算法霸权 作者在华尔街对冲基金德绍集团担任过金融工程师,后来去银行做过风险分析,再后来去做旅游网站的用户分析.后来辞职专门揭露美国社会生活背后的各种算法的阴暗面. 书中提到的算法的技术缺陷,我归纳为两点:第一个比较致命:不准确.不准确有两种体现,首先是算法先天的问题,比如教师评估算法,针对大规模的学生来评估教学质量是可行的,但是具体到一个教师,每年只教30个学生,如果这30个学生中有一两个极好或极差的,会导致对教师的评估出现很大的波动. 算法不准确的第二种情况是得不到反馈因此没法逐步优化,作者举

一.算法介绍 KCF全称为Kernel Correlation Filter 核相关滤波算法.是在2014年由Joao F. Henriques, Rui Caseiro, Pedro Martins, and Jorge Batista提出来的,算法出来之后也算是轰动一时,这个算法不论是在跟踪效果还是跟踪速度上都有十分亮眼的表现,所以引起了一大批的学者对这个算法进行研究以及工业界也在陆续把这个算法应用在实际场景当中.这个算法主页里面有论文还有代码都可以在这里面下载,也有一些简介之类的,这篇文章

以下均为自己看视频做的笔记,自用,侵删! 还参考了:http://www.ai-start.com/ml2014/ 在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法A还是学习算法B,而更重要的是,应用这些算法时,所创建的大量数据在应用这些算法时,表现情况通常依赖于你的水平.比如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,诸如此类的事.还有一个更加强大的算法广泛的应用于工业界和学术界,它被称为支持向量机(Support Vector Machine)

[特征检测]BRISK特征提取算法原创hujingshuang 发布于2015-07-24 22:59:21 阅读数 17840 收藏展开简介        BRISK算法是2011年ICCV上<BRISK:Binary Robust Invariant Scalable Keypoints>文章中,提出来的一种特征提取算法,也是一种二进制的特征描述算子. 它具有较好的旋转不变性.尺度不变性,较好的鲁棒性等.在图像配准应用中,速度比较:SIFT<SURF<BRISK<FREA

前言 注:大概2017年-2018年国内人工智能热度达到顶峰,随后热度开始逐渐减少.2018年前人工智能被投资界.学术界.工业界和媒体炒的特别热,各大企业都想尝试一下深度学习技术在业务场景的应用.试水后大家发现人工智能技术离真正地落地应用还有很远路要走,之后便是人工智能开始逐步降温.本人做过计算机视觉相关的业务算法应用研发,感觉做研发的算法总是存在这样那样的不足,很多时候无法满足产品实际应用的高要求.我想可能因为做过的项目不是特别多或对业务或者对项目理解不足,导致我对人工智能存在一些负面看法.为

块,每块个点,(12*64=768采样)即AEC-PC仅能处理48ms的单声道16kHz延迟的数据,而 - 加载编译好的NS模块动态库 接下来只需要按照 此文 的描述在 android 的JAVA代码中使用刚才编译好的 webrtc_ns.so 动态库便大功告成. Step 5 - 几大模块的使用及注意事项 前四步已经完成了几大音频处理模块在android上的单独编译过程,并分别生成了 webrtc_ns.so.webrtc_vad.so.webrtc_aecm.so 以及 webrtc_agc

1. 垃圾回收的意义 在C++中,对象所占的内存在程序结束运行之前一直被占用,在明确释放之前不能分配给其它对象:而在Java中,当没有对象引用指向原先分配给某个对象的内存时,该内存便成为垃圾.JVM的一个系统级线程会自动释放该内存块.垃圾回收意味着程序不再需要的对象是"无用信息",这些信息将被丢弃.当一个对象不再被引用的时候,内存回收它占领的空间,以便空间被后来的新对象使用.事实上,除了释放没用的对象,垃圾回收也可以清除内存记录碎片.由于创建对象和垃圾回收器释放丢弃对象所占的内存空间,

Java的堆是一个运行时数据区,类的实例(对象)从中分配空间.Java虚拟机(JVM)的堆中储存着正在运行的应用程序所建立的所有对象,这些对象通过new.newarray.anewarray和multianewarray等指令建立,但是它们不需要程序代码来显式地释放.一般来说,堆的是由垃圾回收 来负责的,尽管JVM规范并不要求特殊的垃圾回收技术,甚至根本就不需要垃圾回收,但是由于内存的有限性,JVM在实现的时候都有一个由垃圾回收所管理的堆.垃圾回收是一种动态存储管理技术,它自动地释放不再被程序引

6. 学习模型的评估与选择 Content 6. 学习模型的评估与选择 6.1 如何调试学习算法 6.2 评估假设函数(Evaluating a hypothesis) 6.3 模型选择与训练/验证/测试集(Model selection and training/validation/test sets) 6.4 偏差与方差 6.4.1 Diagnosing bias vs. variance. 6.4.2 正则化与偏差/方差(Regularization and bias/variance)

12.1  优化目标 12.2  大边界的直观理解 12.3  数学背后的大边界分类(可选) 12.4  核函数 1 12.5  核函数 2 12.6  使用支持向量机 12.1  优化目标 到目前为止,你已经见过一系列不同的学习算法.在监督学习中,许多学习算法的性能都非常类似,因此,重要的不是你该选择使用学习算法 A 还是学习算法 B,而更重要的是, 应用这些算法时,所创建的大量数据在应用这些算法时,表现情况通常依赖于你的水平.比 如:你为学习算法所设计的特征量的选择,以及如何选择正则化参数,

