Practical 第7页

SuRF : Practical Range Query Filtering with Fast Succinct Tries

1.Introduction在数据库管理系统中查找某些关键字会导致很大的磁盘I/O开销，针对这一问题，通常会使用一个内存开销小并且常驻内存的过滤器来检测该关键字是否存。比如现在常用的bloom过滤器对判断某个key是否存在是非常高效的，其能用极少的空间（与key长度无关），极低的出错概率判断key的存在性。现有的过滤器都仅仅支持pointquery，例如现在RocksDB里面有一张学生表，现在要做

晓乎·2019-05-16 19:00

书籍:机器学习和图像处理实战 Practical Machine Learning and Image Processing - 2019.pdf

简介图片.png使用Python中的机器学习和神经网络，深入了解图像处理方法和算法。本书从环境设置开始，理解基本的图像处理术语，并探索对实现本书中讨论的算法有用的Python概念。然后，您将详细介绍所有核心图像处理算法，然后再转到最大的计算机视觉库：OpenCV。您将看到OpenCV算法以及如何将它们用于图像处理。下一节将介绍用于图像处理和分类的高级机器学习和深度学习方法。您将使用脉冲耦合神经网络

python测试开发_AI命理·2019-04-08 17:56

Seq2Seq+Attention+Pytorch实现Translation

Fromhttps://github.com/spro/practical-pytorch/blob/master/seq2seq-translation/seq2seq-translation.ipynb

YuHsin·2019-03-26 11:40

机器学习及NLP学习资源汇总(持续更新)

NaturalLanguageProcessingwithDeepLearningCS224U:NaturalLanguageUnderstandingpytorchgithub-pytorch-handbookgithub-practical-pytorchpy

Leokb24·2019-02-26 14:07

Practical Node.js (2018版) 第7章：Boosting Node.js and Mongoose

参考：博客https://www.cnblogs.com/chentianwei/p/10268346.html参考：mongoose官网（https://mongoosejs.com/docs/models.html）参考：英文：BoostingNode.js和MongoDBwithMongoose简介：mongooseMongooseisafullydevelopedobjectdocumen

weixin_30237281·2019-01-21 11:00

博客二

实训二——博客二学号及姓名：16012006刘晨16012019姜海睿14011022李爽16012021沈梦然GIT地址：https://gitee.com/Helen_en/practical_training_two

BUBBLE睿·2018-12-26 10:00

博客一

GIT地址：https://gitee.com/Helen_en/practical_training_two博客地址:https://i.cnblogs.com/组内合照：项目名称：词频统计队员风采：

BUBBLE睿·2018-12-26 10:00

CTR预估论文实践(五)--Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook (GBDT+LR)

博客代码均以上传至GitHub，欢迎follow和start~~!1.GBDT构造组合特征的方式利用GBDT进行特征构造依据其模型组合方式一共有两种方式：GBDT+LR与原论文的实现方式一样，利用GBDT构造组合特征，再将组合特征进行one-hot编码（本实践代码也属此类）；GBDT+FFM或者GBDT+树模型此时，使用利用GBDT构造的组合特征不再进行one-hot编码，而是直接利用输出叶节点的

dby_freedom·2018-12-23 17:45

CTR预估论文精读(五)--Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

AbstractOnlineadvertisingallowsadvertiserstoonlybidandpayformeasurableuserresponses,suchasclicksonads.Asaconsequence,clickpredictionsystemsarecentraltomostonlineadvertisingsystems.Withover750millionda

dby_freedom·2018-12-12 15:55

win10安装微信开发者工具提示“installer integrity check has failed”处理方法

检索的链接比较靠谱的有以下两个：1.http://www.51jiji.com/practical/work/83141870008748.html2.https://jingyan.baidu.com

刘大辉在路上·2018-12-08 19:13

Practical aspects of Deep Learning

机器学习是一个高度迭代的过程image.pngSettingupyourMachineLearningApplicationTrain/dev/testsetsdistributionProbloemMismatchedtrain/testdistributionSolutionMakesuredevandtestcomefromsamedistribution2.Bias/Varianceima

Simple_isBeauty·2018-10-13 21:12

[DeepBayes2018]Day 1, practical session 2. Bayesian reasoning

问题一贝叶斯证据不充足情形讲的是贝叶斯公式的简单应用，采用哈利波特里面的场景作为例子。学过数理统计的应该知道有个关于被诊断为癌症与实际患癌症的这个例子。问题二多项式分布的极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimate）多项式分布与二项分布的不同在于它一次实验是存在多种可能结果的，二项分布只存在两种可能结果。比如这个问题中的投骰子，每次投的点数是1-6中的一种。问题设计样本集：,之

