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    NLP 语义匹配：业务场景、数据集及比赛

    Q3：怎么制作训练集？ A：同样容易遇到冷启动，假如现在已经梳理完知识库，怎么生成我们的训练集？ 可以通过，如同一个含义的标准问作为一对正样本，不同含义的标准问为一对负样本，但这样容易训练集不够丰富。...相关竞赛/公开数据集 除了分享以上两个我遇到过的实际业务场景，我们也可以通过一些竞赛的比赛背景，去了解语义匹配的应用。...百度千言数据集： LCQMC（A Large-scale Chinese Question Matching Corpus）, 百度知道领域的中文问题匹配数据集； BQ Corpus（Bank Question...Corpus）, 银行金融领域的问题匹配数据； PAWS-X (中文)：语义匹配中难度很高的数据集。...数据集里包含了释义对和非释义对，即识别一对句子是否具有相同的释义（含义），特点是具有高度重叠词汇，对于进一步提升模型对于强负例的判断很有帮助。

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    YbtOJ 574「二分图匹配」孤立点集

    YbtOJ 574「二分图匹配」孤立点集 题目链接：YbtOJ #574 小 A 有一张 n 个点 m 条边的 DAG，他想要知道最多能选出多少个点，使得这些点中不存在某两个点满足 其中一个点能到达另一个点...那么我们就可以在这个二分图 G=\langle \langle V_o,V_i\rangle,E’\rangle 上跑最大匹配。...每匹配 1 条边，链的个数就减少 1，则有最小链覆盖的大小等于 n 减去最大匹配的大小。 继续考虑如何从二分图最大匹配中，构造出最长反链。 首先需要构造二分图最大独立集。...我们可以从右侧的非匹配点开始 DFS，右侧的点只能走非匹配边向左访问，左侧的点只能走匹配边向右访问： 取左侧被 DFS 到的点，以及右侧没被 DFS 到的点，我们可以证明这些点为一个最小点覆盖。...最大独立集等于最小点覆盖的补集，那么只要选出左侧没被 DFS 到的点和右侧被 DFS 到的点就行了。

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    三维重建10-立体匹配6，解析KITTI立体匹配数据集

    对于立体匹配的研究来说，高质量的数据集非常关键。我之前在文章74....三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集介绍了非常著名的MiddleBurry数据集，我们看到了这个数据集从初创到后面成熟的完整过程。...作者测试了好几种在当时特别有代表性的立体匹配算法，它们在MiddleBurry等别的数据集上表现很好，而有趣的是在KITTI2012的数据集上却表现很不好。...正如作者在论文的总结中所说，新的数据集的提出，弥补了之前像MiddleBurry这样的数据集的缺陷，给立体匹配领域带来了新的挑战，这将使得这些算法不能再过拟合到有限的数据集上。...三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集 67. 三维重建2——相机几何参数标定 69. 三维重建4——立体校正(Recitification)

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    三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集

    最早期的测试图集(2001年及以前） 在第1节提到的论文中，作者说明了测试数据集的构成，这些数据集就是MiddleBurry立体匹配数据集网站上的2001版数据集。...这里用到的是一种叫做格雷码的图案(Gray-Code)，是一种黑白条纹图案。 为了理解作者是如何获取高精度视差图的，我们需要先理解下结构光三维重建的原理。...作者用的投影仪是Sony VPL-CX10，投出的图案是1024x768像素，所以用10位编码足够了，也就是投出10个水平序列图案和10个垂直序列图案。...四. 2014年，更加复杂的制作技术 前面讲的数据集在立体匹配的研究中起了非常大的作用，很多重要的方法都是在这时候的数据集上进行评价和改进的。...总结 这篇文章里，我为你介绍了几种核心的立体匹配评价指标，以及MiddleBurry大学的几代立体匹配数据集的制作方式。

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    最全二分图总结（最大匹配、最大权匹配、点覆盖、独立集、路径覆盖，带证明和例题）

    2020.8.22 再次和二分图不期而遇，这次学完了二分图最大权匹配、覆盖、独立集的内容，还给别人讲课理解的较为透彻，故决定完善此博客，我也是从小白过来的，明白自学找博客找教学很累，网上的东西参差不齐，...匹配 1.匹配：给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集{E}中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配。...由于最小点覆盖>=最大匹配数&&最小点覆盖匹配数，故最小点覆盖最大匹配数 2. 最大独立集 最大独立集：选取尽可能多的点使得点集中所有点两两之间无边相连。...最大团：选取尽可能多的点使得点集中所有点两两之间都有边相连，与最大独立集互补。...，那么图中就不存在边了，那么剩下的就是最大独立集，由于最小点覆盖数=最大匹配数，故最大独立集 = n – 最大匹配数 3.

