【paper】MTCNN

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参考 1. MTCNN笔记; 完…

【paper】KDD15 - Interpreting Advertiser Intent in Sponsored Search

Interpreting Advertiser Intent in Sponsored Search 主要内容是搜索广告的相关性预估模型,使用learning to rank的方法.亮点在于使用了用户query和广告关键词的自然搜索结果特征来训练相关性预估模型. 背景: 相关性预估 -> 用户体验 + 收入,好的相关性有助于搜索引擎好的用户体验和长期持续的收入. 传统做法: 特征来源主要来自 query + 搜索广告,通过理解用户query和广告,来判断相关性. 本文研究表明挖掘客户意…

【计算机视觉】MTCNN基于NCNN的测试过程

前言操作过程 NCNN: https://github.com/Tencent/ncnn/wiki/how-to-build#build-for-linux-x86; vector初始化: int num[4] = { 1, 4, 3, 2 }; int numLength = sizeof(num) / sizeof(num[0]); vector<int> nums(num, num + numLength); //使用数组初始化向量 Q: make[2]: *** No rule to…

【计算机视觉】MTCNN的windows-cpu配置

前言 MTCNN是级联卷积网络,原理基本上比较清晰,只是还缺少实战,看到一个CSDN上windows的实现过程,就拿来试试. 操作过程参考here,某些步骤会添加博主遇到的问题的解释. 第一部分:caffe.binding库的生成一.安装vs2015,所花时间较长,耐心等待. 二.解压caffe-windows-ms 三.解压thirdparty至windows/thirdparty/下四.修改commonsetting,cpuonlybuild为true,其他全为false 注意,只是在…

【Paper】智能家居

From: http://liudongdong1.github.io keyword: Human-centered computing , LoRa Paper: WIDESEE WIDESEE: Towards Wide-Area Contactless Wireless Sensing Summary WIDESEE presents solutions across software and hardware to overcome two aspects of challenges…

【Paper】Deep & Cross Network for Ad Click Predictions

目录背景相关工作主要贡献核心思想 Embedding和Stacking层交叉网络(Cross Network) 深度网络(Deep Network) 组合层(Combination Layer) 理论分析多项式近似 FM的泛化高效映射总结及思考背景探索具有预测能力的组合特征对提高CTR模型的性能十分重要,这也是大量人工特征工程存在的原因.但是数据高维稀疏(大量离散特征one-hot之后)的性质,对特征探索带来了巨大挑战,进而限制了许多大型系统只能使用线性模型(比如逻辑回归).…

SCI&EI 英文PAPER投稿经验【转】

英文投稿的一点经验[转载] From: http://chl033.woku.com/article/2893317.html 1. 首先一定要注意杂志的发表范围, 超出范围的千万别投,要不就是浪费时间;另外,每个杂志都有他们的具体格式要求,一定要按照他们的要求把论文写好,免得浪费时间,前些时候,我的一个同事向一个著名的英文杂志投稿,由于格式问题,人家过两个星期就退回来了,而且说了很多难听的话,说投稿前首先就应该看清楚他们的格式要求:2. 论文写作一定要言简意赅,特别是摘要,引言和结论部分,特别…