- WebIDE是一个常驻的docker环境给用户使用，是一个独享的环境，供开发人员进行算法开发、代码调试，如果用户3天不使用的话资源会释放，代码本身保存到obs上，不会删除；一次只能跑一个任务；提交训练的时候是从资源池里面申请一个资源给训练任务，训练任务结束后释放资源，所以结果需要保存到obs上进行持久化保存；可以同时并发提交5个训练任务；这2个环境是2个各自独立的环境，相互之间... WebIDE是一个常驻的docker环境给用户使用，是一个独享的环境，供开发人员进行算法开发、代码调试，如果用户3天不使用的话资源会释放，代码本身保存到obs上，不会删除；一次只能跑一个任务；提交训练的时候是从资源池里面申请一个资源给训练任务，训练任务结束后释放资源，所以结果需要保存到obs上进行持久化保存；可以同时并发提交5个训练任务；这2个环境是2个各自独立的环境，相互之间...
- 提交训练任务后，如果想看output目录下的结果，如果使用WebIDE，点击左边NAIE图标 -> Job Explorer -> 对应任务的output目录。如果使用编辑器，点击最左边的3个图标最后一个，如下图红框处，即“任务目录”，点开对应的训练的任务就可以看到每个任务目录下的output目录，这个地方后续会优化，直接在WebIDE中可以看到。 提交训练任务后，如果想看output目录下的结果，如果使用WebIDE，点击左边NAIE图标 -> Job Explorer -> 对应任务的output目录。如果使用编辑器，点击最左边的3个图标最后一个，如下图红框处，即“任务目录”，点开对应的训练的任务就可以看到每个任务目录下的output目录，这个地方后续会优化，直接在WebIDE中可以看到。
- 如果在特征工程中安装依赖的库，在cell中执行!pip install <库名>进行安装；如果在WebIDE中安装依赖的库，在算法代码的reqirements.txt中配置依赖的库名，如果需要指定版本号也可以配置版本号，如pandas==1.0.1，然后点击右上角的第一个图标：NAIE Install Reqirements就可以安装升级；如果在训练中安装/升级依赖... 如果在特征工程中安装依赖的库，在cell中执行!pip install <库名>进行安装；如果在WebIDE中安装依赖的库，在算法代码的reqirements.txt中配置依赖的库名，如果需要指定版本号也可以配置版本号，如pandas==1.0.1，然后点击右上角的第一个图标：NAIE Install Reqirements就可以安装升级；如果在训练中安装/升级依赖...
- 一、题目描述 在n>=2个点的集合Q中寻找最近点对。 “最近”是指通常意义下的欧几里得距离：即点p1（x1，y1）和p2（x2，y2）之间的距离为：sqrt（（x1-x2）2 +（y1-y2）2）。 二、算法设计与分析 算法主要思想就是分治。 情况1：点数小于等于二时：直接计算，求该两点之间的距离。 情况2：集合中有三个点：两两比较，求三个点... 一、题目描述 在n>=2个点的集合Q中寻找最近点对。 “最近”是指通常意义下的欧几里得距离：即点p1（x1，y1）和p2（x2，y2）之间的距离为：sqrt（（x1-x2）2 +（y1-y2）2）。 二、算法设计与分析 算法主要思想就是分治。 情况1：点数小于等于二时：直接计算，求该两点之间的距离。 情况2：集合中有三个点：两两比较，求三个点...
- YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录(第二次) 目录 训练记录 训练记录 YOLOv3：深度学习之计算机视觉神经网络Yolov3-5clessses训练自己的数据集全程记录(第二次) 目录 训练记录 训练记录
- Problem Description 集训进行了将近2个礼拜，这段时间以恢复性训练为主，我一直在密切关注大家的训练情况，目前为止，对大家的表现相当满意，首先是绝大部分队员的训练积极性很高，其次，都很遵守集训纪律，最后，老队员也起到了很好的带头作用，这里特别感谢为这次DP专题练习赛提供题目和测试数据的集训队队长xhd同学. 特别高兴的是，跟随集训队训练的一批新队员表... Problem Description 集训进行了将近2个礼拜，这段时间以恢复性训练为主，我一直在密切关注大家的训练情况，目前为止，对大家的表现相当满意，首先是绝大部分队员的训练积极性很高，其次，都很遵守集训纪律，最后，老队员也起到了很好的带头作用，这里特别感谢为这次DP专题练习赛提供题目和测试数据的集训队队长xhd同学. 特别高兴的是，跟随集训队训练的一批新队员表...
- Problem Description 有一只经过训练的蜜蜂只能爬向右侧相邻的蜂房，不能反向爬行。请编程计算蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数。 其中，蜂房的结构如下所示。 Input 输入数据的第一行是一个整数N,表示测试实例的个数，然后是N 行数据，每行包含两个整数a和b( 0 < a < b < 50 )。 Output 对于每个测试实例，请输出蜜... Problem Description 有一只经过训练的蜜蜂只能爬向右侧相邻的蜂房，不能反向爬行。请编程计算蜜蜂从蜂房a爬到蜂房b的可能路线数。 其中，蜂房的结构如下所示。 Input 输入数据的第一行是一个整数N,表示测试实例的个数，然后是N 行数据，每行包含两个整数a和b( 0 < a < b < 50 )。 Output 对于每个测试实例，请输出蜜...
