张士玉小黑屋

R语言基于自定义函数构建xgboost模型并使用LIME解释器进行模型预测结果解释：基于训练数据以及模型构建LIME解释器解释多个iris数据样本的预测结果、使用LIME解释器进行模型预测结果解释并可视化目录

Pytorch学习案例之一。step1、确定数据来源数据来源于seaborn的内置数据集importtorchimporttorch.nnasnnimportseabornassnsimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline打印seaborn的内置数据集，包含这个航天人数预测的数据集，也包含我们熟悉的泰坦尼克的数据集。

目录一，摘要二、更新边界框预测类别预测跨尺寸预测特征提取器（新的网络：Darknet-53）三、失败的尝试一，摘要作者在原YOLO的基础上对网络进行了调整，使得模型更大但是精准度更高（尤其是对小物体的检测能力），速度也依然很快。二、更新训练了一个新的分类器网络。边界框预测使用维度聚类（dimensioncluster） 固定锚框（anchorboxes）来选择边界框。神经网络为每个边界框预测4个坐标&#x

作者| 王哲责编| Carol头图|CSDN付费下载自视觉中国趋势预测在很多应用场景中都会起到至关重要的作用，比如淘宝商家会考虑库存量应该保持在多少才能够满足客户需求，商场希望得知假期会迎来多大的客流量以安排系列活动，机场想要预测五一黄金周会有多大的客运量来做相应的应急部署等。在智能运维领域，趋势预测同样具有一定的理论意义和实际应用价值。趋势预测在运维场景中的应用背景在实时监控系统中会采集到大量的数据，有些数据具有周期性等时间特征，也称之为时间序列。如果能挖掘出时间序列中所蕴含的信息，实现辅助人工决策&#x

萧箫发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI用AI搞视频编解码器，现在路子有点“野”。插帧、过拟合、语义感知、GAN……你想过这些“脑洞”或AI算法，也能被用到编解码器上面吗？例如，原本的算法每帧压缩到16.4KB后，树林开始变得无比模糊：但在用上GAN后，不仅画面更清晰，每帧图像还更小了，只需要14.5KB就能搞定！又例如，用插帧的思路结合神经编解码器，能让最新压缩算法效果更好……这一系列算法的思路，背后究竟是什么原理&

上一篇介绍了“8.5指标采集、预测与异常检测”的相关内容，本篇我们介绍“8.6AI查询时间预测”的相关精彩内容介绍。8.6AI查询时间预测在前面介绍过“慢SQL发现”特性，该特性的典型场景是新业务上线前的检查，输入源是提前采集到的SQL流水数据。慢SQL发现功能主要主要应用在多条SQL语句的批量检查上，要求之前执行过SQL语句，因此给出的结果主要是定性的，在某些场景下可能难以满足用户对于评估精度的要求。因此，

睿智的目标检测52——Keras搭建YoloX目标检测平台学习前言源码下载YoloX改进的部分（不完全）YoloX实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、主干网络CSPDarknet介绍2、构建FPN特征金字塔进行加强特征提取3、利用YoloHead获得预测结果三、预测结果的解码1、获得预测框与得分2、得分筛选与非极大抑制四、训练部分1、计算loss所需内容2、正样本特征点的必要条件3、SimOTA动态匹配正样本4、计算Loss训练自己的YoloX

零基础入门金融风控-贷款违约预测一、赛题数据赛题以预测用户贷款是否违约为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某信贷平台的贷款记录，总数据量超过120w，包含47列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取80万条作为训练集，20万条作为测试集A，20万条作为测试集B，同时会对employmentTitle、purpose、postCode和title等信息进

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百度飞桨顶会论文复现营DETR解读笔记目标检测两个关键子任务：目标分类和目标定位。DETR模型是将目标检测视为集合预测（setprediction）的方式，将训练和预测做到真正的端对端，不需要NMS的后处理，也不需要人为设置anchor。核心是1.set-based的全局Loss，使用二分图匹配生成唯一的预测；2.基于encoder-decoder的transformer。CNN代表图像特征编码的backbone，transformer后面的输出是最终预测的结果集合，transformer会对集