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「技能」 矩阵混合

End 附录 A 参考文献 [1]. 悟乙己. python + sklearn ︱分类效果评估——acc、recall、F1、ROC、回归、距离. https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/75199996. 2017-07-16/2019-03-15.

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「竞赛」 首届中国心电智能大赛

心电图疾病诊断; 竞赛主页:http://mdi.ids.tsinghua.edu.cn/?#/ 一、 介绍 报名于2019年3月31日结束,目标是对心电信号数据进行疾病分类; 报名:报名填写团队成员时,明确标注医工结合可快速通过审核;如团队信息在报名截止时间前未填写,将视为个人参赛,依照大赛规则,医工结合团队享有通过报名审核及进入复赛优先权,个人参赛报名审核有所延迟; 赛程安排:分为招募、初赛、复赛、决赛、展示及分享五个阶段; 赛制,奖项设置,主办方 二、 数据 三、 评估指标 四、 思路 榜单 End 附录 A 比赛信息 1. 赛程安排 赛程 时间(2019年) 地点 说明 ...

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「论文阅读」 Deep Clustering for Unsupervised Learning of Visual Features

论文发表时间:2018年07月15日 论文:https://arxiv.org/abs/1807.05520 一、一句话总结 第一句:深度学习(CNN)与传统机器学习(聚类)的结合,将监督学习转化成了无监督方案; 第二句:精度高,速度快,模型小; 二、Q&A 1.人脸特征点检测的挑战 Local Variation 人脸表情变化很大,真实环境光照复杂,而且现实中大量存在人脸局部被遮挡的情况等; Global Variation 人脸是3D的,位姿变化多样,另外因拍摄设备和环境影响,成像质量也有好有坏; Data Imbalance 现有训练样本各个类别存在不平衡的问题; Model Efficiency 在计算受限的设备比如手机终端,必须要考...

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「ML」 DBSCAN:噪声场景下的密度聚类

层次聚类算法和划分式聚类算往往只能发现凸形的聚类簇;为了弥补这一缺陷,发现各种任意形状的聚类簇,提出了基于密度的聚类算法;而 Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise(DBSCAN)就是其中一种简单的实现;它是 1996 年由 M. Ester, H. Kriegel, J. Sander 及 X. Xu 提出的聚类算法 论文:https://www.aaai.org/Papers/KDD/1996/KDD96-037.pdf 一、了解 密度聚类算法认为,这些稠密样本点被低密度区域(噪声)分割,而算法的目的就是要过滤低密度区域,发现稠密样本点; 其核心思想就是先发现密度较高的点,然后把相近的高密...

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「论文阅读」 每日 arXiv · 2019-02-27

https://arxiv.org/list/cs/new 有两篇文章在用 CNN 对喷注进行分类的,看样子是刚刚应用到这个领域; 计算机视觉 1. ParticleNet:用粒子云来标注喷注 发表时间:2019-02-22 标签:CNN,Jet Physics

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「工具」 Mendeley

一、 问题 1. Mendeley 中无法输入中文的问题1 现象:但是在Linux下,Fcitx输入法框架支持的搜狗输入法则无法输入中文标注; 原因:由于mendeley使用的qt库没有添加fcitx的输入法支持库 解决:Ubuntu 下 查找字符库:locate libfcitxplatforminputcontextplugin.so (一般在 /usr/lib/x86_64-linux-gnu/qt5/plugins/platforminputcontexts/libfcitxplatforminputcontextplugin.so) 拷贝到 mendeley 安装位置 /opt/mendeleydesktop/plugins/qt/plugins/platformi...

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「DL」 卷积计算

在 CNN 中, 大部分的计算消耗是在卷积计算, 尤其是端上设备对于性能的要求更为苛刻;本文撇开硬件和代码级的优化, 仅针对计算卷积的几个方法进行记述; 这里说的卷积是是指卷积神经网络(CNN)中的卷积, 而不是数学意义上的卷积;其实, CNN 中的卷积对应数学中的互相关(cross correlation);

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「工具」 论文阅读

一、 入门 1. 如何阅读 Arxiv 论文 每天至少分类 3-4 篇文章;读论文,更多的是甄别和鉴赏; 思考 多找亮点,少挑毛病 拓宽思路,勿过度钻研 筛选 文章整体 题目:是否有趣有料; 出处:作者,机构; 文章:结构是否紧凑,引用是否全面;摘要是否突出; 图片:说明完整,自成一体又与文字呼应; 文章内容 问题明确,角度合理;与读者对话,而非自话; 跟踪热点 阅读 粗细有度 略读:拓宽视野——看问题,看方法,看角度 精度:不错过每一点细节 (不急于深入细节,更不要在知道和明白之间徘徊) 善于发散 多思考,多关联;拓宽和深入比阅读本身更有价值; 量变到质变 分享 把问题和方法简单讲清楚,才算真懂; 意义:对自我的深化与扩...

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「Python」 PyAV

官方文档 http://docs.mikeboers.com/pyav/develop/ github:https://github.com/mikeboers/PyAV 功能:; libav是部分ffmpeg开发人员出走后另外成立的项目,功能和ffmpeg基本一致。pyav是对libav的python语言binding。 libav的官网:https://libav.org/ libav播放rtsp的例子:https://github.com/mikeboers/PyAV/issues/300 一、 安装 pip 先安装 ffmpeg pip install av conda conda install av -c conda-forge 详细安装教程 ...

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