Illustrated: Efficient Neural Architecture Search --- Guide on macro and micro search strategies in ENAS 2019-03-27 09:41:07 This blog is copied from: https://towardsdatascience.com/illustrated-efficient-neural-architecture-search-5f7387f9fb6 Designi

本文为本人caffe分类网络训练.结果可视化.部署及量化具体过程的心得笔记.caffe目前官方已经停止支持了,但是caffe是目前工业落地最常用的深度学习框架,用的人挺多.其实主要怕自己忘了,弄个备份,弄caffe很久了,怕不用东西都忘了,但是本文主要是讲述caffe下的分类网络.caffe默认已经配置好了,而且尽可能是linux系统,本文基于ubuntu18系统.如果有错误,希望积极指正. 1 训练 1.1 数据准备 首先在caffe/data路径建立example_data文件夹,在exam

macro是SQL的片段,可以像模型中的函数一样调用.macro可以在模型之间重复使用SQL,以符合DRY(不要重复自己)的工程原理. 此外,共享包可以公开您可以在自己的dbt项目中使用的macro. 要使用macro,macro-paths请在dbt_project.yml文件中添加配置条目.macro文件必须使用.sql文件扩展名. macro 的使用 配置位置 配置 dbt_project.yml macro-paths: ['macros'] # look for macros in .

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文章首发于szhshp的第三边境研究所,转载请注明 先来看几道面试题,公司的开发们都尝试做了一下,然而基本没有人能够全部答对. 覆盖的考点很多,也有一些难度,题目挺有意思建议手动执行一边玩玩. Question 1 for (var i = 0; i <5 ; i++) { setTimeout(function(){ console.log(i) ),1000} } console.log(i) Q:这道题目会输出什么? A:这道题目还比较简单,如果对Javascript稍微有一点深入的同学都

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BAT 前端开发面经 —— 吐血总结   目录 1. Tencent 2. 阿里 3. 百度 更好阅读,请移步这里 聊之前 最近暑期实习招聘已经开始,个人目前参加了阿里的内推及腾讯和百度的实习生招聘,在此总结一下一是备忘.总结提升,二是希望给大家一些参考其他面试及基础相关可以参考其他博文: Questions of FE Web basis summary FE knowledge fragment 每位面试官的面试时间基本都在 40-80 分钟,下面先简要介绍各个面试流程,问题详情见具体公司分

自然语言表征模型最近受到非常多的关注,很多研究者将其视为 NLP 最重要的研究方向之一.例如在大规模语料库上预训练的 BERT,它可以从纯文本中很好地捕捉丰富的语义模式,经过微调后可以持续改善不同 NLP 任务的性能.因此,我们获取 BERT 隐藏层表征后,可用于提升自己任务的性能. 但是,已有的预训练语言模型很少考虑知识信息,具体而言即知识图谱(knowledge graphs,KG),知识图谱能够提供丰富的结构化知识事实,以便进行更好的知识理解.简而言之,预训练语言模型只知道语言相关的「合理

No Competency Description BA Weight% PM Weight% 1 Business Analysis:BA   Track Maps   process flows, systems, procedures, interfaces etc. in business processes   relating to Line of Business. Spots new business opportunities through market   research

Macro-Micro Adversarial Network for Human Parsing ECCV-2018 2018-10-27 15:15:07 Paper: https://arxiv.org/pdf/1807.08260.pdf Code: https://github.com/RoyalVane/MMAN Motiviation-1: Why use the Adversarial Loss ?  Based on CNN architecture, the pixel-wi

转载自:http://placement.freshersworld.com/power-preparation/technical-interview-preparation/os-interview-questions-23351 1. What is an operating system? An operating system is a program that acts as an intermediary between the user and the computer hard

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

在hierarchical design 中,一般需要调用 hard macro,top调用 macro 的方法有多种: 1. 调用macro对应的db 2. 调用 macro 的 ilm 模型(2013之后的icc 不再支持 ilm) 3. 调用 macro 的 abstraction view 推荐的方法是调用 db 或者调用 abstraction view,这两者又有些区别: db 中描述的 macro 信息包括: pin name, pin cap , pin trans …… abs

本文主要介绍一下多分类下的ROC曲线绘制和AUC计算,并以鸢尾花数据为例,简单用python进行一下说明.如果对ROC和AUC二分类下的概念不是很了解,可以先参考下这篇文章:http://blog.csdn.net/ye1215172385/article/details/79448575 由于ROC曲线是针对二分类的情况,对于多分类问题,ROC曲线的获取主要有两种方法: 假设测试样本个数为m,类别个数为n(假设类别标签分别为:0,2,...,n-1).在训练完成后,计算出每个测试样本的在各类别

JS MarcoTasks MicroTasks 在JS的event loop中,有两种任务队列microtasks和macrotasks microtasks process.nextTick Promise Object.observe MutationObserver macrotasks setTimeout setInterval setImmediate I/O(Ajax, fs) UI渲染 在一个事件循环event loop的周期中,一个task应该从macrotask队列开始执行

总结自<机器学习>周志华 2.3 目录 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 二.对于多分类问题 1.macro 2.micro 最常用的是查准率P(precision),查全率R(recall),F1 一.对于二分类问题 混淆矩阵(confusion matrix):   预测结果    真实情况 正例  反例  正例  TP,true positive,真正 FN,false negative 假反 反例  FP ,false pos

第一集Intro to Economics: Crash Course Econ #1 传送门:https://www.youtube.com/watch?v=3ez10ADR_gM&list=PL8dPuuaLjXtPNZwz5_o_5uirJ8gQXnhEO Economics is the study of people and choices. (经济学是关于人和选择的研究). is not the study of money , getting rich or stock marke

Event Loop指的是计算机系统的一种运行机制.JavaScript采用此机制解决单线程引发相关问题 在浏览器中的web应用会涉及到.JavaScript引擎.WebAPI.Event Loop.Task Queue (Macro Task, Micro Task).因此如果想弄清Event Queue.我们必须都以上都有所了解. JavaScript引擎: 目前市面上解析JavaScript文件效率最高的就是Google的V8引擎.它主要由两个部分组成: 内存堆: 负责内存分配发生的地方.

在我看来理解好JS引擎的执行机制对于理解JS引擎至关重要,今天将要好好梳理下JS引擎的执行机制. 首先解释下题目中的名词:(阅读本文后你会对这些概念掌握了解) Event Loop:事件循环Micro Task:微任务Macro Task:宏任务 阅读本文前,我们要知道两个重点. (1) JS是单线程语言 (2) JS的Event Loop是JS的执行机制.深入了解JS的执行,就等于深入了解JS里的event loop 一.JS为什么是单线程语言. javascript是一门单线程语言,在最新的

根据前面几篇文章我们可以知道,当我们为模型泛化性能选择评估指标时,要根据问题本身以及数据集等因素来做选择．本篇博客主要是解释Micro Average,Macro Average,Weighted Average．这三者常用于多分类任务,他们的计算方法有细微的差别,因此在各自表示的含义和适用场景上也有细微的差别 Micro Average Micro Average会考虑到所有类别的贡献．举个例子, 假设我们有四个类A,B,C,D. 通过模型预测得到了预测值: 真实值:A, A, A, A, B