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task1
菲菲姐学穿搭-Day 1-认识自己
Task1
、拍下自己的照片,并给自己一段时间,静静想想对自己的认识:体型:我的体型比较娇小,比例比较好。155,43kg。H型。
幸运菲菲的后花园
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2020-07-08 18:36
统计学基础知识点刷题(
task1
)
参考视频:可汗学院《统计学》参考书籍:《深入浅出统计学》笔记内容概念1:样本和总体样本均值与总体均值样本均值用XXX表示,总体均值用μ\muμ表示,计算方式如下:X=(∑i=1nxi)/nX=(\sum_{i=1}^nx_i)/nX=(i=1∑nxi)/nμ=(∑i=1Nxi)/Nμ=(\sum_{i=1}^Nx_i)/Nμ=(i=1∑Nxi)/N个人理解:此处xix_ixi表示观测值,而XiX_
sm376624607
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2020-07-08 06:59
统计学
SpringBoot2 task scheduler 定时任务调度器四种方式
privatestaticLoglogger=LogFactory.getLog(Task1.class);@Scheduled(cron="0/2*****")publicvoidexecute(){logger.info("
Task1
yingjunchen
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2020-07-08 01:59
Task1
:随机事件与随机变量
阅读小助手框架思维导图一、基本概念二、概率基础1、古典概型2、条件概率3、全概率公式4、贝叶斯公式——Baye′sFormulaBaye'sFormulaBaye′sFormula三、随机变量及其分布特征0、随机变量分类1、期望ExpectedValue(μ/E(X))2、方差Variance(总体σ2/样本s2σ^2/样本s^2σ2/样本s2)3、协方差Covariance(COV)4、相关系数
诡途
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2020-07-07 22:42
Python
数学基础
python
协方差
概率与统计
概率论
随机事件与随机变量
PoRE: Lab7
以及通过神秘数字猜测助教的意图
Task1
需要你findawaytologin怎么说呢,反正你login就会得到神秘数字:哇我真是苦思冥想了好久然后逆向一下,发现
Rachel_IS
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2020-07-06 23:51
DCASE 2020权威声学比赛:腾讯多媒体实验室斩获双项指标国内第一
DetectionandClassificationofAcousticScenesandEvents,DCASE2020)中,腾讯多媒体实验室天籁音频研究团队首次参加了声学场景识别(AcousticSceneClassification,
Task1
QbitAl
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2020-07-06 15:39
图像处理基础学习(一)
图像处理基础学习(一)【
task1
】初识opencv一、什么是OpenCV的,它有哪些优势?
大顺.
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2020-07-06 06:05
Python学习
opencv
观察者模式
publicstaticvoidmain(String[]args){Subjectsubject=newSubject();Task1task1=newTask1();subject.addListener(
task1
HeartisTiger
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2020-07-06 05:34
设计模式
python_从环境搭建到基本数值运算
Task1
**(2day)**1.环境搭建anaconda环境配置解释器2.python初体验printandinput3.python基础讲解python变量特性+命名规则注释方法python中“:”
a computer's friend
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2020-07-06 02:39
python
Arduino mega2560 多线程
实现多线程1将SCoop库添加到arduinoIED中GitHub下载地址:https://github.com/fabriceo/SCoop2编程实现#include"SCoop.h"defineTask(
Task1
weixin_30374009
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2020-07-05 20:37
Datawhale第13期组队学习笔记
Task1
(包含baseline常见问题汇总)
本次组队学习基于计算机视觉实践(街景字符编码识别):baseline报错和常见问题:1路径问题:报错类似于找不到文件或者下图这种因为默认运行读取csv程序后,不一定是baseline的数据存放格式,如我的路径就是所以应该把源代码中train_path=glob.glob('../input/train/*.png')train_path.sort()train_json=json.load(ope
一条寒鱼
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2020-07-05 19:07
街景字符识别
Task1
学习笔记
1.本人使用的笔记本显卡是GTX1660Ti-MQ6G,使用GPU跑baseline需要将步骤5的use_cuda改成True。2.在运行程序时候遇到如下报错:原因是GPU里存的tensor无法转为numpy数组,需要先转为cpu类型的tensor,解决方案如下:在data后加.cpu()即可。3.程序跑通后将epoch设置为10,其他超参不变的情况下,比较batchsize分别为30,40,64
Tralia~
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2020-07-05 08:49
Datawhale零基础入门CV赛事(街景字符编码识别)-
Task1
赛题理解
赛事介绍一、赛题数据二、评测标准三、结果提交四、解题思路赛事介绍赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别赛题目标:通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。赛题任务:赛题以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,这是一个典型的字符识别问题。为了简化赛题难度,赛题数据采用公开数据集SVHN,因此可以选择很多相应的paper作为思路参考
凯旋的铁铁
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2020-07-05 08:00
大赛
4.1第一次写作课
基础阶段动态趋势静态分布位置描述过程描述2、强化阶段二、大小作文1、各占分值3'+6'=9'20min+40min=60min字数限制:150以上(180)250以上(280以上)铅笔手写2、任务对比
task1
boom大大boom
