张士玉小黑屋

通过七月在线的限免课程，学习了数据分析与特征工程，记录一下学习的过程供日后回顾问题与建模首先需要明确要解决的问题：回归？分类？根据要解决的问题进行建模。建模流程为：识别问题，理解数据，数据预处理，建模与评估。具体的任务有具体的解决方案与建模流程数据分析与处理案例：根据房屋出租信息预测房屋热度。该案例是一个有监督问题（有训练集（有标签&#x

作业1在这次作业中，我们将尝试提取基本的图像特征并使用提取的特征进行图像分类。你需要在TODO模块的"""你的代码"""中填写相应的代码。你也可以添加任意数量的cell来辅助你完成实验。importrandomimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrompast.builtinsimportxrange%matplotlibinlineplt.rcPara

人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研究的热点课题之一，被广泛应用于公共安全（罪犯识别等）、安全验证系统、信用卡验证、医学、档案管理、视频会议、人机交互系统等各个方面。 人脸识别技术计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象,进而从中提取出有效的识别信息,用来“辨认”身份的一门技术.虽然人类的人脸识别能力很强,能够记住并辨别上千个不同人脸,可是计算机则困难多了.其表现在: 人脸表情丰富; 人脸随年龄增长而变化; 人脸所成图象受光照、成象角度及成象距离等影响;人脸识别还涉及到图象处理、计算机视觉、模式识别以及神经网络等学科,也和人脑的认识程度紧

对于复杂场景的文字识别，首先要定位文字的位置，即文字检测。这一直是一个研究热点。相比较于EAST算法，CTPN对于水平文字的检测更好，而对于倾斜文本的检测却显得逊色很多。CTPN是在ECCV2016提出的一种文字检测算法。CTPN结合CNN与LSTM深度网络，能有效的检测出复杂场景的横向分布的文字，效果如图1，是目前比较好的文字检测算法。由于CTPN是从FasterRCNN改进而来，本文默认读者熟悉CNN原理和FasterRCNN网络结构。CTPN相关：caffe代码：http:

  💬例1：importnumpyasnpA=np.array([[2,3],[3,-6]])w1,V1=np.linalg.eig(A)#计算A的特征值和特征向量print("A的特征值：=",w1)print("A的特征向量：=",V1)B=np.array([[5,2,0],[2,5,0],[-3,4,6]])w2,V2=np.linalg.eig(B)#计算B的特征值和特征向量print("\n")

传统对于欺诈行为的几种处理方式：黑名单、信誉库和设备指纹，这种方法的缺点是覆盖率和准确率有限，而且虚拟机等可逃避设备指纹监测；规则系统，这种方法需要深入了解欺诈模式，但不能够有效应对不断变化的欺诈手段；有监督的机器学习，这种方法的缺点是需要大量人工标注数据，只能检测同种特征行为的欺诈。上述的这些做法都只发现了欺诈行为的冰山一角，而从一个群体行为来看，才有可能发现数据内部的真实特性。最终的目标和处理方式，都指向了无监督的大数据欺诈检测。监督学习的优势及意义： 

目录1.Abstract&Introduction2.RelatedWork3.Proposedmethodology3.1算法框架3.2WAMMA中的窗口定义3.3 AdaptiveWindowtoCaptureTransients3.4Multi-timescaleWindowScreening3.5ThresholdUpdating3.6 LoadSignaturesandSequentialLoadSignatureTree        本文是针对以下论文的学习摘要，先主要针对其中事件检测部分进行学习。       arXiv

1、问题介绍工业检测如今深度学习的发展如火如荼，各类神奇的技术如人脸识别、换脸技术啥的，似乎什么问题都只需要DeepLearning一下就可以解决了。但这都是属于民用级别的技术，而真正想要在实际业务中落地，更多的是要渗透到工业中去。常见的工业检测有如下特点：良品多，次品少。如果一个工厂生产的大部分都是坏品，那这个工厂就离倒闭不远了。而恰恰深度学习则需要大量的坏品数据。产品换批次，产线更新。经

目录一，摘要二、更新边界框预测类别预测跨尺寸预测特征提取器（新的网络：Darknet-53）三、失败的尝试一，摘要作者在原YOLO的基础上对网络进行了调整，使得模型更大但是精准度更高（尤其是对小物体的检测能力），速度也依然很快。二、更新训练了一个新的分类器网络。边界框预测使用维度聚类（dimensioncluster） 固定锚框（anchorboxes）来选择边界框。神经网络为每个边界框预测4个坐标&#x

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf1前言&背景特征金字塔在需要多尺度特征的图像理解任务中已被证明是强大的。多尺度特征学习的最新方法侧重于使用具有固定拓扑结构的神经网络跨空间和尺度执行特征交互。在今天分享中ÿ