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华为人才招聘

hx012

工作地点: 杭州、西安工作岗位：调度算法工程师、运营算法工程师（针对华为云官网的搜索推荐等运营算法工作） [图片] [链接]
待分类 Q&A 495 浏览 • 20 悬赏

请问 example oracle 和后面那个红框的分布是什么意思？

2010_someone - 2010_default_intro

[图片] 请问 example oracle 和后面那个红框的分布是什么意思？
待分类 Q&A 454 浏览 • 20 悬赏

FSICFR 或者 CFRM 算法训练后如何应用于实际的游戏中?

2016_someone - 2016_default_intro

目前 Lair Dice (1dice vs 1 dice) 的游戏, 使用 FSICFR 训练了一个策略概率分布的 Information Set. 发现不知道怎么应用到游戏之中了, 我碰到的问题如下: 选择相应的游戏回合的 next move 中的最大概率, 每次选择最大概率的 next mov ....
待分类 Q&A 447 浏览 • 20 悬赏

数据老是错误，不知道为什么

2003_someone - 2003_default_intro

数据老是提示错误，这是为什么啊
待分类 Q&A 430 浏览 • 20 悬赏

怎么写代码呢

2021_someone - 2021_default_intro

大家是怎么写作代码的，能分享一下经验吗
待分类 Q&A 417 浏览 • 20 悬赏

学习代码写作怎么写

2015_someone - 2015_default_intro

大家写代码是怎么写的，能学习一下，分享吗
深度学习 Q&A 440 浏览 • 20 悬赏

学习数据代码

2028_someone - 2028_default_intro

希望大家能多多讨论一下数据代码的写作
待分类 Q&A 432 浏览 • 20 悬赏

关于机器学习归一化

2017_someone - 2017_default_intro

训练模型的时候会对训练集归一化，然后交叉验证时用的测试集也是用的归一化后的数据，但是实际使用模型的时候入参传的是未归一化的数据，这不是跟测试集的效果不一样了么？
深度学习神经网络算法 Q&A 457 浏览 • 80 悬赏

Xavier 论文疑惑（论文标题：Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks）

2029_someone - 2029_default_intro

[图片] 1. 为什么不是 W 推向 0 来实现？ 2. 对于 tanh，为什么第一层先于后层饱和？ [图片]
TCP Q&A 425 浏览 • 20 悬赏

TCP 报文格式高清图

网名真好吃咩 - 网名真好吃咩

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待分类 Q&A 416 浏览 • 20 悬赏

SVM 优化出来支持向量点的不等式约束不等于 1 是为什么？

2009_someone - 2009_default_intro

import numpy as np import random import matplotlib.pyplot as plt C=1 def selectj(i,n): j = i while(j==i): j = random.randint(0,5) return j xt1 = np.ar ....
待分类 Q&A 448 浏览 • 30 悬赏

机器学习：K 折交叉验证的问题

2006_someone - 2006_default_intro

机器学习里面 K 折交叉验证，到底验证的是什么？比如，我需要一个模型，然后用了 K 折交叉验证，k 次的训练集都不一样，那么模型中算出来的参数也不一样，那我不就相当于有了 k 个模型。那 K 次的 MSE 平均得到模型的评估值有什么意义？另外，那我该怎么确定模型的参数？
TensorFlow 图像识别神经网络 python Q&A 512 浏览 • 20 悬赏

在 faster-RCNN 中，最后一层输出的 bbox_pred 是什么

2002_someone - 2002_default_intro

如题，我在阅读[链接]代码中，看到最后一层除了输出各分类的评分，还看到了“bbox_pred” 这个的 shape[-1 , classNumber*4] , 这是 bbox 吗？bbox 不是已经在 rpn 网络中生成了吗？
待分类 Q&A 435 浏览 • 20 悬赏

人脸识别如何快速工作

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假设我有一个训练好的人脸识别系统，那么对于一个需要识别的目标，我如何迅速将他与亿万集的人脸数据库进行对比，给出结果
待分类 Q&A 426 浏览 • 30 悬赏

如何强化数据集中某个特征的影响？

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在我的数据集中，总共有 180 个特征，所有的特征都归一化到了 0-1 区间，但是其中有两个非常重要，其他的也不能去掉，通过对特征施加权重可以实现吗。另外，如果对这些特征施加权重，所有权重之和为 1，也就是说有 180 个权重，所有权中加和为 1，而我的特征已经归一化到了 0-1 区间，在与权重相乘 ....

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