博客目录

2019-01

Google ML Camp 总结

项目

三天内和两个队友合作完成了一个项目,基本是零基础,最后还能有展示的Demo,感觉很棒。总结这次项目(NLP)的开发流程如下

开发流程

  • 选题+创意构想(头脑风暴)
  • 数据集分析+数据可视化
  • 数据清理
  • 模型构建(先有个baseline,后面可以大家一起构想;baseline应该先满足end2end)
  • Tuning (这个可以一直进行,但是要保证其它部分有充足时间)
  • Demo (手机App>=网页>电脑App)
  • Poster + PPT
  • Presentation

2019-01-20 08:00 CST 阅读更多

Linux Tutor

Linux 私房菜

命令

2019-01-19 08:00 CST 阅读更多

2018-11

《不平等的代价》阅读笔记

无特指则为美国

序言

  • 2011 占领华尔街 占领运动
  • 市场失灵
    • 最严重的表现为失业(9%)
  • 公平竞争感
  • “一美元一票”

2018-11-27 08:00 CST 阅读更多

Tikz

图片放置

\begin{figure}[htbp]
    \centering
    \subfloat[subtitle1]{
        \begin{tikzpicture}
            %code
        \end{tikzpicture}
    }
    \subfloat[subtitle2]{
        \begin{tikzpicture}
            %code
        \end{tikzpicture}
    }
    \caption{caption}
\end{figure}

\tikz %code

2018-11-20 08:00 CST 阅读更多

icarus-verilog

Mac

  • brew install icarus-verilog
  • download software Scansion

2018-11-18 08:00 CST 阅读更多

Math 未分类

特殊函数

Gamma Function

  • Gamma Function: $\Gamma(x)=\int^\infty_0e^{-t}t^{x-1}dt$
  • 性质
    • $\Gamma(x+1)=x\Gamma(x)$
    • $\Gamma(n+1)=n!$
    • $\Gamma(\frac{1}{2})=\sqrt{\pi}$
    • $\Gamma(n+\frac{1}{2})=\frac{\sqrt\pi}{2^n}(2n-1)!!$
    • $\Gamma(\frac{1}{2}-n)=(-1)^n\frac{2^n\sqrt{\pi}}{(2n-1)}!!$
  • $I_n=\int^\infty_0x^ne^{-x^2}dx=\frac{1}{2}\Gamma(\frac{n+1}{2})$
  • Guassian Integral: $\int_{-\infty}^{\infty}ae^{\frac{-(x-b)^2}{c^2}}=ac\sqrt{\pi}$

2018-11-15 08:00 CST 阅读更多

Logging module

Logging module

level

CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET

2018-11-12 08:00 CST 阅读更多

2018-09

Python Read binary data

open

参数

open(name, mode, buffering)

打开模式

  • r 只读,文件的指针将会放在文件的开头
  • rb 以二进制打开
  • r+ 打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。
  • rb+

2018-09-03 08:00 CST 阅读更多

2018-08

TensorFlow Picture Handle

图片的基础知识

像素值只有0,1: 二值图
0-255:256级灰度图
图像位数通常是8位。简单可认为一张单通道8位彩色图有三通道RGB
转换为灰度公式很多,如: $$Gray = R30%+G59%+B*11%$$

亮度

RGB颜色空间本身就是源于物体发光,每个通道上的值表示的是该通道上的光强,调整光强即是调整亮度。可以有如下公式: $$亮度=R0.299+G0.587+B*0.114$$ $$l = (max(rgb) + min(rgb)) / 2$$

对比度

对比度反应了图片上亮区域和暗区域的层次感。而反应到图像编辑上,调整对比度就是在保证平均亮度不变的情况下,扩大或缩小亮的点和暗的点的差异

$$Out = Average + (In – Average) * ( 1 + percent)$$

其中In表示原始像素点亮度,Average表示整张图片的平均亮度,Out表示调整后的亮度,而percent即调整范围[-1,1]

2018-08-31 08:00 CST 阅读更多

Tensorflow Experiment

前言

《深度学习》终于获得了“过半警告”,不过CNN,RNN都还没学。前面的很多算法都没有实践看过效果,决定在Tensorflow上实现一下。

参考的资料有:《Tensorflow 实现Goolge深度学习框架》 莫烦的网络教程、

这个系列尽可能做的好一点,加深对参数的理解和使用

2018-08-28 08:00 CST 阅读更多