原创 Kaggle之房價預測建模
Kaggle之房價預測建模 本文主要建模環節進行討論，使用單模型或者模型融合對處理好的數據進行了預測，主要是對自己的思路的整理，話不多說，開始。🙂 單模型 定義評判標準 由於模型最終使用均方根誤差作爲評判的標準
2020-05-25 04:11:35
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原创 Python數據結構之圖基礎
Python數據結構之圖基礎 什麼是圖？ 表示多對多的關係 一組頂點，通常用V(Vertex)表示頂點集合 一組邊，通常用E(Edge)表示邊的集合，邊是頂點對，分爲有向邊和無向邊 圖的創建 鄰接矩陣 代碼 class G
2020-05-25 04:11:35
原创 不定期讀一篇Paper之Dual Attention
不定期讀一篇Paper之Dual Attention Network 前言 本文提出雙重注意力網絡，使用自注意力機制捕獲了空間和通道的全局依賴，從而實現獲得長距離的依賴，使得表達信息更加的充分。建議讀原文並閱讀源碼
2020-05-18 20:07:54
原创 Python數據結構之平衡二叉樹
Python數據結構之平衡二叉樹 前言 平衡二叉樹（AVL樹）：空樹，或者任一結點左、右子樹高度差的絕對值不超過1，也即∣BF(T)∣<=1|BF(T)|<=1∣BF(T)∣<=1。而平衡因子（BF）,其中hLh_L
2020-05-15 06:42:43
原创 Python數據結構之搜索二叉樹(BST)
Python數據結構之搜索二叉樹(BST) 二叉搜索樹也稱二叉排序樹或二叉查找樹。二叉搜索樹：一個二叉樹，可以爲空；如果不爲空，滿足一下性質（整體到部分遵循左小右大原則）。 非空左子樹的所有鍵值小於其根結點的鍵值。 非空右
2020-05-10 04:51:59
原创 Python數據結構之線索二叉樹和順序存儲
Python數據結構之線索二叉樹和順序存儲 二叉樹順序存儲 順序存儲原則 １）順序存儲只考慮完全二叉樹(結點索引以零開頭) ２）第ｎ個元素的左子節點２n + 1 ３）第ｎ個元素的右子節點２n + 2 ４）第n個元素的父結點（n-1
2020-05-02 12:47:27
原创 Python數據結構之二叉樹的遍歷
Python數據結構之二叉樹的遍歷 二叉樹是一種非常重要的數據結構，很多其它數據結構都是基於二叉樹的基礎演變而來的。對於二叉樹，有深度遍歷和廣度遍歷，深度遍歷有前序、中序以及後序三種遍歷方法，廣度遍歷即我們平常所說的層次
2020-04-27 06:20:01
原创 Python數據結構之二叉樹查、刪、修
Python數據結構之二叉樹增、查、刪、修 增加 一層一層添加數據（層序遍歷原則），使用隊列對結點進行存儲，從左向右增加結點，最終可形成完全二叉樹。 def add(self, val): """添加樹節點實現完
2020-04-27 06:20:00
原创 pytorch之分組卷積
分組卷積 推薦：請先看最底部的參考連接 🙂 普通卷積 說明：普通卷積爲組數爲1的特殊分組卷積。 class Conv(nn.Module): def __init__(self, in_ch, out_ch, gr
2020-04-20 15:41:10
原创 不定期讀一篇Paper之SENet
不定期讀一篇Paper之SENet 前言 首先，引用原文中的一段文字，如下圖： 所以，SENet的提出了更加關注不同通道的之間的重要程度，下面是VGG16網絡第一層的特徵圖可視化圖片來源，共有64個通道，從圖
2020-04-20 15:41:10
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原创 不定期讀一篇Paper之Grad_CAM
不定期讀一篇Paper之Grad_CAM 目的：本篇論文注重對卷積網絡神經網絡這個黑盒子，進行可視化，使得我們能夠對於我們的網絡究竟最後學到了那些重要的特徵，能夠有一個清晰的瞭解，嚴格說這是一種方法，能使我們對於模型的檢測起到很
2020-04-20 15:41:10
原创 不定期讀一篇Paper之Non local Neural Network
不定期讀一篇Paper之Non local Neural Network 前言 捕獲長距離的依賴是深度神經網絡的重點，對於序列數據而言，可以在時間維度上進行捕獲，而對於圖像而言，則需要通過不斷堆疊網絡層來獲得更大感受野信
2020-04-20 15:41:10
原创 不定期讀一篇Paper之GC-Net
不定期讀一篇Paper之GC-Net 前言 誰能經得起更多的質疑，誰才更值得相信。 即使經過很多質疑建立起來的理論，出現了新的問題，仍然可以質疑。 質疑是最基本的思考。 質疑本身也要經得起質疑。
2020-04-20 15:41:10
原创 不定期讀一篇Paper之CBAM
不定期讀一篇Paper之CBAM 前言 本論文針對先前對通道注意力或者空間注意力機制，提出了一個簡單又有效的注意力機制模塊，該模塊既注意關注通道方面，使得網絡知道“what”，又針對空間方面，使得網絡知道"where"，
2020-04-20 15:41:10
原创 不定期讀一篇Paper之BAM
不定期讀一篇Paper之BAM 前言 相較於CBAM模塊的次序鏈接，通道注意力在前，空間注意力在後的連接方式，BAM使用了“並聯”式的結構，使得通道注意力和空間注意力相互作用，實現了網絡的“what”和“where”，並
2020-04-20 15:41:10