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岩石or金属,Pytorch经典二分类问题

Each number represents the energy within a particular frequency band, integrated over a certain period...sonar数据集中有208条数据，每一条数据都有60种特征，数据的最后一列是类别标签，分别是M和R 代表了岩石和金属 然后我们编写代码实现一个简单的二分类的神经网络。...deep （有三层隐藏层）一个是很浅的网络叫做wide（一个隐藏层） class Wide(nn.Module): def __init__(self): super()....x=self.act3(self.layer3(x)) x=self.sigmoid(self.output(x)) return x 然后我们打印一下参数来看一下 这两个网络的参数量分别是多少...copy.deepcopy(model.state_dict()) model.load_state_dict(best_weights) return best_acc 接下来划分数据集，然后在两个模型上分别验证其准确率

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哈达玛矩阵指导下的在线哈希学习新方法

但最近邻搜索有两个关键问题：1、特征维度较高；2、数据量较大。例如，简单的穷尽搜索，需要将原始数据从存储中加载到内存，这将面临非常高的时间复杂度，成为现实应用中所必须解决需要解决的一个瓶颈问题。...不同于基于树的索引将数据空间进行递归的划分，哈希类算法重复的对整个数据空间进行二类划分，同时对于每一个划分进行一次二值编码。...具体而言，通过基于锚点的核函数将原始空间中的数据映射到特征空间，然后数据Xi有了一种新的表示，如下： 注：下标m，代表有m个锚点。 为了获得这些锚，作者假设了在初始阶段有m个数据点可用。...NUS-WIDE：从Flickr收集，包含296648张图，共有81个标签，作者根据前10个频繁标签从整个数据集中保留了186577张标记图像，其中2000幅图像作为查询集，其余的作为检索集。...在NUS-WIDE 中mAP、 Precision@H2指标的性能表现如上。 在NUS-WIDE数据集中，两个指标的表现中，HMOH胜过了所有的SOTA方法。

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    如何在 Stata 中进行数据形态转换？用10个示例掌握 reshape 命令

    在数据分析中， 我们所获取的数据集通常具有不同的形态（form），具体有长形（long form）和宽形（wide form）两种（见下方图1和图2）。...i(id) j(year) //该数据集是一个 wide 形，将其转换成 long 形数据list, sep(3)reshape wide inc ue, i(id) j(year) //同理，把转换后的数据集转回...wide 形listgenerate id = _n //没有ID变量时可以创建一个示例 2：i 不唯一时由 wide 转 long （报错）use "https://www.stata-press.com...bp2005 和 pl2005 是一个同 age 一样的固定变量，此时除了用 rename 命令改名之外，还可以于转换时在 j 中设定转换后的具体数值。...正如我们看到的那样，有时发生错误会报错，但有时不会，这便需要我们对数据形态有一个充分的把握。此外，数据处理的过程除了耐心和细心，技术上看，还体现了对众多命令工具的组合能力以及对单一命令的扩展能力。

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    Google Earth Engine ——数据全解析专辑（COPERNICUSS1_GRD）20154至今哨兵-1号合成孔径雷达 (SAR) 数据集

    新资产在可用后的两天内被摄取。 此集合包含所有 GRD 场景。每个场景具有 3 种分辨率（10、25 或 40 米）、4 种波段组合（对应于场景极化）和 3 种仪器模式之一。...在镶嵌上下文中使用集合可能需要过滤到一组同质的波段和参数。有关集合使用和预处理的详细信息，请参阅本文。每个场景包含 4 个可能的极化波段中的 1 个或 2 个，具体取决于仪器的极化设置。...HH + HV：双频交叉极化，水平发射/垂直接收 每个场景还包括一个附加的“角度”带，其中包含从椭球每个点的近似入射角（以度为单位）。...该波段是通过插入每个资产提供的“geolocationGridPoint”网格字段的“incidenceAngle”属性来生成的。...有关使用 Sentinel-1 影像的进一步建议，请参阅 Guido Lemoine 的 SAR 基础教程和 Mort Canty 的 SAR 变化检测教程。 该集合是即时计算的。

