本文的目的是以最精炼的语言,理解什么是O/R Mapping,为什么要O/R Mapping,和如何进行O/R Mapping. 什么是O/R Mapping? 广义上,ORM指的是面向对象的对象模型和关系型数据库的数据结构之间的相互转换. 狭义上,ORM可以被认为是,基于关系型数据库的数据存储,实现一个虚拟的面向对象的数据访问接口.理想情况下,基于这样一个面向对象的接口,持久化一个OO对象应该不需要要了解任何关系型数据库存储数据的实现细节. 为什么需要O/R Mapping? 广义上,因为我们…

首先放R-CNN的原理图 显然R-CNN的整过过程大致上划分为四步: 1.输入图片 2.生成候选窗口 3.对局部窗口进行特征提取(CNN) 4.分类(Classify regions) 而R-CNN的缺陷就在于对每个候选窗口都要进行特征提取,造成了计算时间成本很大. 再放Fast R-CNN的原理图 Fast R-CNN的提高速度的关键就在于将proposal的region映射到CNN的最后一层conv layer的feature map上,意味着一张图片只需要进行一次特征提取. 而既然R-CN…

PageRank,网页排名,又称网页级别.Google左侧排名或佩奇排名,是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术,而作为网页排名的要素之一,以Google公司创办人拉里·佩奇(Larry Page)之姓来命名.Google用它来体现网页的相关性和重要性,在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一.Google的创始人拉里·佩奇和谢尔盖·布林于1998年在斯坦福大学发明了这项技术. 1.算法原理 对于某个互联网网页A来说,该网页PageRank的计算基于以下两个基本假设…

Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 简介 Faster R-CNN是很经典的two-stage的目标检测方法,前面看了Selective Search以为在这里可以用到,但是作者在这篇文章里面没有采用Selective Search方法得到候选框,而是采用了Edge Boxes方法得到的候选框,好吧,再去看看这个方法到底快在哪里.Faster R-CNN分为两个过程,第一个过…

首先放R-CNN的原理图 显然R-CNN的整过过程大致上划分为四步: 1.输入图片 2.生成候选窗口 3.对局部窗口进行特征提取(CNN) 4.分类(Classify regions) 而R-CNN的缺陷就在于对每个候选窗口都要进行特征提取,造成了计算时间成本很大. 再放Fast R-CNN的原理图 Fast R-CNN的提高速度的关键就在于将proposal的region映射到CNN的最后一层conv layer的feature map上,意味着一张图片只需要进行一次特征提取. 而既然R-CN…

是无监督机器学习方法,用于知识发现,而非预测,无需事先对训练数据进行打标签,因为无监督学习没有训练这个步骤.缺点是很难对关联规则学习器进行模型评估,一般都可以通过肉眼观测结果是否合理. 一,概念术语 1,项集itermset 如上每个{ }内的都称为一个项集,LHS,RHS成为左右项集,他们之间不能有重复值交集 2,支持度support 项集的支持度就是该项集出现的次数除以总的记录数(交易数),意义是要统计出频繁项集 3,置信度confidence 关联规则 X -> Y 的置信度 计算公式 规…

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, and Jian Sun SPPnet.Fast R-CNN等目标检测算法已经大幅降低了目标检测网络的运行时间.可是尽管如此,仍然不能在工程上做到实时检测,这主要是因为region proposal computation耗时在整个网络用时中的占比较高.比如,Fast R-CNN如果忽略提取region proposals所花费的时间,就几乎可以做到实时性.为此,该论文介绍了Region Proposal N…

1.Android资源管理简介: Android应用程序资源可以分为两大类,分别放在assets和res文件夹下.assets目录下保存的是一些原始的文件,可以以任何方式来进行组织.这些文件最终会被原装不动地打包在apk文件中.如果我们要在程序中访问这些文件,那么就需要指定文件名来访问.通常,这项工作由AssetManager类来完成. 例如,假设在assets目录下有一个名称为filename的文件,那么就可以使用以下代码来访问它: AssetManager am= getAssets();…

