Bag of Feature 是一种图像特征提取方法,它借鉴了文本分类的思路(Bag of Words),从图像抽象出很多具有代表性的「关键词」,形成一个字典,再统计每张图片中出现的「关键词」数量,得到图片的特征向量. Bag of Words 模型 要了解「Bag of Feature」,首先要知道「Bag of Words」. 「Bag of Words」 是文本分类中一种通俗易懂的策略.一般来讲,如果我们要了解一段文本的主要内容,最行之有效的策略是抓取文本中的关键词,根据关键词出现的频率确

肿瘤细胞能够分泌特定的细胞因子,结合T细胞表面的受体抑制其活性,从而来影响免疫细胞杀死肿瘤细胞的能力.这一类细胞因子被冠名为抗肿瘤免疫反应的“check point”.针对这类check point信号的疗法包括anti-CTLA4以及anti-PD-1疗法.其中FDA于最近批准了使用anti-PD-1疗法用于治疗皮肤黑色素瘤.相对于这些免疫疗法在治疗黑色素瘤的临床研究上的高歌猛进,针对check point的免疫疗法在治疗前列腺癌的临床试验上被发现疗效不那么显著.   在最新上线的Nature

Andorid更新了一个版本又一个版本,硬件从单核到双核到四核,系统流畅度总算基本能和iOS持平了.不过人们不禁会问,为什么都是基于Linux,两个系统会差别如此大?为什么iPhone 4用单核处理器就能实现的流畅度,Android要高端双核才能保证?近日,Android开发小组工程师Dianne Hackborn算是半官方回答了其中的一个缘由. Dianne Hackborn表示,从界面UI本身的渲染而言,首先,Android从第一个版本就有使用图形硬件加速,例如通知栏拖拉,对话框的显示和切换

What steps do you take to determine the bottleneck of a slow running ETL process? 如果ETL进程运行较慢,需要分哪几步去找到ETL系统的瓶颈问题. 答:ETL系统遇到性能问题,运行很慢是一件较常见的事情,这时要做的是逐步找到系统的瓶颈在哪里. 首先要确定是由CPU.内存.I/O和网络等产生的瓶颈,还是由ETL处理过程产生的瓶颈. 如果环境没有瓶颈,那么需要分析ETL的代码.这时,我们可以采用排除的方法,需要隔离不同

电感啸叫原因 如果耳朵能听到啸叫(吱吱声),可以肯定电感两端存在一个20HZ-20KHZ(人耳范围)左右的开关电流. 例如DC-DC电路的电感啸叫,由于负载电流过大 DC内部有一个限流保护电路,当负载超过IC内部的开关(MOS)电流时,限流检测电路判断负载电流过大,会立即调整DAC内部开关占空比,或者立即停止开关工作,直到检测负载电流在标准范围内时,在重新启动正常的工作开关.从停止开关到重启开关的时间周期正好是几KHZ的频率,正因为这个周期的开关频率产生啸叫 改善对策:降低负载电流或更换功率稍大

上一章我们聊了聊quick-thought通过干掉decoder加快训练, CNN-LSTM用CNN作为Encoder并行计算来提速等方法,这一章看看抛开CNN和RNN,transformer是如何只基于attention对不定长的序列信息进行提取的.虽然Attention is All you need论文本身是针对NMT翻译任务的,但transformer作为后续USE/Bert的重要组件,放在embedding里也没啥问题.以下基于WMT英翻中的任务实现了transfromer,完整的模型

我是今天看到tomcat数据源的配置时,想起来这个问题,刚开始还不晓得thin是什么东西! database.url=jdbc:oracle:thin:angel/oracle@192.168.55.11:1530:monitordb 经过上网查询,得到如下结果: jdbc:oracle连接的是oracle数据库 thin是一种方法 angel/oracle那个angel是用户名,oracle是密码 192.168.55.11是你要连的电脑ip 1530是oracle的连端口(1521貌似是默认

申明:本文非笔者原创,原文转载自:http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2.初级(浅层)特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用,那怎样的表示才有用呢? 1995 年前后,Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University,他们试图同时用生理学和计算机的手段,双管齐下,研究视觉问题. 他们收集了很多黑白风景照片,从这些照片中,提取出400个小碎片,每个照片碎片的尺寸均为 16x1