被遗忘的时刻·2018-10-08 14:55

[Flink基础]--Apache Flink中的广播状态实用指南

感谢英文原文作者：https://data-artisans.com/blog/a-practical-guide-to-broadcast-state-in-apache-flinkApacheFlink

highfei2011·2018-09-29 00:00

Practical Byzantine Fault Tolerance and Proactive Recovery

PracticalByzantineFaultToleranceandProactiveRecovery我们对互联网上可访问的在线服务日益增长的依赖性需要高可用性的无需中断即可提供正确服务的系统。软件漏洞，运营商错误和恶意攻击是服务中断的主要原因，而且它们可能导致任意行为，也就是拜占庭故障。本文介绍了一种新的复制算法BFT，可用于构建容忍拜占庭故障的高可用性系统。BFT可以在实践中用于实现真实的服

任小浪·2018-09-19 20:34

实用 ProGuard 规则示例

PracticalProGuardrulesexamples原文作者：WojtekKaliciński译文出自：掘金翻译计划本文永久链接：https://github.com/xitu/gold-miner/blob/master/TODO1/practical-proguard-rules-examples.md

_Derek_H_·2018-08-31 20:45

CSS变量（自定义属性）实践指南

本文翻译自：https://www.sitepoint.com/practical-guide-css-variables-custom-properties/转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具

powertoolsteam·2018-08-29 14:18

Practical aspects of deep learning

IfyourNeuralNetworkmodelseemstohavehighvariance,whatofthefollowingwouldbepromisingthingstotry?MaketheNeuralNetworkdeeperNGetmoretrainingdataYGetmoretestdataNAddregularizationYIncreasethenumberofunitsi

蠢材少年·2018-08-16 05:00

[CV Paper] A practical theory for designing very deep convolutional neural networks

论文阅读：设计深度卷积神经网络的实用技巧理论综述网络层数逐渐加深是大势所趋，如何设计高效的更深的网络是目前的问题，盲目的叠加层数并不能取得好的效果。本文提出两种全新视角的限制约束，使得网络结构变深的同时保证效果。第一：保证每一层卷积层都有学习复杂模式特征的能力第二：最高层的感受野不能大于图片范围在这两个限制条件下，我们把设计深度卷积神经网络的问题转化为限制条件下的最优化问题Approach首先将C

永无乡·2018-07-27 12:52

pytorch实现简易版unet

最近看了一些semanticsegmentation的paper，参考网上的教程（https://tuatini.me/practical-image-segmentation-with-unet/），

qq_32464407·2018-07-21 13:20

Glow Stick-Fun and practical

Thisisaconcertlightstickthatmakestheenthusiasmflash.Slightfluorescencecanalsoilluminatethenightsky,allowingyoutoshineinthecrowd.One-buttonswitch,convenientandquick.Glowingeffectisfreetoswitch,avariety

草鸡小脑斧·2018-06-13 18:07

PyTorch使用seq2seq+attention实现时间格式转换

所copy的代码来自practical-pytorch教程，以及pytorch-seq2seq教程所用的数据来自注意力机制keras实现。python3pytorch版本0.4.0可

uhauha2929·2018-05-27 22:14

Practical card scanning identification tool

Howtogetthepapercard?Awordandonewordintothemobilephone,verytroublesome.Withthisquickscanandrecognitiontool,youcangettwicetheeffort!Therearemoreimageeditingfunctions,andthepapercanbetransformedintoedit

AppRecommends·2018-05-21 20:35

网络结构搜索——《Practical Block-wise Neural Network Architecture Generation》阅读笔记——CVPR2018

Ablock-wisenetworkgenerationpipelinecalledBlockQNNwhichautomaticallybuildshigh-performancenetworksusingtheQ-learningparadigmwithepsilon-greedyexplorationstrategy.InceptionandResNetaredesignedbystackin

LetItBe3·2018-05-07 22:49

7 Practical Steps to Turn Around a Bad Experience 2018-04-23

Failuresucks.Butifyourplanningondoinganythingimportantyouaregoingtohavetogetusedtoit.Embarrassment,frustrationandevenbadsituationsyoucan’tcontrolaregoingtobepartoflife.Whatcanyouactuallydoaboutthemins

