prediction 第14页

分支预测（branch prediction）

记录一个在StackOverflow上看到一个十分有趣的问题：问题。高票答案的优化方法：首先找到罪魁祸首：if(data[c]>=128)sum+=data[c];优化方案使用位操作：intt=(data[c]-128)>>31;sum+=~t&data[c];正数右移31一定为0，负数右移31一定为-1。再取反进行求&（按位与），0与任何数的&为0，-1与任何数的&为数本身。这样就巧妙的避开分支

ding7530·2020-09-15 04:52

关于分支预测(Branch Prediction)的一些介绍

起因是在逛StackOverflow的时候，看到了一个问题Whyisprocessingasortedarrayfasterthanprocessinganunsortedarray?为什么处理排序后的数组比未排序的数组快(有兴趣可以看看)提问人给出的代码：importjava.util.Arrays;importjava.util.Random;publicclassMain{publicsta

汪汪汪汪吁·2020-09-15 04:12

【Java深入学习系列】之CPU的分支预测(Branch Prediction)模型

说明：本文以stackoverflow上Whyisitfastertoprocessasortedarraythananunsortedarray?为原型，翻译了问题和高票回答并加入了大量补充说明，方便读者理解。背景先来看段c++代码，我们用256的模数随机填充一个固定大小的大数组，然后对数组的一半元素求和：#include#include#includeintmain(){//随机产生整数，用分

weixin_34056162·2020-09-15 04:10

分支预测(Branch Prediction)

分支预测（BranchPrediction）是现代处理器用来提高CPU执行速度的一种手段,其对程序的分支流程进行预测,然后预先读取其中一个分支的指令并解码来减少等待译码器的时间.维基百科上对此的解释是"astrategyincomputerarchitecturedesignformitigatingthecostsusuallyassociatedwithconditionalbranches,

RLib·2020-09-15 04:43

YOLO目标检测从V1到V3结构详解

假设有两个集合A与B,IoU即等于A与B的交集除以A与B的并集，表达式如下：在目标检测中，IoU为预测框(Prediction)和真实框(Groundtruth)的交并比。

人工智能与算法学习·2020-09-14 21:20

Prediction(并查集+思维）

传送门题意：给你一棵树和一张图，树上的节点代表了图上的一条边，每次给你一个树上的集合，你需要将集合中的点以及在树上点的所有父亲节点代表的边在图中连接，给出图中联通块个数；题解：如果只有一次询问，那可以直接对树跑dfs同时维护一个并查集，最后输出联通块数量，就是并查集的基础操作，但是由于是q次查询，所以按照一次查询来做，时间就会原地爆炸，但是思路还是不变，联通块用并查集维护，那我每次查询的时候将df

qq_2456160268·2020-09-14 19:36

Improving Facial Attribute Prediction using Semantic Segmentation, in arxiv 2017.04

笔者最近在关注fine-grained方面的paper，发现有以下的方面去做：1part-based2weakly-supervised的，如second-orderlesspooling（CompactBilinearPooling）等3还是weakly-supervised的，但用上了proposals/grids/regions（如selectivesearch）等，在网络中同时做class

_menglan_Zi·2020-09-14 16:25

目标检测评价指标

假设有两个集合A与B,IoU即等于A与B的交集除以A与B的并集，表达式如下：在目标检测中，IoU为预测框(Prediction)和真实框(Groundtruth)的交并比。

ZDX_Y·2020-09-14 01:32

数据人生的感悟：商业智能与商业分析区别

Reasoning——对于企业的运营和管理，能够解决以下三方面的问题——确定问题的根源，明确问题的原因和影响，以及科学和合理得出相关的结论；Planning——基于相应的情况和推理，确定一系列的行动计划；Prediction

weixin_34318272·2020-09-13 20:21

libtorch调用模型

5classes/blob/master/c%2B%2B/src/model_load.cpphttps://github.com/BIGBALLON/PyTorch-CPP/blob/master/prediction.cppstd

