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概率密度分布(distribution)的均值(期望)(mean)和中值中位数(median)

文章目录前言中值中值计算和期望的不同前言一开始看到themedianofthisdistribution的时候,人是懵逼的,我这么孤陋寡闻吗?分布竟然还有中值?不是只有期望吗?中值那么中值到底是什么呢?我们知道一个概率密度函数的积分是1,因此我们可以找到一条竖线,将其分为两部分,左边面积为1/2,右边面积为1/2。这条线所对应的横坐标就是这个分布的中值,如下图所示(横坐标标识随机变量x的取值范围,纵坐标表示概率密度):上面这一条线将面积一分为2,该竖线对应的横坐标就是该分布的中值!!现实含义:有一半的概率会落在竖线左边,另一半的概率落在右边,所以叫做中值。。。。。中值计算所以,给你一个分布,你

[前端小项目] 模糊加载 blurry loading (50projects50days)

?前言这个小项目源于github项目:✨50projects50days,这个项目包含了50个小型前端项目,适合学习了Html+Css+JavaScript但是还没有学习框架的前端新手作为练习。这里是原项目对模糊加载的代码实现?BlurryLoading.?分析变化过程:数字从0不断增长到100;中间的百分比数字逐渐消失,即透明度opacity到1到0;背景图片从模糊变为清晰,滤镜filter:blur()的参数设置为从30px到0px.?布局body使用flex布局,将文字置于屏幕中央即可。?图片大小图片的宽高如果只是设置成100vw和100vh的话,在边界处会出现白色模糊区域(滤镜导致)。

[前端小项目] 模糊加载 blurry loading (50projects50days)

?前言这个小项目源于github项目:✨50projects50days,这个项目包含了50个小型前端项目,适合学习了Html+Css+JavaScript但是还没有学习框架的前端新手作为练习。这里是原项目对模糊加载的代码实现?BlurryLoading.?分析变化过程:数字从0不断增长到100;中间的百分比数字逐渐消失,即透明度opacity到1到0;背景图片从模糊变为清晰,滤镜filter:blur()的参数设置为从30px到0px.?布局body使用flex布局,将文字置于屏幕中央即可。?图片大小图片的宽高如果只是设置成100vw和100vh的话,在边界处会出现白色模糊区域(滤镜导致)。

50 Projects(大抵会不足50个,毕竟目的是了解语法构造去制作游戏)

50Projects01ExpandingCards(附带新手菜鸡注释)LiveDemoHTML:ExpandingcardsExploreWorldWildForestSunnyBeachCityonWinterMountains-CloudsCSS*{box-sizing:border-box;}body{display:flex;align-items:center;justify-content:center;height:100vh;overflow:hidden;margin:0;}.container{display:flex;width:90vw;}.panel{backgro

50 Projects(大抵会不足50个,毕竟目的是了解语法构造去制作游戏)

50Projects01ExpandingCards(附带新手菜鸡注释)LiveDemoHTML:ExpandingcardsExploreWorldWildForestSunnyBeachCityonWinterMountains-CloudsCSS*{box-sizing:border-box;}body{display:flex;align-items:center;justify-content:center;height:100vh;overflow:hidden;margin:0;}.container{display:flex;width:90vw;}.panel{backgro

小样本利器1.半监督一致性正则 Temporal Ensemble & Mean Teacher代码实现

这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督,文本对抗,文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上,最大化模型的泛化能力,让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过DataAugmentation,不熟悉的童鞋看过来中文NER的那些事儿4.数据增强在NER的尝试。样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性,另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力。这一章我们来聊聊半监督方案中的一致性正则~一致性正则~一个好的分类器应该对相似的样本点给出一致的预测,于是在训练中通过约束样本和注入噪声

小样本利器1.半监督一致性正则 Temporal Ensemble & Mean Teacher代码实现

这个系列我们用现实中经常碰到的小样本问题来串联半监督,文本对抗,文本增强等模型优化方案。小样本的核心在于如何在有限的标注样本上,最大化模型的泛化能力,让模型对unseen的样本拥有很好的预测效果。之前在NER系列中我们已经介绍过DataAugmentation,不熟悉的童鞋看过来中文NER的那些事儿4.数据增强在NER的尝试。样本增强是通过提高标注样本的丰富度来提升模型泛化性,另一个方向半监督方案则是通过利用大量的相同领域未标注数据来提升模型的样本外预测能力。这一章我们来聊聊半监督方案中的一致性正则~一致性正则~一个好的分类器应该对相似的样本点给出一致的预测,于是在训练中通过约束样本和注入噪声

[前端小项目] 扩展卡片 Expanding Cards(50projects50days)

?前言这个小项目源于github项目:✨50projects50days,这个项目包含了50个小型前端项目,适合学习了Html+Css+JavaScript但是还没有学习框架的前端新手作为练习。这里是原项目的代码实现?扩展卡片ExpandingCards?分析?布局卡片横向排列,可以使用flex布局.文字位于卡片左下角,可以将卡片设置为相对定位position:relative;,文字设置为绝对定位position:absolute;,然后设置left和bottom属性.?文字样式大卡片有文字,小卡片没有文字,一开始的想法是给小卡片的文字设置display:none;,大卡片的文字设置disp

[前端小项目] 扩展卡片 Expanding Cards(50projects50days)

?前言这个小项目源于github项目:✨50projects50days,这个项目包含了50个小型前端项目,适合学习了Html+Css+JavaScript但是还没有学习框架的前端新手作为练习。这里是原项目的代码实现?扩展卡片ExpandingCards?分析?布局卡片横向排列,可以使用flex布局.文字位于卡片左下角,可以将卡片设置为相对定位position:relative;,文字设置为绝对定位position:absolute;,然后设置left和bottom属性.?文字样式大卡片有文字,小卡片没有文字,一开始的想法是给小卡片的文字设置display:none;,大卡片的文字设置disp