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    全民运动日：私教太贵请不起？VRPinea送你一整套定制化运动方案

    《VR乒乓》提供4种不同的游戏模式供玩家选择，包括练习模式、匹配模式、比赛模式和街机模式等。玩家可以根据自己的需求匹配对应的AI对手进行练习或者比赛。此外，《VR乒乓球》也可支持在线联机对抗。...简介：《羽毛高远球VR》是一款与羽毛球相关的VR游戏 ，游戏共有两种模式：匹配竞技与休闲娱乐。在匹配竞技中，玩家可以使用各种打羽毛球的技巧，如高远球、扣杀、吊球等。...休闲模式则包含了些许小游戏，玩家可以把羽毛球拍到靶子上得分，可以把羽毛球拍拍到海底生物上，也可以用电力苍蝇拍打苍蝇，还可以用羽毛球拍拍足球。玩家可随心所欲的挥拍击打任何事物。...游戏内容包括一个如霓虹灯照射下的环境中拿着一个类似球拍的物体击打飞来的球。玩法也很简单，两名玩家分别在场地两端，需要躲避反弹高速运动着的虚拟弹球，并要想尽办法将球打到对手的场地。...与一般地使用球拍进行击打不同的是，《枪球》要求玩家将通过枪将球射向空中并拿下分数。所以，游戏的核心玩法就是站在竞技场的最中央，通过射击以使球通过圆环进行得分。

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    用深度Q网络玩电子游戏

    偷偷看下我的DQN模型的结果（绿色球拍） *注：本张动图无法上传微信，请移步文末点击【阅读原文】查看 绿色球拍由DQN模型控制，完全靠它自我对弈 ，以此学习如何玩乒乓球。...下面是此代码块的作用： 将当前屏幕（状态）作为输入 通过3个卷积层传递输入（用于在图像中查找位置图案） 注意：不使用池化操作（空间位置在游戏中很重要，我们想知道球在哪里！）...DQN如何学习才能比人类玩的更好，因此即使我们想模型达到这样，我们也无法制作出完美的标记数据集。 相反，我们使用这个损失方程来评估DQN自身： ?...此外，网络的预测（通常）不会影响下一步将看到的图像，数据集是固定的，并且是从中随机抽样的。静止的不相关数据与神经网络很好地配合。 在强化学习中，数据是高度相关和非平稳的。...这意味着，同样的算法，教计算机控制这个绿色的乒乓球拍，也可以教计算机如何在毁灭战士中射击恶魔。 ? DQN最酷的一点是他们可以学习我甚至不知道的游戏策略。

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（27）——关联规则之Apriori算法

    TID 网球拍 网球 运动鞋 羽毛球 1 1 1 1 0 2 1 1 0 0 3 1 0 0 0 4 1 0 1 0 5 0 1 1 1 6 1 1 0 0 表1 购买事务记录 项集I...={网球拍,网球,运动鞋,羽毛球}。...考虑关联规则：网球拍=>网球，事务1、2、3、4、6包含网球拍，事务1、2、6同时包含网球拍和网球，支持度support=3/6，置信度confidence=3/5，提升度lift=(3/6)/((5/...若给定最小支持度α=0.5，最小置信度β=0.5，关联规则网球拍=>网球是有趣的，认为购买网球拍和购买网球之间存在强关联规则。...因此规则网球拍=>网球是无效的强关联规则。 二、Apriori算法 1. Apriori算法基本思想 关联规则挖掘分为两步：1. 找出所有频繁项集；2.由频繁项集产生强关联规则。