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2020-07-05 07:36
阿里云天池竞赛-零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解
1赛事理解赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别赛题目标:通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。赛题任务:赛题以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,这是一个典型的字符识别问题。为了简化赛题难度,赛题数据采用公开数据集SVHN,因此大家可以选择很多相应的paper作为思路参考。1.1学习目标理解赛题背景和赛题数据完成赛题报名
Enthusiasmoo
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2020-07-05 02:28
竞赛
图像处理基础
Task1
:图像插值算法
Task1
:图像插值算法学习自:https://github.com/datawhalechina/team-learning/blob/master/%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%
orangecatcat
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2020-07-05 01:59
零基础入门CV赛事- 街景字符编码识别
Task1
在阿里天池拿到任务,总体判断大赛目标和走向。街景字符编码识别,从题目看就是计算机视觉的赛题。下面聊聊,我从拿到题目下来对赛题的理解。1.赛题数据与实际的理解从天池平台下载下来包括3个zip压缩文件,两个json文件,和一个CSV数据文件。zip压缩文件是一些png的图片文件,也是机器学习的主要文件,分别为训练集,验证集,和预测集。大概看了一下图片,数字的大小,数量,位置,方向各不一样。不过,好处就
ora_dy
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2020-07-05 01:27
python
零基础入门CV之街道字符识别----
Task1
赛题的理解
Datawhale零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解本章内容将会对街景字符识别赛题进行赛题背景讲解,对赛题数据的读取进行说明,并给出集中解题思路。
lcx_nanmu
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2020-07-04 21:30
cv
STM32 简单多任务调度
,处于开发成本的考虑,可能还未嵌入任何的RTOS系统,由于没有操作系统的支持,因而不能方便的对多任务进行调度和管理,在main函数中你可能会写成如下方式:intmain(void){while(1){
Task1
firehood
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2020-07-04 15:15
学习《FreeRTOS源码详解与应用开发》笔记
3、用start_task创建任务
task1
和task2时,start_task只创建一次就行,不用多次创建,所以创建完start_task后,就可以把start_task任务删除,用vTaskDelete
jinxueH专栏
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2020-07-04 15:29
单片机
C语言编程
STM32
零基础入门CV之街道字符识别
Task1
赛题理解
赛题任务以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,这是一个典型的字符识别问题。赛题数据数据来源于公开数据集SVHN街道字符。提供训练集数据3W张照片,验证集数据1W张照片;每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置;为了保证比赛的公平性,测试集A包括4W张照片,测试集B包括4W张照片;提供了训练集、验证集中所有字符的位置框。评测指标以编码整体识别准确率为评价指标。任何一个字符错误
Olivia_奥
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2020-07-04 12:39
CV
Datawhale 零基础入门CV赛事-街景字符识别-
Task1
赛题理解
1赛题理解赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别赛题目标:通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。赛题任务:赛题以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,这是一个典型的字符识别问题。为了简化赛题难度,赛题数据采用公开数据集SVHN,因此大家可以选择很多相应的paper作为思路参考。1.1学习目标理解赛题背景和赛题数据完成赛题报名
三只猪蹄
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2020-07-04 10:35
街景字符识别
Datawhale 零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解
文章目录Datawhale零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解1.学习目标2.赛题数据3.评测指标4.解题思路5.小结Datawhale零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解赛题名称:零基础入门CV赛事
Zebbbb
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2020-07-04 09:31
Datawhale 零基础入门CV赛事-Task2 数据读取与数据扩增
回顾
task1
上一章学习了如何学习使用定长字符识别的思路来构建模型,也学习了解了如何对数据进行处理和对赛题的理解2数据的读取与数据扩增本节分为三部分数据读取,数据扩增方法和pytorch读取赛题数据主要是
Dikuw-0705
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2020-07-04 08:05
Datawhale 零基础入门CV之街道字符识别赛事-
Task1
赛题理解
天池比赛链接:https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531795/introduction第一次接触字符识别比赛。赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别评测指标:(准确率)Score=编码识别正确的数量/测试集图片数量简单入门思路:定长字符识别可以将赛题抽象为一个定长字符识别问题,在赛题数据集中大部分图像中字符个数为2-4个,最多的字符个数
ac!
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2020-07-04 04:49
Datawhale 零基础入门CV之街道字符识别赛事-Task3 字符识别模型
图片连接断了,直接把baseline拿过来吧,用的是
Task1
的简单思路,网络是resnet18.importtorchtorch.manual_seed(0)torch.backends.cudnn.deterministic
ac!
