06 2020 档案
摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/static/uploads/course/COMP9517/20T2/b6a689dc94d52782367ec4a81b345f7a3a11a03c871a8731570f5af2ab992704/COMP9517_20T2W4_I
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摘要：https://www.cnblogs.com/my-love-is-python/p/10414135.html Task1: sift一些函数及用法 detector = cv2.xfeatures2d.SIFT_create() keyPoints = detector.detect(img,
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摘要：https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/slides/L4.pdf https://drive.google.com/drive/folders/13_vsxSIEU9TDg1TCjYEwOidh0x3dU6es MapReduce 总结： 1. MapRe
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摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/static/uploads/course/COMP9517/20T2/18f4c394e47c2ee9eb687391ef1569e74d6f254b404f953404ebe5aabdc2ee36/COMP9517_20T2W3_F
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摘要：1. Table中，sql返回三个连续值 2. TCP三次握手；连接错误的处理 3. 数据稀疏的时候用什么模型处理比较好 4. 25个人跑步，最多5人一次，最少几次选出前三名。 5. 二叉树的深度，广度优先遍历。 6. 今日头条，从特征工程，数据预处理，模型选择，标签设置（获得）。
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摘要：https://blog.csdn.net/weixin_38750084/article/details/82780519 sql中的group by一般用于 count() max()等函数时，一起用到，起到选择key主键的作用。 例子转自上文链接：
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摘要：https://echo360.org.au/lesson/61104790-7374-4fb6-90f9-e6727c6f20e2/classroom#sortDirection=desc https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resource
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摘要：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI0OTQwMTA5Ng==&mid=2247483819&idx=1&sn=071731261441f702f429ae9fc1b98b84&chksm=e9935bccdee4d2da68f0a62830c23daba65fe
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摘要：Resilient Distributed Dataset (RDD) https://drive.google.com/drive/folders/13_vsxSIEU9TDg1TCjYEwOidh0x3dU6es https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/
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摘要：Resilient Distributed Dataset (RDD) https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/slides/L3.pdf 1.Features of RDD •In memory computation: 不同于mapreduce将inte
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摘要：https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/slides/L3.pdf https://drive.google.com/drive/folders/13_vsxSIEU9TDg1TCjYEwOidh0x3dU6es Introduction to MapRed
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摘要：https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/slides/L2.pdf https://drive.google.com/drive/folders/13_vsxSIEU9TDg1TCjYEwOidh0x3dU6es 回顾 3-replication 1）上周我
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摘要：https://blog.csdn.net/wuqindeyunque/article/details/103694900 https://theailearner.com/2019/01/30/contrast-stretching/ https://docs.opencv.org/3.4/d5/
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摘要：https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/slides/L2.pdf https://drive.google.com/drive/folders/13_vsxSIEU9TDg1TCjYEwOidh0x3dU6es 第二节课花了40分钟讲，如果dataNode
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摘要：https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/slides/L2.pdf https://drive.google.com/drive/folders/13_vsxSIEU9TDg1TCjYEwOidh0x3dU6es Hadoop: 1.•Stores big
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摘要：1.TCP三次握手 2.树深度的迭代法 3. 找到数组中 大于所有左边的数，小于所有右边的数，复杂度<n^2 4. precision,recall,f1 ; 什么时候希望precision高，什么时候希望recall高 5.机器学习与深度学习的边界 6. 盛最多水的容器 1. https://ba
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摘要：weight decay 也就是L2正则化 https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80867468
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摘要：https://www.jianshu.com/p/3174257e619e https://zhuanlan.zhihu.com/p/62737338 https://www.cnblogs.com/linyouyi/p/11429511.html # pillow官方Lib https://pi
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摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46792
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摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46792 总结： 1. Spatial Filter 1 - Smoothing Spatial Filters 1) Gaussion Filter 用于smoothing图片，去掉噪
