会员
众包
新闻
博问
闪存
赞助商
HarmonyOS
Chat2DB
所有博客
当前博客
我的博客
我的园子
账号设置
会员中心
简洁模式
...
退出登录
注册
登录
LeeB_o
博客园
首页
新随笔
联系
订阅
管理
上一页
1
···
7
8
9
10
11
12
13
14
15
下一页
2019年3月20日
回溯法—八皇后问题
摘要: (子集树)
阅读全文
posted @ 2019-03-20 21:59 Le1B_o
阅读(138)
评论(0)
推荐(0)
2019年3月19日
回溯法—实例
摘要: 参照:https://blog.csdn.net/weiyuefei/article/details/79316653 本文在写作过程中参考了大量资料,不能一一列举,还请见谅。 回溯算法的定义:回溯算法也叫试探法,它是一种系统地搜索问题的解的方法。回溯算法的基本思想是:从一条路往前走,能进则进,不能
阅读全文
posted @ 2019-03-19 13:00 Le1B_o
阅读(1082)
评论(0)
推荐(0)
回溯法—子集树与排列树
摘要: 回溯法有“通用解题法”之称。用它可以系统地搜索问题的所有解。回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。 在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先搜索的策略,从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时,要先判断该结点是否
阅读全文
posted @ 2019-03-19 12:58 Le1B_o
阅读(8803)
评论(1)
推荐(0)
2019年3月18日
使用sklearn进行集成学习——实践
摘要: 转自:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5720137.html 系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 Random Forest和Gradient Tree Boosting参数详解2 如何调参
阅读全文
posted @ 2019-03-18 17:04 Le1B_o
阅读(590)
评论(0)
推荐(0)
使用sklearn进行集成学习——理论
摘要: 转自:http://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5657196.html 系列 《使用sklearn进行集成学习——理论》 《使用sklearn进行集成学习——实践》 目录 1 前言2 集成学习是什么?3 偏差和方差 3.1 模型的偏差和方差是什么? 3.2 baggi
阅读全文
posted @ 2019-03-18 17:01 Le1B_o
阅读(1007)
评论(0)
推荐(0)
2019年3月17日
Bilinear Interpolation
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/65660665 <! flowchart 箭头图标 勿删 线性插值 先讲一下线性插值:已知数据 (x0, y0) 与 (x1, y1),要计算 [x0, x1] 区间内某一位置 x 在直线上的y值
阅读全文
posted @ 2019-03-17 22:08 Le1B_o
阅读(226)
评论(0)
推荐(0)
Mask R-CNN
摘要: 涉及到的知识点补充: FasterRCNN:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8513563.html RoIPooling、RoIAlign:https://www.cnblogs.com/wangyong/p/8523814.html
阅读全文
posted @ 2019-03-17 17:00 Le1B_o
阅读(231)
评论(0)
推荐(0)
focal loss for multi-class classification
摘要: 转自:https://blog.csdn.net/Umi_you/article/details/80982190 <! flowchart 箭头图标 勿删 Focal loss 出自何恺明团队Focal Loss for Dense Object Detection一文,用于解决分类问题中数据类别
阅读全文
posted @ 2019-03-17 15:12 Le1B_o
阅读(3211)
评论(0)
推荐(0)
Focal Loss for Dense Object Detection(RetinaNet)
摘要: Focal Loss for Dense Object Detection ICCV2017 RBG和Kaiming大神的新作。 论文目标 我们知道object detection的算法主要可以分为两大类:two stage detector和one stage detector。前者是指
阅读全文
posted @ 2019-03-17 12:56 Le1B_o
阅读(520)
评论(0)
推荐(1)
2019年3月16日
The Loss of Bounding Box Regression
摘要: <! flowchart 箭头图标 勿删 输入输出 Bounding Box Regressor 训练过程的输入由两部分组成: data:原图或其feature label: ground truth bounding box. regression输出为一组可以确定nnn个bounding box
阅读全文
posted @ 2019-03-16 15:54 Le1B_o
阅读(301)
评论(0)
推荐(0)
上一页
1
···
7
8
9
10
11
12
13
14
15
下一页
公告