發(fā)簡(jiǎn)信
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@小獅子_3c37 這個(gè)倒是復(fù)現(xiàn)出來了。。。github上面有個(gè)源碼?？梢詤⒖枷逻@一個(gè)：https://github.com/LinXueyuanStdio/LaTeX_OCR_PRO。好久沒用簡(jiǎn)書了
公式檢測(cè)(1)--ScanSSD摘要
最近在做公式檢測(cè)的項(xiàng)目。從本文開始介紹一個(gè)用于掃描式公式檢測(cè)的方法，我們將分為三個(gè)部分介紹。第一、解讀論文。第二、開源代碼詳解。第三、在本地?cái)?shù)據(jù)集上的復(fù)現(xiàn)。論文地址和代碼地址...
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LeetCode 鏈表專題 2：測(cè)試你的鏈表程序為了測(cè)試我們寫的代碼是否正確，我們需要自己寫兩個(gè)個(gè)方法，這兩個(gè)方法對(duì)于調(diào)試代碼來說是十分有幫助的。 編寫輔助函數(shù)：通過一個(gè)數(shù)組創(chuàng)建一個(gè)鏈表 Java 代碼： 對(duì)代碼的說明 1...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--8.后剪枝上一篇文章介紹了預(yù)剪枝，本文接著介紹后剪枝。 其實(shí)預(yù)剪枝和后剪枝都是為了防止模型過擬合。 我們先記住一句話。 后剪枝，就是將完整的樹劃分好之后，再考慮如何剪枝。。。 我們先看...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--7.預(yù)剪枝剪枝(pruning)是決策樹學(xué)習(xí)算法對(duì)付"過擬合"的主要手段。在決策樹學(xué)習(xí)中，為了盡可能正確分類訓(xùn)練樣本，結(jié)點(diǎn)劃分過程將不斷重復(fù)，有時(shí)會(huì)造成決策樹分支過多，這時(shí)就可能因訓(xùn)練...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--6.基尼指數(shù)
上一篇文章我們介紹了增益率，本文介紹基尼指數(shù)(Gini index)。 CART決策樹使用基尼指數(shù)來選擇劃分屬性。 CART是Classification and Regre...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--5.增益率上一篇文章我們介紹了信息增益，本文介紹增益率。 我們知道信息增益可以幫助我們構(gòu)建決策樹，但是信息增益準(zhǔn)則有一個(gè)缺點(diǎn)。具體是什么缺點(diǎn)呢？ 在上面的表格中，我們?cè)囍鴮?duì)編號(hào)這一列計(jì)...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--4.信息增益前面提到了信息熵，公式為：。本篇文章我們介紹信息增益。 我們先記住很抽象的一句話，屬性劃分樣本所獲得的信息增益。 如何理解呢？ 我如何挑選出想要的瓜，如何挑選出好瓜和壞瓜，瓜...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--3.信息熵
本篇文章我們介紹信息熵。 信息熵(information entropy)是度量樣本集合純度最常用的一種指標(biāo)。信息熵的公式為： 怎么理解這句話呢？ 比如：現(xiàn)在有一個(gè)樣本D，里...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--2.信息與噪音
前面提到了，決策樹關(guān)鍵的問題在于選擇，比如走到“每月收入=？”這個(gè)結(jié)點(diǎn)時(shí)，下一個(gè)結(jié)點(diǎn)選擇“主營(yíng)業(yè)務(wù)=？”還是“公司位于哪個(gè)地區(qū)=？”，這就涉及到了選擇。為了解決這些問題，我們...
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[機(jī)器學(xué)習(xí)]決策樹(decision tree)--1.基本概念
下個(gè)學(xué)期開始就要講數(shù)據(jù)挖掘了，有點(diǎn)開心，也有點(diǎn)緊張。數(shù)據(jù)挖掘不是單純的講解理論，更偏向于實(shí)踐。所以除了把基礎(chǔ)的概念講清楚，如何帶著同學(xué)們做一些有意義的項(xiàng)目，確實(shí)是一個(gè)挑戰(zhàn)~~...
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[Django]1.實(shí)現(xiàn)從前端頁面向數(shù)據(jù)庫中插入數(shù)據(jù)這幾天在學(xué)習(xí)Django，簡(jiǎn)單記錄一下。我用到的Django版本是4.0，目前完成的功能如下：1.可以在瀏覽器頁面上展示本地?cái)?shù)據(jù)庫中的用戶信息 2.可以在瀏覽器頁面上添加數(shù)據(jù)...
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[Spark]Spark
1.DataFrame和RDD最大的區(qū)別？DataFrame和RDD的區(qū)別在于：(1).DataFrame多了結(jié)構(gòu)信息；(2).DataFrame除了提供比RDD更豐富的算子...
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[Hive]數(shù)據(jù)傾斜
在開發(fā)或者面試過程中，如何解決hive的數(shù)據(jù)傾斜問題是不可避免的。 發(fā)生數(shù)據(jù)傾斜的根本原因在于，shuffle之后，key的分布不均勻，使得大量key集中在某個(gè)reduce節(jié)...
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[每日速記][20210716]
AI前線 快手八卦！突破TensorFlow、PyTorch并行瓶頸的開源分布式訓(xùn)練框架來了！ 八卦的特點(diǎn)如下： 并行性能顯著提高：在 ImageNet 數(shù)據(jù)集上，相較當(dāng)前開...
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[每日速記][20210714]
機(jī)器之心 99行代碼實(shí)現(xiàn)冰雪奇緣特效的[太極]再進(jìn)化，胡淵鳴團(tuán)隊(duì)、快手等聯(lián)合打造 文章地址[https://mp.weixin.qq.com/s/vJFOziFu2Dre6Q...
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[LeetCode]打印兩個(gè)有序鏈表的公共部分
題目 給定兩個(gè)有序鏈表的頭指針head1和head2，打印兩個(gè)鏈表的公共部分。 解答 本題難度很小，因?yàn)槭怯行蜴湵?，所以從兩個(gè)鏈表的頭開始進(jìn)行如下判斷：1.如果head1的值...
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[LeetCode]由兩個(gè)棧實(shí)現(xiàn)隊(duì)列題目 編寫一個(gè)類，用兩個(gè)棧實(shí)現(xiàn)隊(duì)列，支持隊(duì)列的基本操作(add、poll、peek)。 解答 棧的特點(diǎn)是先進(jìn)后出，而隊(duì)列的特點(diǎn)是先進(jìn)先出。我們用兩個(gè)棧正好能把順序反過來實(shí)現(xiàn)類...
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[目標(biāo)檢測(cè)][SSD] 1 摘要
這篇文章主要介紹經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SSD的原論文的摘要部分。論文地址：論文地址[https://arxiv.org/pdf/1512.02325.pdf]。 標(biāo)題 標(biāo)題：SSD:...
