摘要:1. Adam 学习率0.00035真香; 2. SGD + Momentum 学习率应当找到合适区间,一般远大于Adam (取1,2,5,10这类数据); 3. 提前终止,防止过拟合; 4. Ensemble可以显著提高模型性能,对两个模型而言,适当增加性能较好的模型权重可能会取得更好的结果; 5
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摘要:http://www.ee.cuhk.edu.hk/~xgwang/CUHK_identification.html 在该网站下点开最后可以得到两个下载链接(后面这个百度云盘链接就不需要FQ即可下载) 百度云盘下载链接:http://pan.baidu.com/s/1sjr8FA9 提取码:ybie
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摘要:1. 登录Kaggle账户,点击My Account 2. Create New API Token得到kaggle.json 3. pip install kaggle 4. 执行kaggle会报错 5. 将kaggle.json上传至报错信息显示的.kaggle文件夹中即可
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摘要:参考连接:https://www.jianshu.com/p/061c6e5c4b0d cmd输入 :jupyter notebook
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摘要:ondyari / FaceForensics配置指南
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摘要:https://blog.csdn.net/shenziheng1/article/details/79472102 #include<stdio.h> C++ fopen/fwrite/fread 文件写入: FILE * fp; fp = fopen("data.txt","w"); if (f
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摘要:转自https://blog.csdn.net/qq_27148893/article/details/88936044 这是在开发板上编译opencv的时候报了一个错,主要是在编译过程中,内存不够造成的。 解决方案: #count的大小就是增加的swap空间的大小,64M是块大小,所以空间大小是b
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摘要:以HTTPS方式进行git clone时出现如下错误: 方法1:增大缓存 git config http.postBuffer 524288000 尝试无效; 方法2:配置git的最低速度和最低速度时间,单位(秒) git config --global http.lowSpeedLimit 0 g
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摘要:1、进入Github文件夹,打开对应文件; 2、右键单击Raw,然后目标另存为即可。
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摘要:在mxnet框架中加入(同态)加密时的探索记录笔记
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摘要:最优化理论与方法学习笔记 一、引论 1、范数 Frobenius范数: 加权Frobenius范数和加权l2范数(其中M是n x n的对称正定矩阵): 椭圆向量范数: 特别,我们有 关于范数的几个重要不等式是: 2、无约束问题的最优性条件 3、最优化方法的结构 二、一维搜索 1、引论 所谓一维搜索,
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摘要:对称加密(DES、3DES、AES)与非对称加密(RSA)的实现
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摘要:原因:保存下来的模型和参数不能在没有类定义时直接使用。 Pytorch使用Pickle来处理保存/加载模型,这个问题实际上是Pickle的问题,而不是Pytorch。 解决方法也非常简单,只需显式地导入类定义。即将包含类定义的文件复制粘贴到与要运行的文件同一文件夹下,再import Class! 但
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摘要:Paillier同态加密实现(C++ / Python)
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摘要:一、在/home目录下新建userName目录 sudo useradd -m -s /bin/bash userName 二、设置密码 sudo passwd userName
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摘要:(转载)本文将讨论一个简化了的图像分析案例,介绍所有需要用到的技术。GitHub上有一些和本文配套的notebook(mortendahl/privateml),其中主要的notebook提供了概念证明实现。
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摘要:详见: https://www.cnblogs.com/ranson7zop/p/8037429.html http://www.cipr.rpi.edu/resource/sequences/ http://trace.eas.asu.edu/yuv/index.html (YUV Video S
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