NapoleonHill·2018-04-23 22:49

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

Abstract这篇论文介绍GBDT+LR模型表现比单个模型好3%，另外本文探讨了一系列影响最终预测表现的因素。毫无疑问其中最重要的是拥有正确的特征（捕捉用户和广告历史信息）+Model（GBDT+LR）的贡献程度最大数据实时性，学习速率，数据采样等其他因素影响较小。INTRODUCTION介绍了先前的一些相关paper。包括Google，Yahoo，MS的关于CTRModel方面的paper而在

逗逗军001·2018-04-14 20:14

Day 1-The science

Vocabularyempirical(experiential,experimental,observed,practical)-(adv.)basedonexperimentsorexperienceratherthanideasortheories

kristen0724·2017-12-06 01:19

将Ai口语进行到底：hands-on

英语同近义：practical,readytouse,personal例如面试官问你：为什么你要想来我们公司实习？你的回答：Iwanttohavesomehands-onexperi

寶龍Chris·2017-12-04 03:31

PRACTICAL HASKELL - GETTING STARTED WITH STACK

Haskellisfamousforhavingasteeplearningcurve.Asawebdeveloperwe’reusedtocleartutorialsthatwecanunderstandandcompletewithinanhourortwo.Haskellintroducesmanynewconceptsnotfoundinotherlanguages,butwecanlea

dviewer·2017-11-10 13:37

PRACTICAL HASKELL - GETTING STARTED WITH STACK

Haskellisfamousforhavingasteeplearningcurve.Asawebdeveloperwe’reusedtocleartutorialsthatwecanunderstandandcompletewithinanhourortwo.Haskellintroducesmanynewconceptsnotfoundinotherlanguages,butwecanlea

dviewer·2017-11-10 13:37

#65 功夫不负有心人

下午的时候去编程的practical时间，和一个同学一起交流了写程序的心得之后，我发现了有的时候一个人写代码卡住了写不走了，怎么google也找不到办法的时候，最好的方法就是和同学一起讨论一

钤鱼摆摆·2017-10-18 05:05

Fast.ai: Practical Deep Learning for coders 课程学习笔记：Part1 Lesson1 (Lesson0)

Lesson0这节课是Fast.ai项目的一个介绍，介绍了课程制作者的一些理念、教学的想法和一部分关于深度学习的概念性的描述，非常休闲。可以当作一个谈话节目来看。Lesson1Settingupyourdeeplearningserverandrunawarm-upmodel.Somecommonsensesyouneedtoknow.Buildanenvironmentfordeeplearni

asher_lithium·2017-09-07 15:27

deeplearning Note : Practical aspects of Deep Learning

作者:Dylan_frank(滔滔)这是吴恩达courseraDeepLearningSpecialization的第二门课程《ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization》的第一周笔记，主要讲在实现神经网络过程中所遇到的问题，和处理方法，具体来说是3点初始化regularization

孤鸿子_·2017-08-17 01:44

deeplearning Note : Practical aspects of Deep Learning

作者:Dylan_frank(滔滔)这是吴恩达courseraDeepLearningSpecialization的第二门课程《ImprovingDeepNeuralNetworks:Hyperparametertuning,RegularizationandOptimization》的第一周笔记，主要讲在实现神经网络过程中所遇到的问题，和处理方法，具体来说是3点初始化regularization

孤鸿子_·2017-08-17 01:44

学习网站

http://www.python-course.eu/https://www.tecmint.com/35-practical-examples-of-linux-find-command/https

小林书店副编集·2017-06-24 23:00

Swift 中枚举高级用法及实践

title:"Swift中枚举高级用法及实践"date:2015-11-20tags:[APPVENTURE]categories:[Swift进阶]permalink:advanced-practical-enum-examples

guoshengboy·2017-05-15 14:51

ant-design 实现一个登陆窗口

前提：已经完成项目实战（https://ant.design/docs/react/practical-projects-cn#定义-Model）如果要想实现一个登陆窗口，首先得有一个ui，想到的是应该创建一个组件

dapangzi88·2017-02-28 23:55

Haar特征Adaboost级联分类器训练经验——Practical Tips

最近在项目中使用opencv的人脸检测算法来检测灰机，效果还ok，就分类器训练过程中的一些小技巧做一个总结，其中有一部分是前人的经验，对这部分内容我发扬一下拿来主义，还有一些是自己的心得体会，希望对新手有一些帮助。至于算法原理网上很多，我不再赘述。检测效果主要还是看分类器训练得好不好，所以检测过程我也不说，网上也有很多源码解析得很好。训练是一个finetuning的过程，经验显得尤为重要，我重点就