原文网址:http://www.blogjava.net/sound/archive/2008/08/21/40499.html 现在的计算机图书发展的可真快,很久没去书店,昨日去了一下,真是感叹万千,很多陌生的出版社,很多陌生的作者,很多陌生的译者,书名也是越来越夸张,什么××天精通××,精通××编程, ××宝典等等,书的印刷质量真的很好,纸张的质量也是今非昔比啊,但书的内容好象却是越来越让人失望,也许是我老了,我的思想我的观念已脱离现实社会,也许是外面的世界变化得太快,我编程数月,出去一走,

http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8775360 一.概述 Artificial Intelligence,也就是人工智能,就像长生不老和星际漫游一样,是人类最美好的梦想之一.虽然计算机技术已经取得了长足的进步,但是到目前为止,还没有一台电脑能产生“自我”的意识.是的,在人类和大量现成数据的帮助下,电脑可以表现的十分强大,但是离开了这两者,它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人. 图灵(图灵,大家都知道吧.计算机和人工智能的鼻祖,分别对应于

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/zhazhiqiang/ 未经允许请勿用于商业用途) 一.理论 1.HOG特征描述子的定义:     locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids,即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征.   2.本质:     Histogram of Orie

Convolutional Neural Networks卷积神经网络 Contents 一:前导 Back Propagation反向传播算法 网络结构 学习算法 二:Convolutional Neural Networks卷积神经网络 三:LeCun的LeNet-5 四:CNNs的训练过程 五:总结 本文是我在20140822的周报,其中部分参照了以下博文或论文,如果在文中有一些没说明白的地方,可以查阅他们.对Yann LeCun前辈,和celerychen2009.zouxy09表示感谢

结合这周看的论文,我对这周研究的Histogram of oriented gradients(HOG)谈谈自己的理解: HOG descriptors 是应用在计算机视觉和图像处理领域,用于目标检測的特征描写叙述器.这项技术是用来计算局部图像梯度的方向信息的统计值.这样的方法跟边缘方向直方图(edge orientation histograms).尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform descriptors)以及形状上下文方法( shape c

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 作者:Zouxy version 1.0 2013-04-08 声明: 1)该Deep Learning的学习系列是整理自网上很大牛和机器学习专家所无私奉献的资料的.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除.

      引言         深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一个重要分支.从快速发展到实际应用,短短几年时间里,深度学习颠覆了语音识别.图像分类.文本理解等众多领域的算法设计思路,渐渐形成了一种从训练数据出发,经过一个端到端(end-to-end)的模型,然后直接输出得到最终结果的一种新模式.那么,深度学习有多深?学了究竟有几分?本文将带你领略深度学习高端范儿背后的方法与过程. 一.概述 Artificial

http://www-personal.umich.edu/~jizhu/jizhu/wuke/Friedman-AoS01.pdf https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6667267.html https://www.cnblogs.com/ModifyRong/p/7744987.html https://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6264004.html 1.简介 gbdt全称梯度下降树,在传统机器学习算法里面是对真

原文网址:http://www.blogjava.net/sound/archive/2008/08/21/40499.html 现在的计算机图书发展的可真快,很久没去书店,昨日去了一下,真是感叹万千,很多陌生的出版社,很多陌生的作者,很多陌生的译者,书名也是越来越夸张,什么××天精通××,精通××编程, ××宝典等等,书的印刷质量真的很好,纸张的质量也是今非昔比啊,但书的内容好象却是越来越让人失望,也许是我老了,我的思想我的观念已脱离现实社会,也许是外面的世界变化得太快,我编程数月,出去一走,

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首先为什么会有Deep learning,我们得到一个结论就是Deep learning需要多层来获得更抽象的特征表达. 1.Deep learning与Neural Network 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本.深度学习是无监督学习的一种. 深度学习的概念源于人工神经网络的研究.含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构.深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现

ABSTRACT 这篇paper中作者结合GBDT和LR,取得了很好的效果,比单个模型的效果高出3%.随后作者研究了对整体预测系统产生影响的几个因素,发现Feature(能挖掘出用户和广告的历史信息)+Model(GBDT+LR)的贡献程度最大,而其他因素(数据实时性,模型学习速率,数据采样)的影响则较小. 1. INTRODUCTION 介绍了先前的一些相关paper.包括Google,Yahoo,MS的关于CTR Model方面的paper. 而在Facebook,广告系统是由级联型的分类器