R.java文件介绍 HelloWorld工程中的R.java文件 package com.android.hellworld; public final class R {     public static final class attr {     }     public static final class drawable {         public static final int icon=0x7f020000;     }     public static final…

HelloWorld工程中的R.java文件 package com.android.hellworld; public final class R {     public static final class attr {     }     public static final class drawable {         public static final int icon=0x7f020000;     }     public static final class layo…

李宏毅老师的机器学习课程和吴恩达老师的机器学习课程都是都是ML和DL非常好的入门资料,在YouTube.网易云课堂.B站都能观看到相应的课程视频,接下来这一系列的博客我都将记录老师上课的笔记以及自己对这些知识内容的理解与补充.(本笔记配合李宏毅老师的视频一起使用效果更佳!) Lecture 7: CNN 目录 一.CNN的引入 二.CNN的层次结构 三.CNN的小Demo加深对CNN的理解 四.CNN的特点 在学习本节课知识之前,先让我们来了解一下有关CNN的知识,让我们对CNN有一个大概的认知…

py编码骨灰级总结 思路: python执行py文件步骤--py2/3定义变量时unicode差异 1,py2 py3执行py文件的步骤 2,py2 定义变量x='mao' 1.x='mao', # 以文件头编码,因此出现内存中不一定全是unicode 2,x=u'mao' # 等同于 x='mao'.decode('gbk'),从这里可以看出,站在unicode角度想问题 1,unicode在内存中 2,unicode内存存在硬盘,需encode,因此unicode可以encode到任意编码…

https://medium.com/@andrew.chamberlain/the-linear-algebra-view-of-least-squares-regression-f67044b7f39b 线性回归是初学者学习的最重要的统计模型工具.然而,传统的教学方式使得我们很难理解到这个regression的本质.大多数课程聚焦在"计算"视图上,在这个计算视图中,regression关注于每个观察值和预测值之间差的平方和所形成的表达式,随后我们对这个表达式应用求导取0,最终算得各…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术感兴趣的同学加入. 深度学习最大的贡献,个人认为就是表征学习(representation learning),通过端到端的训练,发现更好的features,而后面用于分类(或其他任务)的输出function,往往也只是普通的softmax(或者其他一些经典而又简单的方法)而已,所以,只要特征足够好,分类函数本身并不需要复杂--博主自己在做researc…

摘要:R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读者如何才能高效地学习R语言. 最近遇到很多的程序员都想转行到数据分析,于是就开始学习R语言.总以为有了其他语言的编程背景,学习R语言就是一件很简单的事情,一味地追求速度,但不求甚解,有些同学说2周就能掌握R语言,但掌握的仅仅是R语言的语法,其实这只能算是入门. R语言的知识体系并非语法这么简单,如果都不了R的全貌,何谈学好R语言呢.本文将展示介绍R语言的知识体系结构,并告诉读…

Android笔记之R文件 h2{ color: #4abcde; } a{ color: blue; text-decoration: none; } a:hover{ color: red; text-decoration: underline; } pre{ border: solid 1px #CCCCCC; border-radius: 3px; background-color: #F8F8F8; overflow: auto; font-size: 15px; font-famil…

在进行android开发过程中,有时候,我们会遇到gen文件中R.java丢失的现象.重新build,或者clean工程,close并重新打开Project,但有时也没解决. 这可能是由于不小心把xml文件写错了,或者在编辑xml或者其他文件时候点击了run,或者clear过项目等...,反正,你会发现gen下面的R.java的文件找不到了. 其实,只要xml文件有问题,系统就不会给自动生成R.java文件,因为系统需要参照每个xml里的数据来生成R.java. 当然,如果项目较大,而layou…

在读Convolutional Neural Networks for Sentence Classification 这个文章的时候,它在论文中提出一种模型变种就是 CNN-multichannel,也就是多通道CNN. 和最普通的textcnn相比,这个东西最重要的一个区别就是输入为两个通道,一个通道词向量更新,一个通道词向量不更新. 对这个模型的理解我觉得这里解释的比较好. 具体在pytorch实现的这个模型的时候,需要注意的就是维度的变化情况. 在思考维度变化的过程中,我主要是参考了文君…

