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2024年6月28日
策略上的一些感想
摘要: 做策略的一些经验(含别人和自己理解): 1、不论选择做什么策略,最终都是价值交付,我经常用第一性原理思考,先找到问题的源头,然后不断追问解决问题的方法,“解决这个问题,是不是有更好或其他的方法”。 2、做策略之前要“约法三章”,不要怕开口,不要嫌麻烦。在这个过程中可以对规则进行优
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posted @ 2024-06-28 11:54 WSX_1994
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2024年1月17日
推荐算法之-召回中的随机负采样
摘要: // 二分查找 def fetchBinarySearch(trainItems: Array[(String, Double)], target: Double): String = { // val trainItems = Array(("1", 0), ("2", 1), ("3", 3),
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posted @ 2024-01-17 17:36 WSX_1994
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2020年11月8日
代码保存
摘要: # encoding: utf-8 import requests import urllib.request import numpy as np import os ,stat import pickle as pkl import cv2 as cv import xlrd def getIm
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posted @ 2020-11-08 22:01 WSX_1994
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2020年7月23日
HIVE完美教程
摘要: 1 https://blog.csdn.net/qq_43265673/article/details/100086599 2 https://blog.csdn.net/qq_43265673/article/details/100086599 3 https://blog.csdn.net/qq
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posted @ 2020-07-23 21:57 WSX_1994
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2020年5月25日
tensorflow.contrib.slim 详细使用
摘要: 1、简介 对于tensorflow.contrib这个库,tensorflow官方对它的描述是:此目录中的任何代码未经官方支持,可能会随时更改或删除。每个目录下都有指定的所有者。它旨在包含额外功能和贡献,最终会合并到核心TensorFlow中,但其接口可能仍然会发生变化,或者需要进行一些测试,看是否
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posted @ 2020-05-25 13:05 WSX_1994
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2020年5月21日
损失函数汇总(全网最全)
摘要: 损失函数汇总(全网最全) 一 损失函数简介 二 常见的损失函数 分类和回归任务中的损失函数为什么不同? 对于分类任务,为什么不采用平方损失/L1损失? 对于分类任务,为什么不采用平方损失/L1损失? 理论层面: ① 平方数损失函数假设最终结果都服从高斯分布,而高斯分布实际上是一个连续变量,并不是一个
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posted @ 2020-05-21 14:39 WSX_1994
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2020年5月5日
JavaScript从入门到精通(转)
摘要: JavaScript从入门到精通 转自: https://github.com/Eished/JavaScript_notes 视频连接:https://www.bilibili.com/video/BV1LW411Q7qV?p=9 目录: 以下记录了所有笔记:(代码连接:https://pan.b
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posted @ 2020-05-05 10:09 WSX_1994
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2020年4月16日
图像处理初学者应该学习的100个问题(计算机视觉-转)
摘要: 图像处理初学者应该学习的100个问题-你都学会了吗? 转自:深度学习与NLP 本文整理了图像处理初学者应该需要了解的100个基础问题,涉及读取、显示图像、操作像素、拷贝图像、保存图像、灰度化(Grayscale)、二值化(Thresholding)、大津算法、HSV 变换、减色处理、平均池化(Ave
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posted @ 2020-04-16 10:36 WSX_1994
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2020年4月14日
CVPR 2020论文收藏(转知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/112337176)
摘要: CVPR 2020 共收录 1470篇文章,根据当前的公布情况,人工智能学社整理了以下约100篇,分享给读者。 代码开源情况:详见每篇注释,当前共15篇开源。(持续更新中,可关注了解)。 算法主要领域:图像与视频处理,图像分类&检测&分割、视觉目标跟踪、视频内容分析、人体姿态估计、模型加速、网络架构
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posted @ 2020-04-14 17:04 WSX_1994
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2019年7月26日
leetcode 48 矩阵旋转可以这么简单
摘要: 一行代码解决矩阵旋转(方法三)。 方法1: 坐标法 解释代码: 这里的坐标是不是很晕,这个是如何对应起来的呢? 1、首先我们把矩阵的每一圈看做一次操作(底下的红色圈代表一次调整) 对于宽度为n的我们需要 n/2次调整就可以结束。 这个次数为外层循环 K 2、对于每一次调整我们需要进行多次操作,因为每
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posted @ 2019-07-26 16:35 WSX_1994
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