一种语言都有它的支持者。这篇文章是为了回答这场辩论最根本的问题：我应该使用哪一种智能合约语言？为了弄清问题的本质，我们将先讨论语言的工具和可用性，然后再考虑智能合约开发者主要关心的问题之一：gas优化。具体来说，我们将研究四种EVM语言（可以在Ethereum、
·2022-12-16 12:37

第一门课：神经网络和深度学习（第四周）——深层神经网络

5.前向传播和反向传播6.搭建神经网络块7.参数vs.超参数8.深度学习和大脑的关联性1.深层神经网络  深层神经网络其实就是包含更多的隐藏层神经网络。  
青春是首不老歌丶·2022-12-16 00:13

8 - 质量控制

质量国际标准化组织（IOS）：反映实体满足主体明确和隐含需求的能力的特性总和国家标准（GB/T19000-2008）：一组固有特性满足要求的程度质量vs.等级低等级、高质量的产品，可以被认可高等级、低质量的产品
BitMonkey·2022-12-11 21:31

Dogs vs. Cats比赛——代码调试&模型优化笔记

文章目录1图像预处理1.1标准化和归一化1.2灰度化1.3数据增强1.4其他2模型搭建3调参&模型优化4其他5待完成1图像预处理1.1标准化和归一化相关资料机器学习面试之归一化与标准化-简书CNN入门讲解：什么是标准化(Normalization)？-知乎公式归一化：xi−min⁡(xi)max⁡(xi)−min⁡(xi)\frac{x_{i}-\min\left(x_{i}\right)}{\m
大数据王小皮·2022-12-09 04:16

深度学习之Softmax回归

Softmax虽然是回归但本质是一个多分类回归vs.分类回归（估计一个连续值）单连续数值输出自然区间R跟真实的区别作为损失分类（预测一个离散类别）通常多个输出输出i是预测为第i类的置信度从回归到多分类均方损失对类别进行一位有效编码
Summerke123·2022-12-08 21:05

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError: Incompatible shapes: [40,12] vs. [40,1

tensorflow.python.framework.errors_impl.InvalidArgumentError:Incompatibleshapes:[40,12]vs.[40,14]在LSTM
写bug吗·2022-12-08 15:18

【Git从青铜到王者】第四篇:Git的分支与合并

遇到冲突时的分支合并三、分支管理四、分支开发工作流1.长期分支2.主题分支五、远程分支1.推送2.跟踪分支3.拉取4.删除远程分支六、变基1.变基的基本操作2.更有趣的变基例子3.变基的风险4.用变基解决变基5.变基vs
森明帮大于黑虎帮·2022-12-08 08:27

深度相机工作原理

转自：https://blog.csdn.net/electech6/article/details/78707839结构光法：为解决双目匹配问题而生深度图效果：结构光vs.双目投射图案的编码方式直接编码时分复用编码空分复用编码
Cecilia_YS·2022-12-05 22:47

【论文精读】Deep Rectangling for Image Stitching: A Learning Baseline

文章目录一、论文全文翻译0摘要1引言2相关工作2.1图像拼接2.2图像矩形3方法3.1传统基线vs.学习基线3.2网络结构3.3目标函数3.3.1内容项3.3.2网格项3.3.3边界项4数据准备5实验5.1
小李不会编程啊·2022-12-04 10:11

Python机器学习——无监督学习

鸢尾花数据集3、手写数字数据集4、sklearn库的基本功能①分类任务②回归任务③聚类任务④降维任务二、无监督学习1、聚类2、Sklearnvs.聚类3、sklearn.cluster4、降维5、分类vs
sygALone·2022-12-01 22:59

第四章 决策树

4.1基本流程4.2划分选择4.3剪枝处理预剪枝vs.后剪枝1.时间开销：预剪枝：训练时间开销降低，测试时间开销降低后剪枝：训练时间开销增加，测试时间开销降低2.过／欠拟合风险：预剪枝：过拟合风险降低，
如鹤_搏鹰·2022-11-30 20:46

【机器学习】课程笔记14_异常检测(Anomaly Detection)

高斯分布（GaussianDistribution）算法（Algorithm）开发和评估异常检测系统（DevelopingandEvaluatinganAnomalyDetectionSystem）异常检测VS
雀栎·2022-11-29 09:36

TensorFlow学习笔记——MNIST手写数字识别的CNN代码实现（代码注释详细，方便小清新入门）

1.全连接神经网络vs.卷积神经网络1.1全连接神经网络1.2卷积神经网络结构2.卷积神经网络核心函数介绍2.1卷积函数tf.nn.conv2d()2.2池化函数tf.nn.max_pool()和tf.nn.avg_pool
Colynn Johnson·2022-11-28 08:23

P vs. NP 五十年：AI正在解决不可解问题

来源：AI科技评论作者：LanceFortnow编译：Don编辑：青暮P和NP问题一直是计算机领域的老大难问题，那么在近50年间，人们对这个问题有什么深入的研究呢？让我们在本文中深挖这个世纪难题。在1971年5月4日，伟大的计算机科学家和数学家SteveCook就在他的论文《定理证明程序的复杂性TheComplexityofTheoremProvingProcedures》中首次向世界提出了P和N
人工智能学家·2022-11-28 04:27

