因果推理 本文档是对<A Survey on Causal Inference>一文的总结和梳理. 论文地址 简介 关联与因果 先有的鸡,还是先有的蛋?这里研究的是因果关系,因果关系与普通的关联有所区别.不能仅仅根据观察到的两个变量之间的关联或关联来合理推断两个变量之间的因果关系. 对于两个相互关联的事件A和B,可能存在的关系 A造成B B造成A A和B是共同原因的结果,但不互相引起. 其他 用一个简单的例子来说明关联关系和因果关系之间的区别: 随着冰淇淋销量的增加,溺水死亡的比率急剧上升.如

注:这是大概四年前写的文章了.而且我离开.net领域也有四年多了.本来不想再发表,但是这实际上是Active Object模式在.net中的一种重要实现方法,因此我把它掏出来发布一下.如果该模型有新的发展,望在评论中帮给出一个引用,以便其它读者知晓.感激不尽 基于事件的异步模型实际上是MSDN中讲解异步编程时所提供的一个章节.但在阅读这些章节时,我觉得MSDN在一开始就将所有组成全部列出,然后再联系到一起的讲解次序并不适合我们的思维方式.因此在本文中,我将按照从易到难的方式逐步对该异步模型进行讲

基于Pre-Train的CNN模型的图像分类实验  MatConvNet工具包提供了好几个在imageNet数据库上训练好的CNN模型,可以利用这个训练好的模型提取图像的特征.本文就利用其中的 “imagenet-caffe-ref”的模型,提取图像特征(softmax前一层的输出,4096维),在几个常用的图像分类的数据库中进行了相应的分类实验.这实验的过程中,有对图片进行左右翻转用于增加训练数据.下面结果的表格中:Original原始结果,Flip增加翻转后的结果. 需要用到的toolbox

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FaceRank-人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 隐私 因为隐私问题,训练图片集并不提供,稍微可能会放一些卡通图片. 数据集 130张 128*128 张网络图片,图片名: 1-3.jpg 表示 分值为3 的第3 张图. 你可以把符合这个格式的图片放在 resize_images 来训练模型. 模型 人脸打分基于 TensorFlow 的 CNN 模型 代码参考 : https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples/b

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如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型(Windows10系统) 一.环境配置 1. Python3.7.x(注:我用的是3.7.3.安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中,方便后续命令) 2. Tensorflow1.13.1(注:目前暂时还不能用tensorflow2.x,因为开源社区还没有针对Windows10+tensorflow2.x的object_detection api参考资料.) 3. P

一.总述 当代WebGL编程所使用的3D模型大多是从3DsMax模型或Blender模型转化而来,这种工作模式比较适合3D设计师和3D程序员分工配合的场景.但对于单兵作战的WebGL爱好者来讲这种模式过于沉重:且不说转化插件本身存在的各种bug严重降低了转化的成功率,光是为了生成一个简单的模型就需要系统的学习3DsMax或Blender的使用方法就让人感觉得不偿失. 基于以上考虑,我计划编写一个基于Babylonjs的简单WebGL模型编辑器,供自己和其他有同样需求的WebGL爱好者使用.编辑器

在发现云服务器读取OCS缓存的“黑色0.1秒”是发生在socket读取数据时,而且是发生在读取开始的字节,甚至在socket写数据时(比如写入缓存key)也会出现超过50ms的情况,我们的好奇心被激发到一个新的高度. 根据我们的实测,在云服务器上创建一个新的TCP连接通常也不过3ms左右.在黑色0.1秒期间,TCP包已经到达网卡,从网卡读到内存中竟然超过100ms,这太不可思议了!后来想想,如果.Net或Windows存在这样的问题,那微软就不是全球第一大软件公司,而是全球第一大忽悠公司,这个可

一.引言 在上两个专题中我为大家介绍.NET 1.0中的APM和.NET 2.0中的EAP,在使用前面两种模式进行异步编程的时候,大家多多少少肯定会感觉到实现起来比较麻烦, 首先我个人觉得,当使用APM的时候,首先我们要先定义用来包装回调方法的委托,这样难免有点繁琐, 然而使用EAP的时候,我们又需要实现Completed事件和Progress事件,上面两种实现方式感觉都有点繁琐,同时微软也意思到了这点,所以在.NET 4.0中提出了一个新的异步模式——基于任务的异步模式,该模式主要使用Syst

概述 基于模型的开发将省去繁琐的代码编写步骤,只需要拖动几个模块,就像搭积木一般,轻松搭建您自己的飞控算法.飞控开发人员可以将更多的精力放在算法本身,而不需要过多关注代码实现的细节,这样将大大加快开发的效率,减少在代码编写过程中产生的错误.同时,基于模型的开发具有优秀的代码复用性.也就是说,已经设计好的功能模块,只需要简单的复制粘贴,就能轻松地应用到其它任何地方,免去了代码移植过程的繁琐. 基于模型的开发另外一个强大的优势即在于"一次试验,多次仿真"的目的.结合Simulink强大的开

"一切可以被控制的对象,都需要被数学量化" 这是笔者从事多年研发工作得出的道理,无论是车辆控制,机器人控制,飞机控制,还是无人机控制,所有和机械运动相关的控制,如果不能被很好的数学量化,那么将不会被很好的控制. 因为工作需要,笔者曾拜访过很多无人机研发公司,高校和研究所.发现大多数无人机研发公司的研发手段,相较于国外,还很初级.基本都是嵌入式开发居多,侧重于驱动的修改,飞行逻辑的修改.我认为这算不上是严格的无人机开发.因为大多数公司,都没有给被控对象(无人机),建立完整的数学模型.只是

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Jerry之前的文章30分钟用Restful ABAP Programming模型开发一个支持增删改查的Fiori应用 发布之后,有朋友问我,"没错, 我是在你的文章里看到了Fiori应用的界面,可是这个Fiori应用的源代码我在SAP云平台上什么地方能看到呢?这个Fiori应用部署之后的状态,我在哪里能够查看呢?" 这位朋友的发问非常有力,实际上,Jerry前一篇文章,离Fiori应用的开发和部署这个目标还有一半的距离.我们回忆下当时是如何基于开发完成的Restful ABAP Pr

一.决策树 决策树一般以选择属性的方式不同分为id3(信息增益),c4.5(信息增益率),CART(基尼系数),只能进行线性的分割,是一种贪婪的算法,其中sklearn中的决策树分为回归树和分类树两种,默认的是CART的决策树,下面介绍CART决策树 分支条件:二分类问题(只用来构建二叉树) 分支方法:对于连续特征的情况:比较阈值,高于某个阈值就属于某一类,低于某个阈值属于另一类.对于离散特征:抽取子特征,比如颜值这个特征,有帅.丑.中等三个水平,可以先分为帅和不帅的,不帅的里面再分成丑和中等的

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BERT 简介 BERT是2018年google 提出来的预训练的语言模型,并且它打破很多NLP领域的任务记录,其提出在nlp的领域具有重要意义.预训练的(pre-train)的语言模型通过无监督的学习掌握了很多自然语言的一些语法或者语义知识,之后在做下游的nlp任务时就会显得比较容易.BERT在做下游的有监督nlp任务时就像一个做了充足预习的学生去上课,那效果肯定事半功倍.之前的word2vec,glove等Word Embedding技术也是通过无监督的训练让模型预先掌握了一些基础的语言知识

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