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    Salesforce学习 权限管理

    常用的有Profiles（简档）、Permissions Set（权限集）、Role Hierarchy（角色层级结构）和Organization-Wide（组织范围）这四项用来控制控制相应的权限。...这段话很明确的定义了用户通过Profile来获取对象的元数据（这里指具体字段和对象定义）和数据，并且可以规定了在不同的应用中可以做什么。...展开来讲： ・用户可以看到哪些对象 ・用户可以看到每个对象的哪些字段 ・用户可以对哪些对象有什么权限（CRUD） ・用户可以看到哪些应用 ・用户可以看到对象在不同的应用中的展现形式...这段话说明Permission Set的权限范围和Profile是类似的，但是不同的是一个用户可以同时拥有N（>= 0）个Permission Sets而只能拥有一个Profile。...字段级安全性控制配置文件或权限集可以查看和编辑的字段，覆盖任何限制较少的字段访问，并控制页面布局和搜索布局中的设置。

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    Wide&Deep： Wide & Deep Learning for Recommender System》

    可以联想到NLP中的词向量，不同词的词向量有相关性，因此文中也称Generalization是基于相关性之间的传递。这类模型的代表是DNN和FM。...Deep 该部分是前馈神经网络，网络会对一些sparse特征（如ID类特征）学习一个低维的dense embeddings（维度量级通常在O(10)到O(100)之间），然后和一些原始dense特征一起作为网络的输入...实验细节 训练样本约5000亿 Categorical 特征（sparse）会有一个过滤阈值，即至少在训练集中出现m次才会被加入 Continuous 特征（dense）通过CDF被归一化到 [0,1]...结合业务思考，在Google Play商店的app下载中，不断有新的app推出，并且有很多“非常冷门、小众”的app，而现在的智能手机user几乎全部会安装一系列必要的app。...论文中也在Wide&Deep的性能方面给出了介绍和实验，这里不做叙述，简而言之，这是一个可以在工业界实际落地使用的模型，模型代码已经开源并封装于TensorFlow。

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    你知道如何有效地写一篇文章的摘要吗？

    摘要可以说是你一篇文章最最重要的一部分，它囊括了你这篇文章的主要发现，所有的关键信息闪光点都集中于此。我们往往没有那么多时间去通读全文，你的文章值不值得进一步深读或者下载，往往取决于你的摘要。...是否有需要开发一种新的计算方法？我们需要阐明该研究的重要性。...例如： Here, we demonstrate that multiplexed error-robust FISH (MERFISH) can achieve near-genome-wide, spatially...为了避免混淆，同时又为了简洁起见，应避免抽象的术语和缩写，否则你会在较长的介绍中进行详细说明或定义。 我要首先写摘要还是最后写摘要？ 这是一个很多人会问的问题。...但是答案是都可以，因为写作本来就是一个反复的过程。 从理论上讲，你的摘要应该是论文的概述（演讲或海报），反映出你论文的内容。因此，在你决定写完了论文的其余部分之后，最后写摘要是有帮助的。

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    推荐系统中的自动化特征工程

    通过运用领域知识，在原始数据集中构造解释变量，有利于机器学习模型预测目标。传统的特征工程方法是运用与问题相关的领域专业知识，从数据集中提取特征。...二者的融合有两种方式：串行结构或并行结构。并行结构是在输出层对高阶部分和低阶部分进行连接。典型代表有：Wide&Deep、DeepFM、DCN和DIN。...Google 提出的Wide & Deep 学习模型，使得在同一个模型中达到记忆和泛化。 WideDeep 在Wide & Deep 模型中包括两部分，分别为Wide 模型和 Deep 模型。...在模型中，模型对这两个特征进行向量积叉乘，得到一个矩阵。wide模型可以对这些0-1的“特例”进行记忆，但对训练集中没有出现的特征对，wide就不会有任何效果。...下图是一个例子，wide对某个query和item起到正向作用。 Deep模型是一个前向神经网络。

