北小卡

写得太好了。很赞

Batch-Normalization深入解析

BN:总的来说，BN通过将每一层网络的输入进行normalization，保证输入分布的均值与方差固定在一定范围内，减少了网络中的Internal Covariate Shi...

ZeroZone零域

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BN:总的来说，BN通过将每一层网络的输入进行normalization，保证输入分布的均值与方差固定在一定范围内，减少了网络中的Internal Covariate Shi...

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在Windows上可以运行的LaTeX文件放到Mac上报错[https://www.jianshu.com/p/bd4e93bba516] 在文件首行加一行：\Declare...

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前言 经常我们使用Android APP时，会注意到很多app都有侧滑栏，比如网易云、B站、滴滴、QQ等。 效果展示 本篇博客一共实现了5种样式： 侧边栏样式一 Andro...

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蓄水池抽样算法（Reservoir Sampling） 许多年以后，当听说蓄水池抽样算法时，邱simple将会想起，那个小学数学老师带他做“小明对水池边加水边放水，求何时能加...

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😀😀

[读paper]ICCV2019-Unsupervised Graph Association for Person Re-identification

题目： Unsupervised Graph Association for Person Re-identification作者：Jinlin Wu, Yang Yang,...

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HEAD指向的版本就是当前版本，因此，Git允许我们在版本的历史之间穿梭，使用命令git reset --hard commit_id。 穿梭前，用git log可以查看提交...

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在看 pytorch 的 Spatial Transformer Network 教程 时，在 stn 层中的 affine_grid 与 grid_sample 函数上卡住...

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抱歉,回复慢了.
数据在经过 t-SNE或者PCA降维后,每一个点都有一个坐标(x,y).之后可视化就是调用matplotlib画出来就可以了.
至于染色,只要你在画的过程中告诉matplotlib 这些点是同一个标签的,应该画成这个颜色,就行啦.
可视化画图你可以查查matplotlib哈~

t-SNE和PCA介绍

t-SNE t-SNE : t-分布领域嵌入算法，读作“Tee-Snee”，它只在用于已标记数据时才真正有意义，可以明确显示出输入的聚类状况。主要想法就是，将高维分布点的距离...

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一定要加的宏包：\usepackage{amsmath}在函数环境下使用，如下： 使用很简单，但是需要注意的是：\mbox{这里面是文本！！}，如果要使用公式的话，一定要使用...