解决了嵌入部分也会布置砖胎膜或土方问题 1.需根据板往相应方向拉伸,创建拉伸体(非实例) 2.根据轮廓创建融合体 3.将两个物体融合 //创建平面 //创建草图平面,文档必须是族文档 Plane plane = app.Create.NewPlane(new XYZ(0, 0, 1), new XYZ(0, 0, 0)); SketchPlane sp = SketchPlane.Create(familyDoc, plane); Transaction transaction = new Tr

模型融合 有的时候我们手头可能有了若干个已经训练好的模型,这些模型可能是同样的结构,也可能是不同的结构,训练模型的数据可能是同一批,也可能不同.无论是出于要通过ensemble提升性能的目的,还是要设计特殊作用的网络,在用Caffe做工程时,融合都是一个常见的步骤. 比如考虑下面的场景,我们有两个模型,都是基于resnet-101,分别在两拨数据上训练出来的.我们希望把这两个模型的倒数第二层拿出来,接一个fc层然后训练这个fc层进行融合.那么有两个问题需要解决:1)两个模型中的层的名字都是相同的

这是在kaggle上的一个练习比赛,使用的是ImageNet数据集的子集. 注意,mxnet版本要高于0.12.1b2017112. 下载数据集. train.zip test.zip labels 然后解压在data文件夹下 1. 数据 1.1 整理数据 将解压后的数据整理成Gluon能够读取的形式,这里我直接使用了zh.gluon.ai教程上的代码 导入各种库 import math import os import shutil from collections import Counte

当你的深度学习模型变得很多时,选一个确定的模型也是一个头痛的问题.或者你可以把他们都用起来,就进行模型融合.我主要使用stacking和blend方法.先把代码贴出来,大家可以看一下. import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import roc_curve SEED = 222 np.random.seed(SEED) from sklearn.mod

前言 前面的文章中介绍了决策树以及其它一些算法,但是,会发现,有时候使用使用这些算法并不能达到特别好的效果.于是乎就有了集成学习(Ensemble Learning),通过构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务.这篇文章将介绍集成学习,以及其中的一种算法 AdaBoost. 集成学习 首先先来介绍下什么是集成学习: 构建多个学习器一起结合来完成具体的学习任务,常可获得比单一学习器显著优越的泛化性能,对"弱学习器" 尤为明显(三个臭皮匠,顶个诸葛亮) 也称为Multi-Classif

一般提升模型效果从两个大的方面入手 数据层面:数据增强.特征工程等 模型层面:调参,模型融合 模型融合:通过融合多个不同的模型,可能提升机器学习的性能.这一方法在各种机器学习比赛中广泛应用, 也是在比赛的攻坚时刻冲刺Top的关键.而融合模型往往又可以从模型结果,模型自身,样本集等不同的角度进行融合. 模型融合是后期一个重要的环节,大体来说有如下的类型方式: 加权融合(投票.平均) 硬投票 软投票 boosting/bagging(集成学习) stacking/blending 本文主要介绍sta

话不多说,直接上代码 def stacking_first(train, train_y, test): savepath = './stack_op{}_dt{}_tfidf{}/'.format(args.option, args.data_type, args.tfidf) os.makedirs(savepath, exist_ok=True) count_kflod = 0 num_folds = 6 kf = KFold(n_splits=num_folds, shuffle=Tru

http://bbs.csdn.net/topics/390961335 用ViewModel,把内容和评论构造到一个类中 这个简单,定义一个模型,包含两个属性,各自为那两个模型的类型,用这个模型.比如class MyModel{    public TopicModel Topic { get; set; }    public CommentModel Comment { get; set; }} ViewBag.A = 对象1;ViewBag.B = 对象2;return View();

Analysis Service 2012 Architecture – One Product, Two Models 在之前SQL Server 2008 R2 版本中的分析服务实际上只有一个版本 – 就是我们所熟悉的多维数据模型 Multidimensional Model. 但是在 SQL Server 2012 版本中, 除了这个多维数据模型外还多了另外一种模型 – 表格模型 Tabular Model. 多维数据模型和表格模型本质上是完全不同的两个产品, 所以在安装分析服务的时候就需

1.redis数据类型 a.字符串,使用场景:常规key-value缓存应用 set name lixiang get name append name 123 # 字符串追加 mset key value [key value ...] # 设置多个键值对 mset name1 zhangsan name2 lisi mget name1 name2 # 获取多个键的值 strlen name1 # 返回字符串长度 (integer) 8 set age 24 incr age # 每次加1

一.Catboost简介 全称:Gradient Boosting(梯度提升) + Categorical Features(类别型特征) 作者:俄罗斯的搜索巨头Yandex 官方地址 论文链接 | 项目地址 文档地址 视频 二.Catboost的特点 一般来说,Gradient Boosting(GB)方法适用于异质化数据.即,若你的数据集全由图片数据构成或者全由视频数据构成之类的,我们称其为同质化数据,这时使用神经网络往往会有更好的表现.但对于异质化数据,比如说数据集中有user gende