Solidity vs. Vyper：不同的智能合约语言的优缺点

本文探讨以下问题：哪种智能合约语言更有优势，Solidity还是Vyper？最近，关于哪种是“最好的”智能合约语言存在很多争论，当然了，每一种语言都有它的支持者。这篇文章是为了回答这场辩论最根本的问题：我应该使用哪一种智能合约语言？为了弄清问题的本质，我们将先讨论语言的工具和可用性，然后再考虑智能合约开发者主要关心的问题之一：gas优化。具体来说，我们将研究四种EVM语言（可以在Ethereum、
Chainlink资讯·2022-11-27 20:48

国际学术论文写作笔记01科学论文的构思、撰写与发表

论文写作就是将研究数据转变成科学知识科学论文是记录原创性科学研究的结果（researcharticle），或是综述已有科学发现及其发展（review），并将正式发表或出版的书写文件科学论文，无要华丽的辞藻，要求清晰性，第一时间、第一地点，描述科学发现科学论文vs
网绿阿尼塔·2022-11-27 06:42

推荐系统常见算法分类

1.基本分类常见的推荐系统算法分类如下：算法思想基于人口统计学、基于内容、协同过滤、基于知识、混合推荐应用问题评分预测vs.Top-N推荐目标函数点级排序学习vs.对级排序学习vs.列表级排序学习用户参与单边推荐
【文言】·2022-11-26 07:17

【模型推理加速系列】04：BERT加速方案对比 TorchScript vs. ONNX

文章目录简介基于ONNX导出ONNX模型示例代码基于TorchScriptJITTorchScript示例代码推理速度评测CPUGPU附录简介本文以BERT-base的为例，介绍2种常用的推理加速方案：ONNX和TorchScript，并实测对比这两种加速方案与原始Pytorch模型格式的inference性能。本文通过实测发现：(1)GPU环境中，小batchsize场景下，ONNX表现最好；(
JasonLiu1919·2022-11-25 18:49

红酒数据集分析（纯数字数据集）

红酒数据集数据分析导入相关包导入数据及总览单变量分析处理红酒的酸度特征处理甜度特征双变量分析红酒品质vs.其他特征密度vs.酒精浓度酸性物质含量vs.pH多变量分析pH，非挥发性酸，和柠檬酸目标：了解影响红酒品质的主要理化因素导入相关包
guaixi·2022-11-24 14:37

感知机&激活函数（动手学深度学习v2）笔记

给定输入x，权重w，和偏移b，感知机输出：二分类：-1或1（0或1）Vs.回归输出实数Vs.Softmax回归输出概率训练感知机等价于使用批量大小为1的梯度下降，并使用如下的损失函数收敛定理1、数据在半径
没咋了·2022-11-23 13:48

脑与认知科学基础（期末复习）

第一章脑与认知科学简介认知元认知中国脑计划第二章大脑简介Humanbrain解剖参考坐标大脑皮质脑的内侧和腹侧面神经系统神经系统的细胞神经元间信号传导神经回路神经回路的基本模式人工神经人工神经网络生物神经网络vs
树下一朵云·2022-11-23 10:26

Group conv vs. Depthwise separable conv

本王有话说：这俩属于是做轻量化绕不开的经典工作，盘踞武林好多年，我们的目标学会并企图超越它。分组卷积（Groupconv）paper原理分组卷积,即ResNeXt的亮点,受Inception和AlexNet的启发产生。Inception中提到,对于卷积来说,卷积核可以看做一个三维滤波器:通道维+空间维(特指特征图的W和H),常规的卷积操作其实就是实现通道相关性和空间相关性的联合映射。Incepti
猴子请来的救兵�·2022-11-23 09:15

（已解决）Check failed: status == CUDNN_STATUS_SUCCESS (4 vs. 0) CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR

最近在跑一篇论文时，最后roslaunchtracking_slamtb3_test.launch时总是报以下错误：Checkfailed:status==CUDNN_STATUS_SUCCESS(4vs.0)CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERRORCUDA版本：cudnn版本：显卡驱动：opencv版本：先来回忆一下caffe-segnet-cudnn5.1的安装过程在下图目录下：
CashAp·2022-11-21 13:25

Helper-based Adversarial Training: Reducing Excessive Margin to Achieve a Better Accuracy vs. Robust

文章研究了深度网络在对抗训练中引起的决策边界的变化，文章发现，对抗训练会导致某些对抗性的边界无端增加，从而损害准确性，基于这种现象，本文提出了一种新的的算法：Helper-basedAdversarialTraining（HAT）。通过在训练过程中加入额外的错误标记来减少这种影响，我们提出的方法在不影响鲁棒性的情况下，提高了显著的精度，与现有的防御相比，他在准确性和鲁棒性之间取得了更好的权衡。本文
你今天论文了吗·2022-11-20 19:10

Chapter4：多变量线性回归：AndrewNg吴恩达《机器学习》笔记

梯度下降法实践1：特征缩放4.2.3梯度下降法实践2：学习率4.3特征与多项式回归4.3.1自己选择特征4.3.2多项式回归4.4正规方程（Normalequation）——相比于梯度下降法4.4.1正规方程vs
半旧。·2022-11-20 10:24
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