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    比科幻小说还科幻：沃尔玛大数据技术未来展望

    另外，Sam很喜欢一款899美金威尔逊网球拍但没有加入扫描清单，球拍旁边的塑胶运动模特脑袋里边的摄像头记录下了他的一举一动，包括Sam的停留时间，拿起网球拍的次数及观察端详球拍的视角，甚至他是左手握拍还是右手握拍等等...，而第二个月，Sam的手机推送信息中已经有了沃尔玛推荐的性价比更高的一款Babolat轻碳球拍。...The Social Genome 能够让沃尔玛将消费者线下购物数据、网络浏览点击数据、社交网络关系数据及消费者个人数据等组合成实时更新扩展且具有定向预测功能的强大数据库，逐步解决线上环节与线下渠道数据匹配上的难点...实际上，沃尔玛电子商城的消费者线上数据如浏览商品种类时间，购物车状态及支付方式，搜索记录等都将结构化然后汇入全球统一的Hadoop数据仓库，半年前Sam通过Polaris搜索引擎寻找网球拍的数据已经为沃尔玛实体店通过...APP给Sam推Babolat轻碳球拍做好了准备。

    1.5K30

    学界 | UC伯克利提出新型视觉描述系统，物体描述无需大量样本

    但是，当前的视觉描述数据集，如 MSCOCO，不包含对所有物体的描述。与之相反的是，近期使用卷积神经网络（CNN）的目标识别工作能够识别出数百种类别的物体。...然后，为了描述新物体，我们对于每一个新物体（如霍加狓鹿）都使用词嵌入方法来确定一个在 MSCOCO 数据集所有物体中与新物体最相似的物体（在此案例中该物体是斑马）。...新物体字幕生成 DCC 模型能够描述多个未见过的物体类别，而将参数从一个物体复制到另一个物体可以创造符合语法的句子，如物体「网球拍」，模型从「网球」复制权重至「网球拍」，生成句子如「一个男人在球场打网球拍...这使得该模型在描述未见过的物体时悄悄地捕捉语义相似度，进而生成句子，如「一个网球运动员挥舞球拍击球」。另外，直接将词嵌入纳入网络使我们的模型可以进行端到端的训练。 ?...但是，我们观察到尽管该模型在 ImageNet 上接受预训练，当该模型在 COCO 图像-字幕对数据集上进行训练/微调时，它倾向于遗忘之前见过的物体。

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    Tiny Person数据集和SM尺度匹配小目标检测新方法

    这篇论文的"模式"也是一种较为经典的方式:新数据集+新benchmark，也就是提出了新的小目标检测数据集和小目标检测方法。...作者通过实验发现，用于网络预训练的数据集和用于检测器学习的数据集之间的尺度失配（mis-match）可能会使特征表示和检测器性能下降。...因此，作者提出了一种简单而有效的尺度匹配（Scale Match）方法，以在两个数据集之间对齐物体尺度，以实现有利的微小目标表示。实验表明，作者提出的方法相对于目前SOTA检测器具有显著的性能提升。...TinyPerson 数据集其实图像相对并不多，训练集+测试集也就 1610 幅图像，可能受限于场景问题。但标注框相对蛮多的，平均一幅图上有45个标注框。 ?...Scale Match 介绍完 Tiny Person数据集，来看一下小目标检测算法：SM(Scale Match)，这个可以直译为尺度匹配。 ? ?

    7.8K40

    Z市台风模型地质一体化应用技术咨询实战“术”分享-模型开发的基础配置

    开发流程是需求导入，数据集制作及导入，算法选择，计算平台选择，数据训练及微调，数据推理，数据导出数字孪生平台。 开发IT工具，主要采用集成开发平台。...台风模型是科学计算模型，模拟一次台风在未来7小时变化轨迹，导入开发平台后，平台自动匹配相关的L0基础模型，分别是原科学计算模型和初步训练的科学计算模型。...众所周知，大模型需要数据集进行训练，数据集由各种输入数据汇合而成，经过数据清洗，变成大模型可以识别的数据。台风模型的数据集主要是历年来的台风轨迹图、台风预报的结构化参数表和其他非结构化文档。...由于不涉及具体物品识别，没有选择图形识别算法，但台风图上会有很多相似的图案，需要在台风图上把相似图案和台风图案区分出来。 人工智能的妙处，在于它确实有技能做事，也能学习自己不懂的知识。

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