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【机器学习基础】第四十七课：[特征选择与稀疏学习]嵌入式选择与L1正则化

L1正则化，L2正则化，岭回归，LASSO，近端梯度下降（PGD），连续函数，一致连续（均匀连续），利普希茨连续（Lipschitz continuity），利普希茨常数

【机器学习基础】系列博客为参考周志华老师的《机器学习》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.嵌入式选择与L1正则化在过滤式和包裹式特征选择方法中，特征选择过程与学习器训练过程有明显的分别；与此不同，嵌入式特征选择是将特征选择过程与学习器训练过程融为一体，两者在同一个优化过程中完成，即在学习器训练过程中自动地进行了特征选择。 ...

Posted by x-jeff on December 17, 2023

【论文阅读】CSPNET：A NEW BACKBONE THAT CAN ENHANCE LEARNING CAPABILITY OF CNN

CSPNet，CIO，EFM，CSPDenseNet，CSPResNeXt

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 神经网络以被证明当其变得deeper和wider时，性能也会更好。但是计算成本也会越高。因此轻量级的模型受到越来越多的关注。我们研究了一些先进方法（如ResNet、ResNeXt、DenseNet）的计算成本。并进一步开发了可以高效计算的组件，使上述网络能够在不牺牲性能的情况下部署在CPU或移...

Posted by x-jeff on December 16, 2023

【C++基础】第八十九课：[面向对象程序设计]继承中的类作用域

继承中的类作用域

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.继承中的类作用域每个类定义自己的作用域，在这个作用域内我们定义类的成员。当存在继承关系时，派生类的作用域嵌套在其基类的作用域之内。如果一个名字在派生类的作用域内无法正确解析，则编译器将继续在外层的基类作用...

Posted by x-jeff on December 14, 2023

【论文阅读】Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

ResNeXt

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 代码和模型见：https://github.com/facebookresearch/ResNeXt。我们提出的ResNeXt融合了VGG、ResNets和Inception模型（Inception-v1，Inception-v2/v3，Inception-v4）的思想，见Fig1...

Posted by x-jeff on December 11, 2023

【论文阅读】Network In Network

NIN

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 我们提出了mlpconv层，其和传统的线性卷积层的比较见Fig1。mlpconv层和传统的线性卷积层都是将局部感受野映射到了输出特征向量。但不同之处在于，mlpconv使用了多层感知器（multilayer perceptron，MLP），其包含多个全连接层和非线性激活函数。而我们提出的方法N...

Posted by x-jeff on December 10, 2023

【网络是怎样连接的】第2章：用电信号传输TCP/IP数据——探索协议栈和网卡

协议栈，TCP协议，UDP协议，IP协议，ICMP协议，ARP协议，套接字，TCP头部，以太网头部，IP头部，MAC头部，网络包，ACK号，ARP

博客为参考《网络是怎样连接的》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.前言 👉热身问答，下列说法是正确的还是错误的：我们现在使用的以太网中存在不符合国际标准（IEEE802.3/802.2）的部分。 TCP/IP是由TCP和IP两个协议的名字组合而成的，最开始这两个协议是合在一起的。网络包通信技术是20世纪60...

Posted by x-jeff on December 9, 2023

【论文阅读】SimCC：a Simple Coordinate Classification Perspective for Human Pose Estimation

SimCC

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 在2D Human Pose Estimation (HPE)领域中，基于2D heatmap的方法是绝对的主流。尽管基于heatmap的方法取得了很大的成功，但是其存在着严重的量化误差，这是由将连续的坐标值映射到离散的二维下采样heatmap上引起的。这种量化误差带来了几个众所周知的缺点...

Posted by x-jeff on December 8, 2023

【论文阅读】Densely Connected Convolutional Networks

DenseNet

本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.Introduction 代码和预训练模型：https://github.com/liuzhuang13/DenseNet。 CNN已经成为了目标检测领域主要的机器学习方法。最初的LeNet5只有5层，到VGG发展为19层，直到Highway Networks和ResNets才突破100层。随着CNN变得...

Posted by x-jeff on November 12, 2023

【C++基础】第八十八课：[面向对象程序设计]访问控制与继承

访问控制与继承

【C++基础】系列博客为参考《C++ Primer中文版（第5版）》（C++11标准）一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.访问控制与继承每个类分别控制自己的成员初始化过程，与之类似，每个类还分别控制着其成员对于派生类来说是否可访问（accessible）。 1.1.受保护的成员如前所述，一个类使用protected关键...

Posted by x-jeff on November 9, 2023

【啊哈！算法】第八章：更多精彩算法

割点，割边，tarjan算法，二分图最大匹配，匈牙利算法

博客为参考《啊哈！算法》一书，自己所做的读书笔记。本文为原创文章，未经本人允许，禁止转载。转载请注明出处。 1.镖局运镖——图的最小生成树 kruskal算法：kruskal算法。 2.再谈最小生成树 prim算法：prim算法。 3.重要城市——图的割点在上述无向连通图中，如果删除2号顶点后，图不再连通（即任意两点之间不能相互到达），我们称这样的顶点为割点（或者...

Posted by x-jeff on November 3, 2023

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