ShellCollector·2020-09-13 12:38

社交网络中的Link Prediction

介绍给你一段时间内的社交网络关系，我们能否预测出成员之间在未来的互动？我们称该问题为LinkpredictionProblem.他还有另外一些常见的应用，比如社交网站的好友推荐，预测蛋白质间的相互影响，预测犯罪嫌疑人的关系，商品推荐等等。在基于社交网络的Linkpredition问题中，我们通常要考虑社交网络所带有的特有的特质。所以我们先介绍一下社交网络的几个有趣的性质：powerlawdegre

qjgods·2020-09-13 05:03

R语言——一秒Logistic回归分析

/直接复制进R.Studio，编译即可#ReadinData#myfile0.5,"yes","no")result_all0.5,"yes","no")result_all<-data.frame(Prediction

小龙虾丶7·2020-09-13 03:36

论文阅读：《Deep Interest Network for Click-Through Rate Prediction》

论文阅读：DeepInterestNetworkforClick-ThroughRatePrediction摘要1介绍2相关工作3背景4深度兴趣网络4.1特征表达4.2基本模型(Embedding&MLP)Embeddinglayer池化层和Concat层多层感知机损失函数4.3深度兴趣网络结构5训练技巧5.1小批量感知正规化5.2数据自适应激活函数6实验6.1数据集和实验设置亚马逊数据集Movi

ybjlucky·2020-09-12 21:11

EA-LSTM: Evolutionary attention-based LSTM for time series prediction

原文链接1.Introduction做法：Basedontheideaofevolutionarycomputation[21],weproposeacompetitiverandomsearch(CRS)insteadofthegradient-basedmethodtosolvetheattentionlayerweights.GeneticAlgorithmsandtheOptimalAll

EntropyPlus·2020-09-12 11:25

【Paper】A review of data-driven building energy consumption prediction studies

论文原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032117306093论文被引：351（08/06/220）论文年份：2018AbstractEnergyisthelifebloodofmodernsocieties.Inthepastdecades,theworld’senergyconsumptionandassocia

datamonday·2020-09-12 07:48

Kaggle比赛-LANL Earthquake Prediction

比赛网址为https://www.kaggle.com/c/LANL-Earthquake-Prediction。

song430·2020-09-12 02:13

散列算法与散列码

例如，考虑一个天气预报系统，将Groundhog（土拨鼠）对象与Prediction（预测）对象联系起来。看起来相当简单，创建这两个类，使用Groundhog作为“键”，Predi

房奴的人·2020-09-11 22:45

机器学习实战02：Kaggle - House Price Prediction Top 4%

一、模块导入importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsimportwarningsimportoswarnings.filterwarnings('ignore')%matplotlibinlineplt.style.use('ggplot')fromsklearn.baseimport

Ancky_W·2020-09-11 09:45

tf.argmax()

tf.argmax(prediction,1)返回每行最大值的下标tf.argmax(prediction,0)返回每列最大值的下标

y_j_y_·2020-09-11 06:16

tf.equal(tf.argmax(y,1),tf.argmax(y_,1))和tf.reduce_mean(tf.cast(correct_prediction,tf.float32))浅谈

correct_prediction=tf.equal(tf.argmax(y,1

红鲤鱼与金鲤鱼与驴·2020-09-11 03:39

tf.metrics.accuracy()与tf.reduce_mean(tf.cast(tf.argmax(z, 1), tf.argmax(y, 1)), tf.float32)

计算的是正确率吗所以说【tf.reduce_mean(tf.cast(tf.argmax(z,1),tf.argmax(y,1)),tf.float32)】计算的是本batch正确率：correct_prediction

熊猫鸡腿子·2020-09-11 01:52

CVPR2018 human action/motion prediction (人体姿势预测)

‘’‘很久之前就想写这篇文章，自己的工作已投CVPR2018，想总结一下。更新：CVPR2018已被接收，有时间会在下一篇博客里介绍。’‘’比较早的方法有很多，HMM，CRBM，高斯过程等。本文主要总结一下最近顶会文章采取的方法。ForecastingHumanDynamicsfromStaticImages（CVPR2017）这篇文章主要是在Hourglassnetwork上加入了RNN，具体如

少年冬郎·2020-09-10 18:14

论文笔记——Multi-Scale Dense Convolutional Networks for Efficient Prediction

Multi-ScaleDenseConvolutionalNetworksforEfficientPrediction-多尺度卷积网络GaoHuangCornellUniversity，DanluChenFudanUniversity，TianhongLiTsinghuaUniversity，FelixWuCornellUniversityPublishedasaconferencepaperat