starxhong·2017-02-28 23:35

.netcore 模块积累

最全的demohttps://github.com/XiaoFaye/netcore-sampleshttp://files.cnblogs.com/files/kellynic/practical-aspnetcore-master.zip

nicye·2017-02-24 16:00

Practical Java：一般技术

实践1：参数以byvalue方式而非byreference方式传递Java中的参数以byvalue方式传递，举个例子：importjava.awt.Point;classPassByValue{publicstaticvoidmodifyPoint(Pointpt,intj){pt.setLocation(5,5);//1j=15;System.out.println("DuringmodifyP

Gino_Gu·2017-02-13 21:01

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

ABSTRACT这篇paper中作者结合GBDT和LR，取得了很好的效果，比单个模型的效果高出3%。随后作者研究了对整体预测系统产生影响的几个因素，发现Feature（能挖掘出用户和广告的历史信息）+Model（GBDT+LR）的贡献程度最大，而其他因素（数据实时性，模型学习速率，数据采样）的影响则较小。1.INTRODUCTION介绍了先前的一些相关paper。包括Google，Yahoo，MS

笨兔勿应·2017-01-09 10:00

VGG Convolutional Neural Networks Practical（6）learning a tiny CNN

在这部分，我们将学习一个非常简单的CNN。CNN完全由两层组成：卷积层和最大池层：任务打开文件tinycnn.m并检查代码。说服你自己，代码计算刚刚描述的CNN。看看代码中使用的paddings。如果输入图像x1具有尺寸M×N，则输出特征图x3的尺寸是多少？functionres=tinycnn(x,w,b,dzdy)%TINYCNNAverysimpleCNN%RES=TINYCNN(X,W,B

furuiyang_·2016-12-19 15:39

VGG Convolutional Neural Networks Practical（1）convolution

VGG卷积神经网络实践卷积神经网络是可应用于许多计算机视觉问题的可学习表示的重要类别。特别地，深CNN由多个处理层组成，每个处理层涉及线性和非线性算子，以端对端的方式联合地学习以解决特定任务。这些方法现在是用于从视听和文本数据中提取特征的主要方法。这个实践探讨了学习（深度）CNN的基础。第一部分介绍典型的CNN构造块，例如ReLU单元和线性滤波器，特别强调理解反向传播。第二部分研究学习两个基本的C

furuiyang_·2016-12-19 13:16

Practical Gson — 如何解析多态对象

原文链接：PracticalGson—HowtoDeserializeaListofPolymorphicObjects原文出自：NormanPeitek译者：無名無当我们接受收一个JSON列表数据时，正常来说我们使用Gson就可以帮我们解析，但是如果我们要解析成的对象是多态的，并且需要解析子类特定的字段，前面的解决方案只能应对一个Javamodel解析，如果我们还这么做，显然是得不到自己想要的数

無名小子的杂货铺·2016-12-05 16:50

CentOS 7实战Kubernetes部署

from:http://www.infoq.com/cn/articles/centos7-practical-kubernetes-deployment.前言上一节我们阐述了Kubernetes的系统架构

xiaomage234·2016-10-25 14:00

总结了一下android 码农经常用到的一些方法，工具类。

privatestaticContextcontext;privatestaticDisplaydisplay;privatestaticStringTAG="MyTools";publicPractical(Contextcontext){Practical.context

huyanming1003·2016-09-07 16:34

最具实操性的命运改变法

十九世纪的心理学先驱WilliamJames说：“Allourlife,sofarasithasdefiniteform,isbutamassofhabits—practical,emotional,andintellectual—systematicallyorganizedforourwealorwoe

为时未晚·2016-05-19 08:32

编程网站收集

http://cs.baylor.edu/~donahoo/practical/CSockets/ http://www.nsnam.org/ http://www.nsnam.org/docs

zww0815·2016-04-28 16:00

Elasticsearch 控制相关度 (二) - Lucene中的PSF(Practical Scoring Function)与查询期间提升

原文链接：http://blog.csdn.net/dm_vincent/article/details/42113401 本章翻译自Elasticsearch官方指南的ControllingRelevance一章。 Lucene中的PracticalScoringFunction 对于多词条查询(MultitermQueries)，Lucene使用的是布尔模型(BooleanModel)，TF

study121007·2016-04-28 09:00

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