原创 小白入門計算機視覺系列——ReID(一)：什麼是ReID？如何做ReID？ReID數據集？ReID評測指標？
ReID(一)：什麼是ReID？如何做ReID？ReID數據集？ReID評測指標？ 小白入門系列是我和朋友準備一起做的一塊內容，分模塊分專題·，比如計算機視覺中的目標檢測，ReID，OCR，語義分割以及大火大熱的A
2020-06-30 15:20:00
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原创 Pandas如何進行內存優化和數據加速度取（附代碼詳解）
Pandas 是常用的 Python 軟件庫，可用於數據操作和分析。在進行數據分析時，導入數據（例如pd.read_csv)幾乎是必需的，但對於大的CSV，可能會需要佔用大量的內存和讀取時間，這對於數據分析時如果需
2020-06-30 15:20:00
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原创 小白入門計算機視覺系列——ReID(三)：進階：學習分塊局部特徵
ReID(三)：進階：學習分塊局部特徵 小白入門系列是我和朋友準備一起做的一塊內容，分模塊分專題·，比如計算機視覺中的目標檢測，ReID，OCR，語義分割以及大火大熱的AutoML等等。 本次帶來的是
2020-06-30 15:20:00
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原创 Predict Future Sales（時間序列）——Kaggle銀牌（TOP 4%）基礎方案（一）：賽題背景和數據字段分析
筆者將分享一次kaggle數據競賽的實例，包括了數據競賽的基本套路流程：賽題業務背景分析，數據探索（EDA），特徵工程，單模預測（特徵重要性分析）以及stacking模型融合。 本次賽題的鏈接：Predict Future Sales，賽
2020-06-30 15:20:00
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原创 Predict Future Sales（時間序列）——Kaggle銀牌（TOP 4%）基礎方案（二）：EDA和數據預處理
所謂的EDA，即爲數據探索，這裏主要指的是賽前的數據探索（第二種是對模型的分析，包括LightGBM/XgBoost的feature importance，LR，SVM的coeff等）。那木賽前數據的EDA要做那些呢，第一個是對數據集
2020-06-30 15:20:00
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原创 Predict Future Sales（時間序列）——Kaggle銀牌（TOP 4%）基礎方案（四）：單模預測及模型融合
構造完特徵接下來就是模型預測部分了，至於這裏說的模型融合，實際上已經是各大數據競賽上分的約定俗成的套路。 單模一：CatBoost catboost是俄羅斯大佬發佈於2017年的一個強大的Boost算法，據發佈者所說是繼XGBoost和L
2020-06-30 15:20:00
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原创 Predict Future Sales（時間序列）——Kaggle銀牌（TOP 4%）基礎方案（三）：特徵工程及線下驗證劃分
上篇說到了數據預處理和EDA，數據預處理是爲了提高數據的可用性，而EDA則可以挖掘數據的規律，便於構造特徵。在一個機器學習數據競賽任務中，有句話叫做“特徵決定任務能達到的高度，而模型和算法包括調參只是逼近這個高度”。特徵工程的重要性是不言
2020-06-30 15:20:00
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原创 小白入門計算機視覺系列——ReID(二)：baseline構建：基於PyTorch的全局特徵提取網絡（Finetune ResNet50+tricks）
ReID(二)：baseline構建：基於PyTorch的全局特徵提取網絡（Finetune ResNet50+tricks） 小白入門系列是我和朋友準備一起做的一塊內容，分模塊分專題·，比如計算機視覺中的目標檢測
2020-06-30 15:19:59
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原创 ipynb轉換爲html，md，pdf等格式
jupyter notebook是一個非常棒的工具，關於jupyter的入門教程請參考我之前寫的兩篇博客： Jupyter notebook入門教程（上） Jupyter notebook入門教程（下） 那麼用jupy
2020-06-30 15:19:58
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原创 爲什麼卷積神經網絡中的“卷積”不是卷積運算?
這是我在看代碼的時候忽然發現到的一個問題，同時一查也是某TOP廠的一個面試問題，一個我以前從沒注意到的一個細節性問題。也就是說(以二維卷積爲例)，CNN中的conv2d層執行的並不是數學上的卷積計算，而是數學上的互
2020-06-30 15:19:58
原创 小白入門計算機視覺系列——ReID(四)：再進階：細粒度多特徵融合
ReID(四)：再進階：細粒度多特徵融合 小白入門系列是我和朋友準備一起做的一塊內容，分模塊分專題·，比如計算機視覺中的目標檢測，ReID，OCR，語義分割以及大火大熱的AutoML等等。 本次帶來的
2020-06-30 15:19:58
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原创 實時手寫數字識別
PS：好久之前的博客了，再整理百度雲的時候翻到了之前的代碼，貼在這裏：代碼 手寫數字識別作爲模式識別領域的一個重要問題，也有着重要的理論價值，在大數據時代的背景下，其應用領域非常之廣。很多學者對手寫數字識別提出了不同的算
2020-06-03 21:58:48
原创 SVM實現及Libsvm工具箱的安裝測試（基於Matlab R2014a環境）
最近在做一個基於支持向量機機器學習的項目， 打算用matlab構建分類器和迴歸model.在R2014a版本中，在stats工具箱自帶有三個SVM函數，svmclassify,svmsmoset,svmtrain.而臺灣的林智仁先生及其實
2020-06-03 21:58:37
原创 DL知識拾貝（Pytorch）(三)：DL元素之二：損失函數
文章目錄1. 迴歸任務中的損失函數1.1 MAE loss(L1)1.2 MSE loss(L2)1.3 選MSE還是MAE？1.4 Huber loss 和 Smooth L1 loss2. 分類任務中的損失函數2.1 交叉
2020-02-22 09:37:06
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原创 DL知識拾貝（Pytorch）：關於Pytorch,你所要知道的
文章目錄1. 安裝2. 數據的操作2.1 創建Tensor2.2 Tensor運算2.3 改變 Tensor 形狀2.4 Tensor與其他類型的轉換2.5 Tensor的CPU,GPU切換 筆記的代碼全部是基於Py
2020-02-21 04:23:54