一篇文章教你如何用R进行数据挖掘 引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来.得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好).也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行.其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大. 我们所说的机器学习和R有什么关系呢?我对R的第一印象是,它只是…

训练方法DCGAN 的训练方法跟GAN 是一样的,分为以下三步: (1)for k steps:训练D 让式子[logD(x) + log(1 - D(G(z)) (G keeps still)]的值达到最大 (2)保持D 不变,训练G 使式子[logD(G(z))]的值达到最大 (3)重复step(1)和step(2)直到G 与D 达到纳什均衡 Alec Radford等人于2016年初提出DCGAN以改善GAN的可训练性.他们认为传统GAN之所以不稳定,一个原因便是判别器D搭载的是初级的多层…

tidyverse系列的R包虽然解放了大家的双手,但同时也束缚了我们重新编写函数的能力.在这一套语法中,要实现作为函数参数的字符串和变量之间的相互转换困难重重,但只要掌握了其中原理后,也就能够游刃有余地处理了. 首先要理解基础R中几个重要又易忽略的函数. eval Evaluate an (Unevaluated) Expression: Evaluate an R expression in a specified environment. 简言之就是:对表达式对象的求值. 可以把字符串转化成…

继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化…

计算机视觉 1. 嘉宾:商汤科技CEO 徐立 文章回顾:计算机视觉的完整链条,从成像到早期视觉再到识别理解 2. 嘉宾:格灵深瞳CTO 赵勇 文章回顾:计算机视觉在安防.交通.机器人.无人车等领域的应用 3. 嘉宾:上交大教授 马利庄 文章回顾:可视媒体大数据的智能处理技术与应用 4. 嘉宾:阿里资深总监 华先胜 文章回顾:图像搜索的前世今生 5. 嘉宾:杨安国 DeepSee CEO 主题:如何让飘在半空的计算机视觉技术与需求落地? PDF:http://pan.baidu.com/s/1bp…

FPN-Feature Pyramid Networks for Object Detection 标签(空格分隔): 深度学习 目标检测 这次学习的论文是FPN,是关于解决多尺度问题的一篇论文.记录下论文笔记,欢迎交流.转载请注明网址:http://www.cnblogs.com/alanma/p/6884121.html 动机: 特征金字塔是多尺度目标检测系统的一个基本组成部分.但是,在最近的深度学习目标检测上,考虑到特征金字塔花费的计算和存储代价,都选择避免使用特征金字塔.问题的关键是寻找…

二十三(Convolution和Pooling练习)  三十八(Stacked CNN简单介绍) 三十六(关于构建深度卷积SAE网络的一点困惑) 五十(Deconvolution Network简单理解) 五十一(CNN的反向求导及练习)   Stacked Convolutional Auto-Encoders for Hierarchical Feature Extraction中提到的一个实验 作者认为加噪声用处不大,且max-pooling功能特别强大,大到像作者说的那样有了max-po…

如何用前端页面原型生成对应的代码一直是我们关注的问题,本文作者根据 pix2code 等论文构建了一个强大的前端代码生成模型,并详细解释了如何利用 LSTM 与 CNN 将设计原型编写为 HTML 和 CSS 网站. 项目链接:https://github.com/emilwallner/Screenshot-to-code-in-Keras 在未来三年内,深度学习将改变前端开发.它将会加快原型设计速度,拉低开发软件的门槛. Tony Beltramelli 在去年发布了论文<pix2code:…

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Spark SQL 之 DataFrame 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 概述(Overview) Spark SQL是Spark的一个组件,用于结构化数据的计算.Spark SQL提供了一个称为DataFrames的编程抽象,DataFrames可以充当分布式SQL查询引擎. DataFrames DataFrame是一个分布式的数据集合,该数据集合以命名列的方式进行整合.DataFrame可以理解为关系数据库中的一张表,也可以理解为R/Pyth…