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查询Tags标签： learning，共有 125条记录-
【机器学习部署】Machine Learning Operations(MLOps) --1(利用fastapi部署yolov3模型)
建立一个文件夹用来返回图片预测的结果import osdir_name = "images_uploaded"if not os.path.exists(dir_name):os.mkdir(dir_name)接下来实现部署模型代码import ioimport uvicornimport numpy as npimport nest_asynciofrom enum import Enumfrom fastapi im…
2022/10/23 1:24:01 人评论 次浏览 -
【CVPR2022】BatchFormer: Learning to Explore Sample Relationships for Robust Representation Learning
【CVPR2022】BatchFormer: Learning to Explore Sample Relationships for Robust Representation Learning 论文：https://arxiv.org/pdf/2203.01522.pdf 代码：https://github.com/zhihou7/BatchFormerBatchFormer的 V1 版本 这是一个来自 悉尼大学 和 京东 的工作。为了…
2022/9/7 6:23:27 人评论 次浏览 -
一个好玩的deep learning Demo！
对于生活中的熟悉的动物，我们人脑经过一次扫描，便可以得到该动物的物种！那么机器是如何识别这个图片上的动物是属于哪一物种呢？ 本次实验借生活中最常见的猫和狗来探究其原理！ 环境准备： tensorflow ，python，一些data 实验预期：当模型训练完成后，我们可以用该模…
2022/8/30 23:52:49 人评论 次浏览 -
吴恩达Coursera, 机器学习专项课程, Machine Learning：Supervised Machine Learning: Regression and Classification第三
Practice quiz: Classification with logistic regression 第 1 个问题：Which is an example of a classification task? 【正确】Based on the size of each tumor, determine if each tumor is malignant (cancerous) or not. Based on a patients blood pressure, de…
2022/7/2 23:22:52 人评论 次浏览 -
【论文阅读】IROS2021: PILOT: Efficient Planning by Imitation Learning and Optimisation for Safe Autonomous
参考与前言 完整题目：PILOT: Efficient Planning by Imitation Learning and Optimisation for Safe Autonomous Driving Summary: 用learning做warm start，然后使用优化进行求解，对比速度上有7倍的提升 Type: IROS Year: 2021 cite: 3 tag: planning 组织/Sensor: oxf…
2022/6/16 23:22:15 人评论 次浏览 -
EESC文献调研
无线通信 无线通信与机器学习结合 Deep Learning 2021@COMST-Deep Learning for Radio-Based Human Sensing: Recent Advances and Future Directions Reinforce Learning Fedarated Learning
2022/6/4 23:21:43 人评论 次浏览 -
MinAtar: An Atari-Inspired Testbed for Thorough and Reproducible Reinforcement Learning Experiments
发表时间：2019 文章要点：这篇文章做了一个简化版的Atari。现在的Atari game还是太慢了，大家做实验基本上都跑不超过5个随机种子，实验说服力不够。这篇文章搞了个简化版，输入只有1010n的binary的表征,其中n表示channel（n channels corresponding to game specific ob…
2022/6/2 23:21:17 人评论 次浏览 -
Deep Learning Week3 Notes
1. Perceptron \(\text{If }\sum_iw_ix_i+b\ge 0\) \[\begin{align}f(x)=1 \end{align} \]\(\text{Otherwise, } f(x)=0\) \(\large \textbf{Perceptron Algorithm:}\)\(\text{Start with }w^0=0\) $\text{While }\exist n_k \text{ s.t. } y_{n_k}(w^k\cdot x_{n_k})\leq…
2022/5/5 6:12:44 人评论 次浏览 -
Deep Learning Week1 Notes
1. Tensors \(\text{A tensor is a generalized matrix:}\) \(\text{an element of }\mathbb{R^3} \text{ is a 3-dimension vector, but its a 1-dimension tensor.}\) \(\large \text{The dimension of a tensor is the number of indices.}\) 2. PyTorch operation @ \…
2022/4/27 6:12:44 人评论 次浏览 -
Learning to Drive in a Day
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ International Conference on Robotics and Automation, (ICRA 2019)
2022/4/20 23:13:51 人评论 次浏览 -
implement of Deep_learning Code
Line_Model import torch import torch.nn as nn import math import random import numpy as np# 计算线性回归模型 梯度 def Cal_SGD_Linear(x, pred, label, lr, k, bias=0):g = 0for (idx, item) in enumerate(pred):g += (item - label[idx]) * x[idx]# 梯度 即loss关…
2022/4/18 6:13:15 人评论 次浏览 -
几何深度学习（Geometric Deep Learning）技术
几何深度学习（Geometric Deep Learning）技术 几何深度学习综述 从论文Geometric Deep Learning: Grids, Groups, Graphs, Geodesics, and Gauges，了解一下几何深度学习。https://geometricdeeplearning.com关于这个主题，研究者甚至建了一个网站。 几何深度学习——Geo…
2022/3/10 6:45:02 人评论 次浏览 -
强化学习入门笔记 | UCL silver RL | UC Berkely cs285 DRL
学习情况： 先后听了两门课程，分别是David Silver的RL和Sergey Levin的DRL。各耗时一周左右，后者更难一些。对RL基本概念、常用算法原理及其伪代码有了大致了解。但是因为时间有点赶，没有敲完整的算法代码。 由于已经有写得比较好的课程笔记 (RL 和 DRL)，就不重复造轮…
2022/3/2 6:17:34 人评论 次浏览 -
Learn web development
Learn web developmentWelcome to the MDN learning area. This set of articles aims to guide complete beginners to web development with all that they need to start coding websites. The aim of this area of MDN is not to take you from "beginner" …
2022/2/17 6:11:52 人评论 次浏览 -
Meta-HAR: Federated Representation Learning for Human Activity Recognition
目录 一、Title1.1前言： 二、summary（idea）2.1研究背景：2.1相关工作2.2存在问题：2.3设计目的： 三、Method3.1简述 四、Experiment4.1实验步骤一、Title1.1前言： 基于移动传感器的人类活动识别(HAR)在普遍计算中起着重要的作用。然而，数据监管限制的增加妨碍了从个…
2022/2/13 23:46:49 人评论 次浏览