- 文章目录 今天的面试题第1题：python2和python3的range(100)的区别第2题：在Python中读取大文件第3题：如何避免转义，给字符串加哪个字母表示原始字符串？第4题：python中断言方法举例？第5题：列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述原理 写在后面 今天的面试题 第1题：python2和python3的ran... 文章目录 今天的面试题第1题：python2和python3的range(100)的区别第2题：在Python中读取大文件第3题：如何避免转义，给字符串加哪个字母表示原始字符串？第4题：python中断言方法举例？第5题：列出python中可变数据类型和不可变数据类型，并简述原理 写在后面 今天的面试题 第1题：python2和python3的ran...
- Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 Python OpenCV 基础知识铺垫Sobel 算子和 Scharr 算子Sobel 算子说明与使用Scharr 算子说明与使用 laplacian 算子橡皮擦的小节 基础知识铺垫 图像梯度是计算图像变化速度的方法，对于图像边缘部分，灰度值如果变化幅度较大，... Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 Python OpenCV 基础知识铺垫Sobel 算子和 Scharr 算子Sobel 算子说明与使用Scharr 算子说明与使用 laplacian 算子橡皮擦的小节 基础知识铺垫 图像梯度是计算图像变化速度的方法，对于图像边缘部分，灰度值如果变化幅度较大，...
- 橡皮擦，一个逗趣的互联网高级网虫，新的系列，让我们一起 Be More Pythonic。 滚雪球学 Python 第二轮 已完成的文章清单 七、函数装饰器7.1 装饰器基本使用7.2 对带参数的函数进行装饰7.3 多个装饰器7.4 functools.wraps7.5 基于类的装饰器7.6 内置装饰器7.6.1 @property7.6.2 @... 橡皮擦，一个逗趣的互联网高级网虫，新的系列，让我们一起 Be More Pythonic。 滚雪球学 Python 第二轮 已完成的文章清单 七、函数装饰器7.1 装饰器基本使用7.2 对带参数的函数进行装饰7.3 多个装饰器7.4 functools.wraps7.5 基于类的装饰器7.6 内置装饰器7.6.1 @property7.6.2 @...
- 什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们来了解一下机器学习的基本术语。 标签 在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 在简单线性回归中，特征是输入变量，即 x 变量。简单的机器学习项... 什么是（监督式）机器学习？简单来说，它的定义如下： 机器学习系统通过学习如何组合输入信息来对从未见过的数据做出有用的预测。 下面我们来了解一下机器学习的基本术语。 标签 在简单线性回归中，标签是我们要预测的事物，即 y 变量。标签可以是小麦未来的价格、图片中显示的动物品种、音频剪辑的含义或任何事物。 特征 在简单线性回归中，特征是输入变量，即 x 变量。简单的机器学习项...
- 在线性回归模型中，我们实际上是建立了一个模型来拟合自变量和因变量之间的线性关系，但是在某些时候，我们要做的可能是一个分类模型，那么这里就可能用到线性回归模型的变种 —— 逻辑回归，本节我们就逻辑回归来做一个详细的说明。 实例引入 我们还是以上一节的例子为例，张三、李四、王五、赵六都要贷款了，贷款时银行调查了他们的月薪和住房面积等因素，两个因素决定了贷款款项是否可以立即到账，... 在线性回归模型中，我们实际上是建立了一个模型来拟合自变量和因变量之间的线性关系，但是在某些时候，我们要做的可能是一个分类模型，那么这里就可能用到线性回归模型的变种 —— 逻辑回归，本节我们就逻辑回归来做一个详细的说明。 实例引入 我们还是以上一节的例子为例，张三、李四、王五、赵六都要贷款了，贷款时银行调查了他们的月薪和住房面积等因素，两个因素决定了贷款款项是否可以立即到账，...
- 近年来，可解释机器学习（IML） 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步，但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于20世纪60年代。最近，arXiv上的一篇论文简要介绍了解释机器学习(IML)领域的历史，给出了最先进的可解释方法的概述，并讨论了遇到的挑战。 当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候，“可解释性”通常是一个决定因素。... 近年来，可解释机器学习（IML） 的相关研究蓬勃发展。尽管这个领域才刚刚起步，但是它在回归建模和基于规则的机器学习方面的相关工作却始于20世纪60年代。最近，arXiv上的一篇论文简要介绍了解释机器学习(IML)领域的历史，给出了最先进的可解释方法的概述，并讨论了遇到的挑战。 当机器学习模型用在产品、决策或者研究过程中的时候，“可解释性”通常是一个决定因素。...
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