Reco_177·2020-08-26 23:03

Anchor-free目标检测算法系列6：CSP(中心点+尺度预测)Center and Scale Prediction: A Box-free Approach for Object Detect

论文与CenterNet：Objectaspoints文章的思想很相似。以行人检测为例将目标检测简化为一个直接的全卷积式的中心点和尺度预测任务，CSP(CenterandScalePrediction)检测器结构简单。首先将一张图像输入全卷积网络，基于网络提取的特征图预测两个映射图，一个以热图的方式呈现目标的中心点位置，一个负责预测目标的尺度。在此基础上，便可以将两者映射到原图上并解译成目标检测框

Sesen_s·2020-08-26 15:40

Kaggle[3] - Job Salary Prediction (Adzuna)

比赛链接在这里：http://www.kaggle.com/c/job-salary-prediction比赛的内容是根据历史的招聘数据，然后预测每个测试集中每行数据对应的薪水。

杨之之·2020-08-26 14:40

Kaggle笔记：Porto Seguro’s Safe Driver Prediction（2）

PortoSeguro’sSafeDriverPrediction4.特征工程上一部分完成了对数据的清洗与分析工作，完成这些准备工作之后，接下来准备进行特征工程。特征工程包括对原始数据特征进行检测、变形、筛选，以及构筑新的可能对建立模型有帮助的特征，是机器学习的重要步骤。首先，读入必要的数据与模块：importpandasaspdimportnumpyasnptest=pd.read_csv('D

黯色百合·2020-08-26 13:18

Panoramix's Prediction

A.Panoramix'sPredictiontimelimitpertest2secondsmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputAprimenumberisanumberwhichhasexactlytwodistinctdivisors:oneanditself.Forexample,numbe

糖果天王·2020-08-26 13:53

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Dale1991·2020-08-26 11:41

粒子滤波（Particle Filter）的通俗解释

估计过去叫平滑smoothing，估计未来叫预测prediction，估计当前值才叫滤波filtering。粒子滤波算法源于蒙特卡洛思想，即以某事件出现的频率来指代该事件的概率。

Regnaiq·2020-08-26 11:43

Kaggle笔记：Porto Seguro’s Safe Driver Prediction（1）

PortoSeguro’sSafeDriverPrediction这是Kaggle在9月30日开启的一个新的比赛，举办者是巴西最大的汽车与住房保险公司之一：PortoSeguro。该比赛要求参赛者根据汽车保单持有人的数据建立机器学习模型，分析该持有人是否会在次年提出索赔。比赛所提供的数据均已进行处理，由于数据特征没有实际意义，因此无法根据常识或业界知识简单地进行特征工程。1.数据准备首先，加载必要

黯色百合·2020-08-26 11:37

粒子滤波简介

在prediction阶段，根据物体的控制信息u（速度、转角等）与mot

Young_Gy·2020-08-26 11:25

YOLO 目标检测实战项目『原理篇』

假设有两个集合A与B,IoU即等于A与B的交集除以A与B的并集，表达式如下：在目标检测中，IoU为预测框(Prediction)和真实框(Groundtruth)的交并比。

机器视觉CV_有三言选·2020-08-26 08:22

[vp8] [翻译][基本完工][求纠错润色]VP8的第一份深度技术分析

Update:spatialintra-prediction=空域帧内预测不是帧间原文作者：DarkShikari（JasonGarrett-Glaser）原文链接：http://x264dev.multimedia.cx

hwtx·2020-08-25 17:33

结构化预测(structured prediction)

下面介绍一下结构化预测(structuredprediction)的概念以及常见的参数学习方法：1.概念：结构化预测(structuredprediction)是由SVM发展而来的。SVM是一种最大间隔(max-margin)的方法，最擅长处理二分类问题，后来也被用于处理多分类问题。SVM的优点在于有很好的理论基础，即它的泛化能力很强。它的缺点在于1）训练复杂度高；2）不能用于预测结构化问题。结构

lansatiankong·2020-08-25 17:42

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FallsPredictionBasedonBodyKeypointsandSeq2SeqArchitecture作者：MinjieHua，YibingNan，ShiguoLian单位：CloudMindsTechnologiesInc发表信息：INHBU2019(ICCVWorkshop)论文链接：https://arxiv.org/pdf/1908.00275背景动机：老年人摔倒引起的受伤