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    【技术分享】推荐系统中的自动化特征工程

    通过运用领域知识，在原始数据集中构造解释变量，有利于机器学习模型预测目标。传统的特征工程方法是运用与问题相关的领域专业知识，从数据集中提取特征。...二者的融合有两种方式：串行结构或并行结构。并行结构是在输出层对高阶部分和低阶部分进行连接。典型代表有：Wide&Deep、DeepFM、DCN和DIN。...Google 提出的Wide & Deep 学习模型，使得在同一个模型中达到记忆和泛化。...[d0jzjk4bty.png] 在Wide & Deep 模型中包括两部分，分别为Wide 模型和 Deep 模型。其中wide部分用于记忆，deep部分用于泛化。...在模型中，模型对这两个特征进行向量积叉乘，得到一个矩阵。wide模型可以对这些0-1的“特例”进行记忆，但对训练集中没有出现的特征对，wide就不会有任何效果。

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    DDIA 读书分享 第二章：数据模型和查询语言

    当然有 ORM 框架可以帮我们搞定这些事情，但仍是不太方便。 盖茨简历 换另一个角度来说，关系模型很难直观的表示一对多的关系。比如简历上，一个人可能有多段教育经历和多段工作经历。...在简历的例子中，文档模型还有几个优势： 模式灵活：可以动态增删字段，如工作经历。 更好的局部性：一个人的所有属性被集中访问的同时，也被集中存储。...举个例子：如果想使用新的方式对你的数据集进行查询，你只需要在新的字段上建立一个索引。那么在查询时，你并不需要改变的你用户代码，查询优化器便会动态的选择可用索引。...找到其入边和出边，从而进行图遍历。 使用多种标签来标记不同类型边（关系）。 相对于关系型数据来说，可以在同一个图中保存异构类型的数据和关系，给了图极大的表达能力！...当然，一个简化的方法是可以在文件头声明一个公共前缀。

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    文献翻译：Java theory and practice: Fixing the Java Memory Model, Part 2

    这个月（2004-03）他展示了在新的 JMM 中，关键字 volatile 和 final 的语义将会如何改变，而这些改变会使这两个关键字的语义符合大多数开发者的理解。...在不同的线程中，操作执行的顺序在彼此之间是不确定的——如果你启动了两个线程，并且这两个线程之间没有通过共用的监视器进行同步，也没有操作同一个 volatile 变量的话，那么你对这两个线程中的各个操作执行时的相对顺序是无法进行任何推测的...译：在老的内存模型中，final 字段可能会出现改变其值的机制——在没有同步的情况下，另一个线程可能先看到 final 字段的默认值，然后才能看到正确值。...译：在新的内存模型中，在构造函数为 final 字段赋值和在另一个线程中读取对象的值这两个动作之间，有一个类似 happens-before 的机制。...对 final 字段的初始化操作并不会和冻结之后的操作进行重排序。

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    「ClickHouse系列」ClickHouse之MergeTree原理

    PARTITION BY: 指定分区字段, 可选 分区字段一般是一个Date类型或者DateTime类型的字段....PAIMARY KEY: 主键, 可选 默认情况下, 在Clickhouse中主键都是和排序字段(ORDER BY 子句指定字段)是一致的, 所以在大多数情况下, 不需要单独指定主键....数据parts可以用宽(Wide)或者紧凑(Compact)格式来存储. 在Wide格式中, 每一列都会被存储在磁盘的一个单独的文件中, 在Compact格式中, 所有的列都会被存在在同一个文件中....数据存储格式有表引擎的min_bytes_for_wide_part和min_rows_for_wide_part参数控制....如果数据parts的字节数小于相应的设置项, 则该部分以Compact格式存储, 反之以Wide格式存储. 如果这两个参数未被设置, 将会默认以Wide格式存储.

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    Android 逆向笔记 —— 说说 Dalvik 及其指令集

    在上面的例子中，第一个操作码就是 62，我们在 Dalvik 指令集中可以找到其代表的指令。关于 Dalvik 指令集，Android 开发者网站也做了总结，点我查看。...实际上，寄存器有两种命名方式，v 命名法 和 p 命名法。在介绍它们之前，先来说一些基本概念。...字段 字段的表示统一用如下格式： 类型;->字段名称：类型描述符 比如一个 com.test.Test 类中的一个 String 类型的 name 字段，在 Dalvik 中就可表示为： Lcom/test.../Test;->name:Ljava/lang/String 方法 方法的描述和字段的描述有一些类似，区别在于方法多了一个返回值的描述，其基本格式如下： 类型;->方法名(参数类型描述符)返回值类型描述符...字段操作指令 字段操作指令分为两类，分别是对于普通字段和静态字段的操作。