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2020-07-04 04:49
新南威尔士大学COMP9517Assignment1课业解析
新南威尔士大学COMP9517Assignment1课业解析题意:使用python将一幅彩色图像转换为油画的效果图像解析:
task1
:利用公式I(x,y)=0.299∗r(x,y)+0.587∗g(x,
Trisre.xdn
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2020-07-04 03:02
赏金论坛表设计
三、任务表---
Task1
、任务名---name。2、任务发布时间---release_time。3、任务总次数---
焚音留香
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2020-07-03 15:00
Datawhale 零基础入门CV赛事学习笔记-
Task1
赛题理解
Datawhale零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解 心心念念的pandas组队学习这个月没有安排,对自己一个人独自学习自觉性很是怀疑的我,有些懵逼地随大流加入了深度学习的队伍。。。
liuyi6111
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2020-07-02 09:37
自定义Gradle插件(二)
一、自定义
Task1
、直接沿用上一篇的代码,copy一份改名CustomPluginTask在plugin\src\main\groovy\com\micky\gradle目录创建源文件MyCustomTask.groovypackagecom.micky
喝醉的毛毛虫
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2020-07-02 08:29
Android
ios嵌套的异步并行任务场景
处理完成之后,调用一个最终汇总的方法这个场景如果用js的async框架,很容易就能实现:async.series([
task1
,task2,task3],function(err){//汇总代码});functiontask1
kyfxbl
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2020-07-02 07:38
ios
高级算法梳理-
Task1
集成学习及随机森林算法
本文依据周志华西瓜书及多个相关博文总结而成.集成学习(ensemblelearning)通过构建并结合多个学习器来完成学习任务,其组成结构是:先产生一组个体学习器individuallearning再用某种策略将他们结合起来.集成学习通过将多个学习器进行结合,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能.要获得好的性能,学习器应该好而不同,学习器要有一定的准确性,不能太坏否则集成起负作用,个体学习器还要
绝体绝命
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2020-07-02 02:00
算法总结
Android构建流程——篇二
文章目录预操作任务列表如何查看一个task类
Task1
:checkDebugClasspath1.input/output2.如何找到任务实现类3.核心类(AppClasspathCheckTask)Task2
小宝一号
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2020-07-01 22:48
android开发
六月组队学习
Task1
:Harris特征点检测器-兴趣点检测
Harris特征点检测器-兴趣点检测Harris特征点检测器-兴趣点检测1简单介绍2基本内容2.1概念2.2角点类型2.3图像梯度3Harris角点检测算法3.1基本原理3.2基本步骤3.2.1建立数学模型3.2.2角点响应函数RRR3.2.3角点判定3.3代码实现3.3.1API3.3.2参考代码3.3.3结果显示3.4总结3.5参考文献Harris特征点检测器-兴趣点检测1简单介绍1)特征点也
chutu2018
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2020-07-01 20:12
CV视觉
Datawhale &天池二手车交易价格预测—
Task1
赛题理解 +Task2 数据分析
Datawhale&天池二手车交易价格预测—
Task1
赛题理解+Task2数据分析文章目录:1赛题理解1.1比赛目的1.2相关评价指标2数据分析2.1EDA简介2.2主要工作1赛题理解二手车交易价格预测是
chutu2018
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2020-07-01 20:11
数据挖掘
【WEB】百度前端技术学院任务汇总
具体代码详见:https://github.com/whuzxq/baiduAcademic糯米学院部分任务:
task1
:有趣的鼠标悬浮模糊效果http://47.95.234.87/ProBaidu/
WHUZXQ
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2020-07-01 14:03
Web
6.16 日报
【说明:】今天主要做了任务八一:今日完成⒈
task1
—1:springrmi远程访问⑴技能点1:什么是rmi自己总结:之前做的项目各个模块都是放在一块的,比如持久层,业务层,控制层,在真实的项目中不是这样的
sweetalin
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2020-07-01 10:22
智源&计算所-互联网虚假新闻检测挑战赛
赛题的分析(
Task1
):1、任务:给定一个新闻事件的文本,判定该事件属于真实新闻还是虚假新闻。2、方法:训练一个二分类器,判别新闻是真还是假。
IAMYDK
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2020-07-01 02:35
机器学习
NLP
NLP-Task2: Word Vectors and Word Senses
task1
的博客讲解了词向量、Word2vec基础知识以及2种基本模型。本篇文章首先对
task1
的一些补充,后续讲解词向量,并且讲解其优劣,介绍了基于窗口的共现矩阵的方法,引入GloVe。
学机器学习的机械工程师
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2020-07-01 01:15
NLP
深度学习
零基础入门数据挖掘-
Task1
赛题理解