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摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46792 Logic Operations: And / Or : pixel by pixel basis between 2 or more images + / - 下图中的mas
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摘要：1. Contrast Stretching 将像素从小范围，放大到0-255 2. Intensity Histogram 统计强度直方图 3. Image Shaping 暂时不太懂 4. Image Sharpening
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摘要：https://www.zhihu.com/question/21704547
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摘要：Object Detection 定义： 对于给定图片与给定分类，一旦分类出现在了图片中，则用框框起来 方法： 1. 如果作为Regression有点棘手 2. Sliding Window : Apply a CNN to many different crops of the image 1)
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摘要：机器学习题目： 一题一题的过 https://blog.csdn.net/u013382288/article/details/81160978 机器学习150道选择判断题 https://blog.csdn.net/sinat_26811377/article/details/101105504
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摘要：简单理个大纲，具体的以后慢慢补充： 1. 数据方面： Data Augumentation 补充数据 2. 网络结构： 简化网络 Dropout 3. Plus： 加正则项 https://blog.csdn.net/jingbo18/article/details/80609006
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摘要：Segmentation Localization Detection Segmentation: 1. 输入是 image；输出是图中每个像素的分类 2. 缺点： 下图中的两头牛的像素点不能区分为 CowA CowB 而是全部标记为Cow 3. 初想法：需要截取一块（crop）图像输入神经网络，才
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摘要：Classification + Localization 有的时候我们不只想知道这张图上的object是猫（classification） 1. 我们还想知道猫在图中的哪个位置，并用框框住（Localization） 2. 我们还想知道一些固定的点，比如人的关节点的位置，这样可以预测人的姿势（Lo
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摘要：https://i-beta.cnblogs.com/posts/edit SVM看这篇 LR模型找到的那个超平面，是尽量让所有点都远离他，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线的那些点尽量远离，即只用到那些支持向量的样本。 https://blog.csdn.net/u011692048
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摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46780 Image Preprocessing 往往是后续的 Image Analysis 的前期处理，去除noise，加强相关信息 Computer Vision includes
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摘要：任务目标： 将一张背景深浅不一显微图的背景变成纯白，只留下作为观测对象的黑点 操作步骤： 1. 先生成一张，与input像素数完全相同的图片A，用N*N的max_filter去作用于input 类似于pooling 但是没有 strip 不知道要不要padding（应该不用） 2. 再生成一张图片B
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摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46781 RGB ： 1.默认的颜色空间 2. 缺点是三个通道强相关 HSV： 1. H for colors 2. S is the deviation from white 饱和度,
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摘要：https://webcms3.cse.unsw.edu.au/COMP9517/20T2/resources/46781 1. Human vision has its limitations… 强度、形状、图案、动作都可能被曲解 劳动密集、耗时、主观、容易出错 2. Computer visio
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摘要：LR https://www.bilibili.com/video/BV14g4y1z7aB https://blog.csdn.net/pakko/article/details/37878837 复习LR 这篇文章就够了 机器学习，深度学习 面试300题中 65-67
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摘要：GBDT https://blog.csdn.net/qq_24519677/article/details/82020863 https://blog.csdn.net/zpalyq110/article/details/79527653?utm_medium=distribute.pc_rele
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摘要：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture10.pdf Vanilla RNN Gradient Flow: 问题 ： 1. 传统的RNN在 Backpropagation 的时候会出现梯度消失或者梯度爆炸： 这是因为在RNN
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摘要：http://cs231n.stanford.edu/slides/2017/cs231n_2017_lecture10.pdf Image Captioning 1. 图片生成文字中CNN，RNN的混合使用 1） CNNs接收images，生成图片的特征向量（a summary vector of
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摘要：https://leetcode-cn.com/problems/house-robber/ 题目求数组非连续元素的最大和，状态转移方程为： dp[n] = max(dp[n-1],dp[n-2] + num) 所以本题只更新两个变量 ， dp[n-2] , dp[n-1] 为Fst Sec
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摘要：1. 常数空间DP： 53.152- 最大子序和/积 记录全局最优与当前最优 198/213 打家劫舍 记录 dp[i-2] dp[i-1] 2. O（n）空间DP： 300.最长上升子序列 279.完全平方数，具体参考第300题 求第n位，则把前n-1项的DP全求出来，最后通过状态转移方程求最后一
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摘要：https://leetcode-cn.com/problems/maximum-subarray/ 用DP，不断更新全局最大值与当前最大值
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摘要：明天要笔试拼多多：编程语言限制，本次考试中无编程语言限制 在线作答编程，需要自己处理输入输出，建议你进行在线oj输入输出练习 input(): 由于在python3中的输入全是str，所以一般读取数字会用： nums = list( map( int, input().split( ' ' ) )
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