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05月24日

机器学习竞赛基础知识_zzhhjjjj的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《随便一记》 | 评论 : 0 | 浏览 : 353次
机器学习竞赛基础知识_zzhhjjjj的博客

1.线下评估策略通常在数据竞赛中,参赛者是不能将全部数据都用于训练模型的,因为这会导致没有数据集对该模型的效果进行线下验证。为了解决这一问题,就要考虑如何对数据进行划分,构建合适的线下验证集。针对不同类型的问题,需要不同的线下验证方式,在此分为强时序性和弱时序性。1.1强时序性问题对于含有明显时间序列因素的赛题,可将其看作强时间序行问题,即线上数据的时间都在离线数据集之后,这种情

01月28日

树莓派学习笔记(六)交叉编译概念及安装使用_SkyGloaming的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《休闲阅读》 | 评论 : 0 | 浏览 : 437次
树莓派学习笔记(六)交叉编译概念及安装使用_SkyGloaming的博客

一、交叉编译概念1、什么是交叉编译交叉编译:是在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码。              我们在windows上面编写C51代码,并编译成可执行代码,如xx.hex,                            是在c51上面运行,不是在windows上面运行              我们在ubuntu上面编写树莓派的代码,并编译成可执行代码,如a.out,             

08月24日

内核交叉编译配置定制和编译(2)_u011426115的专栏

发布 : zsy861 | 分类 : 《关注互联网》 | 评论 : 0 | 浏览 : 710次
内核交叉编译配置定制和编译(2)_u011426115的专栏

nexus5Android7.1.2查看cpu信息、内核版本安装编译环境sudo apt-get updatesudoapt-getinstallbuild-essentialfakerootdpkg-devlibcurl4-openssl-devsudoapt-getbuild-depgitmkdirgit-openssl&&cdgit-opensslsudoapt-getsourcegitlinageOs源码中的交叉编译链配置linageOs源码中的交叉编译环境sudovim ~/.bashrcexportARCH=arm&am

08月24日

基于Android平台的ffmpeg编译_江海细流的专栏

发布 : zsy861 | 分类 : 《关注互联网》 | 评论 : 0 | 浏览 : 561次
基于Android平台的ffmpeg编译_江海细流的专栏

   前面介绍了Androidjni相关知识,但jni最终还是要调用的第三方的C/C++库,这里我们以ffmpeg为例,介绍第三方C/C++如何编译成android版本。一、基本原理关于Android平台C/C++代码编译的方法:自己开发的C/C++代码,直接在androidstudio开发和编译,与jni代码操作方法一致,jni本质就是C/C++代码,只不过调用关于jni的特殊函数,遵守JNI的某些规范而已。第三代码。对应第

06月23日

TensorFlow Recommenders 迎来更新 — 可扩展检索和特征交互建模_tensorflowforum的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《关注互联网》 | 评论 : 0 | 浏览 : 465次
TensorFlow Recommenders 迎来更新 — 可扩展检索和特征交互建模_tensorflowforum的博客

9月,我们开源了TensorFlowRecommenders,这个库能够帮助您轻松构建最先进的推荐系统模9文:RuoxiWang、PhilSun、RakeshShivanna和MaciejKula,Google 9月,我们开源了 TensorFlowRecommenders,这个库能够帮助您轻松构建最先进的推荐系统模型。现在,我们高兴地宣布TensorFlowRecommenders(TFRS)的新版本 v0.3.0。TensorFlowRecommendershttps://mp.weixin.qq

06月06日

论文阅读|《 基于强化学习的自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题》_crazy_girl_me的博客

发布 : zsy861 | 分类 : 《资源分享》 | 评论 : 0 | 浏览 : 480次
论文阅读|《 基于强化学习的自适应遗传算法求解柔性作业车间调度问题》_crazy_girl_me的博客

《Aself-learninggeneticalgorithmbasedonreinforcementlearningforflexiblejobshopschedulingproblem》Computers&IndustrialEngineering/2021论文出发点:传统求解方法的关键参数不能动态调整导致求解效率和求解速度不能达到预期效果。方法:用强化学习(SARSA算法和Q学习)优化参数。1基本算法1.1遗传算法编码:MS、OS初始化:随机交叉:POX选择:el

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