本文目录主要内容赛题了解赛题赛题概况数据概况预测指标分析赛题代码示例数据读取pandas分类结果评价指标计算回归结果评价指标经验总结主要内容理解赛题数据和目标,清楚评分体系。赛题零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测。链接:零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测了解赛题赛题概况赛题以预测二手车的交易价格为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某交易平台的二手车交易记录,总数据量超过40w,包含
Ziqi_
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2020-06-30 17:09
阿里云天池cv入门赛记录(1)——
TASK1
赛题理解、beseline跑通
赛题名称:零基础入门CV之街道字符识别赛题任务:以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测街道字符编码,是一个典型的字符识别问题。为了简化难度,赛题数据采用公开数据集SVHN。一、赛题数据赛题以街道字符为赛题数据,来自收集的SVHN街道字符,并进行了匿名采样处理。训练集数据包括3W张照片,验证集数据包括1W张照片,每张照片包括颜色图像和对应的编码类别和具体位置:为了比赛公平性,测试集A包括4W张照
yue__yang
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2020-06-30 10:31
天池cv入门竞赛
Datawhale 零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解
Datawhale零基础入门CV赛事-
Task1
赛题理解本章内容将会对街景字符识别赛题进行赛题背景讲解,对赛题数据的读取进行说明,并给出集中解题思路。
致Great
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2020-06-30 06:15
Datawhale 零基础入门数据挖掘-
Task1
赛题理解
Datawhale零基础入门数据挖掘-
Task1
赛题理解一、赛题理解Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的
Task1
赛题理解部分,为大家入门数据挖掘比赛提供一个基本的赛题入门讲解,欢迎后续大家多多交流。
韩绘锦
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2020-06-29 16:39
算法
深度学习
机器学习
天池&Datawhale- 街景字符编码识别
天池&Datawhale-街景字符编码识别
Task1
赛题理解赛题背景需要选手预测真实场景下的字符识别,这是一个典型的字符识别问题**(分类问题)**数据集说明数据集来源自Google街景图像中的门牌号数据集
goddesshs
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2020-06-29 11:14
计算机视觉
深度学习
NLP理论实践-
Task1
数据集探索
数据集探索1、数据集2、IMDB数据集下载和探索2.1下载IMDB数据集index转成文本3、THUCNews数据集下载和探索数据集划分如下:预处理CNN卷积神经网络训练与验证4、学习召回率、准确率、ROC曲线、AUC、PR曲线这些基本概念1、数据集数据集:中、英文数据集各一份中文数据集:THUCNewsTHUCNews数据子集:https://pan.baidu.com/s/1hugrfRu密码
HAITG
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2020-06-29 10:55
python基础学习
深度神经网络学习
NLP入门
统计学(网易云可汗学院公开课笔记)
前言啦啦啦啦,小菜鸟来喽~~很开心成为DataWhale团队成员,开开心心的和小伙伴们组队学习统计学,昨天乖巧的看完了
Task1
和Task2的视频(可汗学院统计学12-34集),还做了好多笔记,超有成就感哒
晴天的啦啦啦
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2020-06-27 13:21
统计学
EPOCH3D
Task1
从今天开始到年末回家,要完成对EPOCH3D的小修改——增加输出我们在做MR时非常关心的一些物理量(比如:压力张量的非对角项等等)。有XZ在2D上所做的工作作为模板,对3D的镜像修改应该不难。(再次多谢XZ!对你谢谢谢不完)然而本着认真的态度,在完成这项工作的同时,需要同时做好以下几项工作:EPOCHManual的通读并细读;对改动代码所在源文件的注释添加(用好Doxygen工具);熟练使用Git
咆哮红颜
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2020-06-26 09:05
Datawhale零基础入门CV赛事(街景字符编码识别)-
Task1
赛题理解
2020.5.19背景零基础入门CV赛事-街景字符编码识别是Datawhale联合天池举办的CV入门学习赛,赛题以计算机视觉中字符识别为背景,要求选手预测真实场景下的字符识别,这是一个典型的字符识别问题。通过这道赛题可以引导大家走入计算机视觉的世界,主要针对竞赛选手上手视觉赛题,提高对数据建模能力。学习目标理解赛题背景和赛题数据完成赛题报名和数据下载,理解赛题的解题思路了解赛题赛题数据赛题来源自G
快乐成长吧
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2020-06-25 13:13
街景字符编码识别
深入学习JS
下面介绍几种主流浏览器和内核主流浏览器内核IEtridentChromeblinkfirefoxGeckooperaprestosafariwebkitJS执行队列:task2,1ms->
task1
,1ms
矮萌杰
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2020-06-24 19:41
FreeRTOS 使用 printf("%f") 时卡死
printf("%f")打印浮点数时消耗了很多栈空间,堆栈空间太小.解决:创建任务时将堆栈大小改大,或者改用为FreeRtos优化改进的printf函数.xTaskCreate((TaskFunction_t)
task1
逼近45度角
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2020-06-24 07:59
单片机
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