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    大数据 | 理解Spark的核心RDD

    RDD，全称为Resilient Distributed Datasets，是一个容错的、并行的数据结构，可以让用户显式地将数据存储到磁盘和内存中，并能控制数据的分区。...通常来讲，针对数据处理有几种常见模型，包括：Iterative Algorithms，Relational Queries，MapReduce，Stream Processing。...如果RDD的每个分区最多只能被一个Child RDD的一个分区使用，则称之为narrow dependency；若多个Child RDD分区都可以依赖，则称之为wide dependency。...RDD提供了两方面的特性persistence和patitioning，用户可以通过persist与patitionBy函数来控制RDD的这两个方面。...例如存在一个面向列的数据结构，其中一个实现为Int的数组，另一个实现为Float的数组。如果只需要访问Int字段，RDD的指针可以只访问Int数组，避免了对整个数据结构的扫描。

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    Java基础-Java中为什么字段不能被重写

    隐藏字段代替了重写 在java官方提供的tutorial有一段关于隐藏字段的明确定义： Within a class, a field that has the same name as a field...当一个子类定义了一个跟父类相同 名字的字段，子类就是定义了一个新的字段。这个字段在父类中被隐藏的，是不可重写的。...小结： 这个主要涉及到java里面一个字段隐藏的概念，父类和子类定义了一个同名的字段，不会报错。...但对于同一个对象，用父类的引用去取值(字段)，会取到父类的字段的值，用子类的引用去取值(字段)，则取到子类字段的值。...在实际的开发中，要尽量避免子类和父类使用相同的字段名，否则很容易引入一些不容易发现的bug。

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    001

    [ 数组类型 Lpackage/name/ObjectName;->FieldName:Ljava/lang/String; 字段格式：类型（包名+类名）-> 字段名称：字段类型 dalvik 指令...4 位 move-wide vA, vB 为 4 位的寄存器赋值，源和目的寄存器都为 4 位 move/form16 vAA, vBBBB 将 vBBBB 寄存器的值赋给 vAA 寄存器，源寄存器为...move-result vAA 将上一个 invoke 类型指令操作的单字非对象结果赋给 vAA 寄存器 move-result-wide vAA 将上一个 invoke 类型指令操作的双字非对象结果赋给...相同，只是参数寄存器使用 range 字节码指定了取值范围 fill-array-data vAA, +BBBBBBBB 用指定的数据填充数组， vAA 寄存器为数组引用，引用必须为基础类型的数组，在指令后面会紧跟一个数据表...、有符号右移、无符号右移

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    安卓逆向系列教程（一）Dalvik 指令集

    如果要处理 64 位的值，需要连续的两个寄存器，但是代码中仍然只写一个寄存器。这种情况下，你在代码中看到的vx实际上是指vx和vx + 1。 寄存器有两种命名方法。v命名法简单直接。...类定义 一个 smali 文件中存放一个类，文件开头保存类的各种信息。类的定义是这样的。...类还可以拥有注解，同样，这三条语句下方出现这样的代码： .annotation 键 = 值 ... .end annotation 这些语句下面就是类拥有的字段和方法。...那么这些指令有什么不同呢？首先要分辨两个概念，虚方法和直接方法（JVM 里面叫特殊方法）。...但是，finally中的逻辑在无异常情况下也会执行，所以需要复制一份到finally块的后面。 try-catch-finally 下面看看如果把这两个叠加起来会怎么样。

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    TensorFlow Wide And Deep 模型详解与应用

    作者 | 汪剑 责编 | 何永灿 Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中...feature column 的定义在可以在源代码的 feature_column.py 文件中找到，对应类为_FeatureColumn，该类定义了基本接口，是 wide and deep 模型中所有特征类的抽象父类...以下是所有特征的一个汇总图 图 3 wide and deep 模型特征类图 图中类与类的关系除了 inherit（继承）之外，同时我们也标出了特征类之间的构成关系：_BucketizedColumn...这个跟 bucket_size 和 lookup_config 这两个参数相关。在实际定义中，有且只定义其中一个参数。...的 SparseTensor 有相同的索引 (indices) 和维度 (dense_shape)。

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