CSHran·2020-08-25 16:29

Learning Attention-based Embeddings for Relation Prediction in Knowledge Graphs

RelationsareImportant尽管传统的GAT在获取网络结构上取得成功，但直接用于KG里是不合适的,因为它忽略KG里很重要的一部分信息——边，即在KG里实体之间的关系（relation）信息。作者认为在KG里，实体起到不同的作用很大程度是依靠与其他实体连接的不同关系！所以论文提出的模型就需要考虑学习到实体eie_iei的不同关系的信息，即需要加入关系向量。即相对于GAT，每一层的输入向

So_weak_yx·2020-08-25 01:12

【论文翻译】Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction

Abstract1.Introduction2.Curiosity-DrivenExploration2.1.Predictionerrorascuriosityreward基于rawsensoryspace进行下一时刻的预测是不受欢迎的。因为“基于像素进行预测”能不能提供一个好的优化目标，这一点很难说。问题来了，我们基于什么进行下一状态的预测？我们把agent的observation组成分为三种

猪蒙索洛夫·2020-08-25 01:56

机器视觉的情感判断实践（From Pixels to Sentiment: Fine-tuning CNNs for Visual Sentiment Prediction）

看到了2017年的一篇文章FromPixelstoSentiment:Fine-tuningCNNsforVisualSentimentPrediction，对于其里面的视觉中的情感判断，感觉非常有价值，于是就直接利用其提供好的模型进行了测试，感觉效果还是不错。与传统的文本情感判断一样，机器情感的判断基础框架也是一样，对一张图像给个0,1这样的值，然后进行训练。如给出的的train数据集的组织格式

sparkexpert·2020-08-25 01:16

3D Sketching using Multi-View Deep Volumetric Prediction

sketch到体素的一篇，特点是通过单张线框图生成体素模型之后，用户可以继续输入其他视角的线框图来对模型进行进一步精细化。架构在论文中，他们训练了两个神经网络，一个single-viewCNN用于初次预测，一个updaterCNN用于更新模型。两个神经网络的架构基本是一样，都使用了unet架构，唯一的差别是updaterCNN在encode的第二层contact了之前预测的体素数据（经过trans

莫谷莫谷·2020-08-25 01:07

《reinforcement learning：an introduction》第五章《Monte Carlo Methods》总结

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mmc2015·2020-08-25 00:58

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这一章讨论on-policy下的价值函数近似均方价值误差u(s)是状态的分布函数，定义如下如何使误差变小？梯度下降如果我们不知道Gt，所以就有Semi-gradientTD(0)，可以看出这是个自举的算法对于线性模型可以得到LinearTD(0)的收敛点同时可以证明在收敛点其误差满足效果测试同理可以扩展为n-step线性模型可以通过多种方法构造复杂特征第一种是基于多项式第二种是基于傅里叶变换的，傅

初七123·2020-08-25 00:40

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PortoSeguro’sSafeDriverPrediction是一道回归预测题，参赛者需要根据数据给出某个保险实例是否会出发赔款的概率。该题有5000+人参加，近期也结赛了。最终我的排名1000+，离前20%只差一点点，有些可惜。不过这一次比赛中还是学到了很多东西。列出参考的notebook链接：EDA：InteractivePortoInsights-APlot.lyTutorial|Kag

ZSYGOOOD·2020-08-24 21:21

Rating Prediction——评分预测小结

注：1.数据集合来源自MovieLens2.末尾附上源代码一、Introduction现在，各大网络购物平台的购物都会有评分机制，商家要给用户推荐其满意的商品，就需要了解用户的行为，基于用户行为进行分析，从而预测并给用户推荐适合的商品，提高商品转化率。用户行为多种多样，本实验是基于用户评分的行为，来预测用户未来的评分，一次作为给用户推荐的因素之一。二、Methodology将已有的数据分割为两部分

David-Kuper·2020-08-24 18:34

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