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机器学习 基础理论 学习笔记 (8)特征选择(feature selection)(一)

0.说明本文也许比较乱,请看目录再食用。后续会出文机器学习基础理论学习笔记(8)特征选择(featureselection)(二)将分类问题和回归问题分开总结。以及或将出文机器学习基础理论学习笔记(8)特征选择(featureselection)(三)将sklearn上面实现的特征选择API和方法总结。1.特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题,其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant)的特征,从而达到减少特征个数,提高模型精确度,减少运行时间的目的。另一方面,选取出真正相关的特征简化模型,协助理解数据产生的过程。并且常能听到“数据和

安装APK提示Failure [INSTALL_FAILED_INVALID_APK: Failed to extract native libraries, res=-2]

Failedtoextractnativelibraries,res=-2最近升级了项目的gradle版本,打包的apk,通过adb安装,提示Failure[INSTALL_FAILED_INVALID_APK:Failedtoextractnativelibraries,res=-2]将apk放入Androidstudio中发现,Androidmanifest文件的application节点多了一个属性android:extractNativeLibs="false",查询之后,才知道这个属性会控制会控制在打包的时候,对so库是否进行压缩,并使用zipalign做对齐操作。extractNa

安装APK提示Failure [INSTALL_FAILED_INVALID_APK: Failed to extract native libraries, res=-2]

Failedtoextractnativelibraries,res=-2最近升级了项目的gradle版本,打包的apk,通过adb安装,提示Failure[INSTALL_FAILED_INVALID_APK:Failedtoextractnativelibraries,res=-2]将apk放入Androidstudio中发现,Androidmanifest文件的application节点多了一个属性android:extractNativeLibs="false",查询之后,才知道这个属性会控制会控制在打包的时候,对so库是否进行压缩,并使用zipalign做对齐操作。extractNa

【SQL开发实战技巧】系列(十八):数据仓库中时间类型操作(进阶)INTERVAL、EXTRACT以及如何确定一年是否为闰年及周的计算

系列文章目录【SQL开发实战技巧】系列(一):关于SQL不得不说的那些事【SQL开发实战技巧】系列(二):简单单表查询【SQL开发实战技巧】系列(三):SQL排序的那些事【SQL开发实战技巧】系列(四):从执行计划讨论UNIONALL与空字符串&UNION与OR的使用注意事项【SQL开发实战技巧】系列(五):从执行计划看IN、EXISTS和INNERJOIN效率,我们要分场景不要死记网上结论【SQL开发实战技巧】系列(六):从执行计划看NOTIN、NOTEXISTS和LEFTJOIN效率,记住内外关联条件不要乱放【SQL开发实战技巧】系列(七):从有重复数据前提下如何比较出两个表中的差异数据及

【SQL开发实战技巧】系列(十八):数据仓库中时间类型操作(进阶)INTERVAL、EXTRACT以及如何确定一年是否为闰年及周的计算

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【论文解读】Attentional Feature Fusion

【论文解读】AttentionalFeatureFusion一、研究背景二、Multi-scaleChannelAttentionModule(MS-CAM)三、AttentionalFeatureFusion(AFF)四、IterativeAttentionalFeatureFusion(IAFF)五、实例:替换ResNet,FPN和InceptionNet中的特征融合六、实验1数据集及实验设置2消融实验3对比实验首先附上论文地址和代码:论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9423114代码地址:https://github.com/Yimia

【论文解读】Attentional Feature Fusion

【论文解读】AttentionalFeatureFusion一、研究背景二、Multi-scaleChannelAttentionModule(MS-CAM)三、AttentionalFeatureFusion(AFF)四、IterativeAttentionalFeatureFusion(IAFF)五、实例:替换ResNet,FPN和InceptionNet中的特征融合六、实验1数据集及实验设置2消融实验3对比实验首先附上论文地址和代码:论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/9423114代码地址:https://github.com/Yimia

Unity Render Feature示例

参考教程:ScriptableRenderFeatureUnity版本:2019.4搭建URP场景RenderFeature作用是支持SRP扩展自定义渲染pass,因此需要在SRP下使用,这里选择URP,在packagemanager中找到UniversalRP并install。 创建一个前向渲染管线资产,会生成一个UniversalRenderPipelineAsset和UniversalRenderPipelineAsset_Renderer文件。 在Edit-ProjectSettings-Graphics中将渲染管线设置为刚设置好的URPAsset 场景就自由发挥搭建吧RenderFe

Unity Render Feature示例

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Attentional Feature Fusion 注意力特征融合

AttentionalFeatureFusion注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法,基于注意力机制的AAF,与此前的SENet、SKNet等很相似,但AFF性能优于它们,并且适用于更广泛的场景,包括短和长跳连接以及在Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融合,即插即用!本篇博客主要参考自知乎作者OucQxw,知乎原文地址:https://zhuanlan.zhihu.com/p/424031096论文下载地址:https://arxiv.org/pdf/2009.14082.pdfGithub代码地址:https://github.com/Yimia