Swift vs. Objective-C:未来看好 Swift 的十个理由 是时候使用易入手又全面的Swif语言为iOS和mac OS X做应用开发了. 虽然编程语言不会那么容易消逝,但坚持衰落范例的开发小组正在这么做.如果你正为移动设备开发应用程序,并且你还没有研究Swift,那么注意:当Swift涉及到Mac.iPhone.ipad.Apple Watch和未来设备的应用开发时,它不仅会排挤掉Objective-C,而且还会取代在Apple平台中做嵌入式开发的C语言. 由于几个关键特性,在

1. 垃圾回收的意义 在C++中,对象所占的内存在程序结束运行之前一直被占用,在明确释放之前不能分配给其它对象:而在Java中,当没有对象引用指向原先分配给某个对象的内存时,该内存便成为垃圾.JVM的一个系统级线程会自动释放该内存块.垃圾回收意味着程序不再需要的对象是"无用信息",这些信息将被丢弃.当一个对象不再被引用的时候,内存回收它占领的空间,以便空间被后来的新对象使用.事实上,除了释放没用的对象,垃圾回收也可以清除内存记录碎片.由于创建对象和垃圾回收器释放丢弃对象所占的内存空间,

In Week 6, you will be learning about systematically improving your learning algorithm. The videos for this week will teach you how to tell when a learning algorithm is doing poorly, and describe the 'best practices' for how to 'debug' your learning

1. 垃圾回收的意义 在C++中,对象所占的内存在程序结束运行之前一直被占用,在明确释放之前不能分配给其它对象:而在Java中,当没有对象引用指向原先分配给某个对象的内存时,该内存便成为垃圾.JVM的一个系统级线程会自动释放该内存块.垃圾回收意味着程序不再需要的对象是"无用信息",这些信息将被丢弃.当一个对象不再被引用的时候,内存回收它占领的空间,以便空间被后来的新对象使用.事实上,除了释放没用的对象,垃圾回收也可以清除内存记录碎片.由于创建对象和垃圾回收器释放丢弃对象所占的内存空间,

王龑 - MAY 27, 2015 原文连接 The Spy in the Sandbox – Practical Cache Attacks in Javascript 相关论文可在 https://github.com/wyvernnot/cache_attack_in_javascript 下载 作者和单位 Yossef Oren (yos AT cs.columbia.edu) Vasileios P. Kemerlis (vpk AT cs.columbia.edu) Simha Se

1. 使用 System.gc() 可以不管JVM使用的是哪一种垃圾回收的算法,都可以请求 Java的垃圾回收. 在命令行中有一个参数-verbosegc可以查看Java使用的堆内存的情况,它的格式:java -verbosegc classfile class TestGC { public static void main(String[] args) { new TestGC(); System.gc(); System.runFinalization(); } } class TestG

主要看<深入理解Java虚拟机> 第三张 P84 开始是垃圾收集相关. 1. 1960年诞生于MIT的Lisp是第一门采用垃圾回收的语言. 2. 程序计数器.虚拟机栈.本地方法栈3个区域随线程而生而亡. 3. 垃圾回收主要关注的是堆里面的对象. 1. 检查 1.1 引用计数.基本不用.因为很难解决相互循环引用的问题.当然Python.COM等应用里面用到了.热热 1.2 可达性分析.Reachability Analysis. 通过一系列作为GC roots的对象作为起始. GC roots的

假设我们有很多机器学习算法(可以是前面学过的任何一个),我们能不能同时使用它们来提高算法的性能?也即:三个臭皮匠赛过诸葛亮. 有这么几种aggregation的方式: 一些性能不太好的机器学习算法(弱算法),如何aggregation,成为表现比较好的算法?来看一下: 我们可以看出,有时候aggregation的表现像是在做feature transform,有时候又像是在做regularization. Blending:uniform Blending. linear Blending. a

给定NN个(长整型范围内的)整数,要求输出从小到大排序后的结果. 本题旨在测试各种不同的排序算法在各种数据情况下的表现.各组测试数据特点如下: 数据1:只有1个元素: 数据2:11个不相同的整数,测试基本正确性: 数据3:103个随机整数: 数据4:104个随机整数: 数据5:105个随机整数: 数据6:105个顺序整数: 数据7:105个逆序整数: 数据8:105个基本有序的整数: 数据9:105个随机正整数,每个数字不超过1000. 输入格式: 输入第一行给出正整数NN(\le 10^5≤1

RobotPeak是上海的一家硬件创业团队,团队致力于民用机器人平台系统.机器人操作系统(ROS)以及相关设备的设计研发,并尝试将日新月异的机器人技术融入人们的日常生活与娱乐当中.同时,RobotPeak 将尽力为机器人技术在开源硬件.开源软件社区的普及做出贡献.陈士凯是 RobotPeak 联合创始人,他给我们带来了最新的  x86 构架的 Arduino 开发板 Intel Galileo 的深度使用报告. 1.前言 在今年(2013)罗马举办的首届欧洲 Make Faire 上,Intel