这个其实就是从csdn上面下载的一个例程.感谢这位同学的总结,与源码的有偿分享. 本随笔就是把它通过4个随笔的拆分,实现的. 可以通过: http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/9246493这个地方自己反推,因为原博客是通过qt实现的,并且并没有共享全部的代码,所以不是很好理解. 学习还是要所见即所得才行. 所以我又去下载了一个在vs2010平台上面能跑的程序. 然后在vs2015的上面实现了. 接下来就可以踏实一阵儿了. main.cpp:

本文简述了以下内容: 什么是词表示,什么是表示学习,什么是分布式表示 one-hot representation与distributed representation(分布式表示) 基于distributional hypothesis的词表示模型 (一)syntagmatic models(combinatorial relations):LSA(基于矩阵) (二)paradigmatic models(substitutional relations):GloVe(基于矩阵).NPLM(基

一.前述 Keras 适合快速体验 ,keras的设计是把大量内部运算都隐藏了,用户始终可以用theano或tensorflow的语句来写扩展功能并和keras结合使用. 二.安装 Pip install --upgrade keras 三.Keras模型之序列模型 序列模型属于通用模型的一种,因为很常见,所以这里单独列出来进行介绍,这种模型各层之间是依次顺序的线性关系,在第k层和第k+1层之间可以加上各种元素来构造神经网络这些元素可以通过一个列表来制定,然后作为参数传递给序列模型来生成相应的模

目前大部分的nlp任务采用两阶段的模型,第一阶段进行预训练,一般是训练一个语言模型.最出名的是BERT,BERT的预训练阶段包括两个任务,一个是Masked Language Model,还有一个是Next Sentence Prediction.通过预训练能够利用海量的无标注的预料,以从中抽取出语言学特征,并在第二阶段结合具体任务,以这些从海量无标住语料中抽取出的语言学特征作为特征补充.第一阶段预训练出的模型具有很强的泛化能力,一方面是因为语料非常丰富能够学习到很多特征,另一方面是因为使用多层

原文:https://zhuanlan.zhihu.com/p/25836678 1.voting 对于分类问题,采用多个基础模型,采用投票策略选择投票最多的为最终的分类. 2.averaging 对于回归问题,一方面采用简单平均法,另一方面采用加权平均法,加权平均法的思路:权值可以用排序的方法确定或者根据均方误差确定. 3.stacking Stacking模型本质上是一种分层的结构,这里简单起见,只分析二级Stacking.假设我们有3个基模型M1.M2.M3.下面先看一种错误的训练方式:

1. blending 需要得到各个模型结果集的权重,然后再线性组合. """Kaggle competition: Predicting a Biological Response. Blending {RandomForests, ExtraTrees, GradientBoosting} + stretching to [0,1]. The blending scheme is related to the idea Jose H. Solorzano presente

实现两幅图像线性(不同系数下)的融合涉及到Opencv中两个关键的方法,addWeighted()和createTrackbar() addWeighted方法: 函数原型: void addWeighted(InputArray src1, double alpha, InputArray src2,double beta, double gamma, OutputArray dst, int dtype=-1);</span> 这个函数实现对输入的两幅图像进行线性系数的加权和. 第一个参数

1.bagging减少variance Bagging对样本重采样,对每一重采样得到的子样本集训练一个模型,最后取平均.由于子样本集的相似性以及使用的是同种模型,因此各模型有近似相等的bias和variance(事实上,各模型的分布也近似相同,但不独立),所以bagging后的bias和单个子模型的接近,一般来说不能显著降低bias. 若各模型独立,则 若各模型完全相等,则 此时不会降低variance.bagging方法得到的各子模型是有一定相关性的,属于上面两个极端状况的中间态,因此可以一定

前言 本来应该是年后就要写的一篇博客,因为考完试后忙了一段时间课设和实验,然后回家后又在摸鱼,就一直没开动.趁着这段时间只能呆在家里来把这些博客补上.在之前的文章中介绍了 Random Forest 和 AdaBoost,这篇文章将介绍介绍在数据挖掘竞赛中,最常用的算法之一 -- GBDT(Gradient Boosting Decision Tree). GBDT 原理 GBDT 实际上是 GBM(Gradient Boosting Machine) 中的一种,采用 CART 树作为基学习器,

摘要:分布式异步对象存储 (DAOS) 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存 (NVM, Non-Volatile Memory) 设计,利用了 SCM(Storage-Class Memory) 和 NVMe(Non-Volatile Memory express) 等的下一代 NVM 技术. 分布式异步对象存储 (DAOS) 是一个开源的对象存储系统,专为大规模分布式非易失性内存 (NVM, Non-Volatile Memory) 设计,利用了 SCM(Storage-C