摘要： https://github.com/fengdu78/Data-Science-Notes/tree/master/9.feature-engineering 阅读全文

摘要： https://www.cnblogs.com/coldyan/p/8403506.html 阅读全文

摘要： 深度学习中常见的损失函数分为两种：分类损失和回归损失 Log loss即交叉熵损失：https://blog.csdn.net/google19890102/article/details/79496256 Focal Loss： 设计理念：网络在学习的时候往往有大量的负样本（背景），这些样本相对容 阅读全文

摘要： RNN： Vanilla Neural Network ：对单一固定的输入给出单一固定输出 Recurrent Neural Network:对单一固定的输入给出一系列输出（如：可边长序列），例：图片描述 对可变尺寸输入给出单一固定输出，例：语句的情感分析，对视频（时间长度可变）做决策 对可变尺寸输 阅读全文

摘要： 定位： 针对分类利用softmax损失函数，针对定位利用L2损失函数（或L1、回归损失等） 人关节点检测 针对连续变量和离散变量需要采用不同种类的损失函数。 识别： 解决方案： 1.利用滑动窗口，框的大小和位置无法确定，目标检测需要巨大的计算量，pass 2.备选区域 利用区域选择网络ROI，将RO 阅读全文

摘要： 语义分割：将图片的每个像素按照类别区分开，缺点是无法区分同类别实例 语义分割的一些想法： 1.滑动窗口 将每一个小窗口通过cnn分类，缺点是计算量非常大 2.全卷积网络： 利用全是卷积层的网络来训练，通过填充保持图片的大小不变，最后分类得到语义分割后的图像，C为类别数量 在深通道（如64，128，2 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/ccbrid/article/details/80573253 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/Z_lbj/article/details/79766690 阅读全文

摘要： https://blog.csdn.net/baidu_36161077/article/details/81435627 阅读全文

摘要： cnblogs.com/linhaifeng/articles/6384466.html#_label13 在模糊匹配时使用 一：什么是正则？ 正则就是用一些具有特殊含义的符号组合到一起（称为正则表达式）来描述字符或者字符串的方法。或者说：正则就是用来描述一类事物的规则。（在Python中）它内嵌在 阅读全文