【机器学习-分类】一句话+一张图说清楚决策树算法（附案例+代码）
版权声明：欢迎转载，转载请注明出处：土豆洋芋山药蛋 https://blog.csdn.net/qq_33414271/article/details/86723306 说在前面 同一个算法本身存在各种不同的变体，即各种改进版本。一句话+一张图并不能涵盖所有情况，只是尽量用通俗的语言介绍其中经典的算法版本。希望对某算法本身不了解的人看完能迅速get到该算法在干什么；二刷该算法的人能够迅速回忆起算法核心思想和做法，做到能随口讲给别人听。 往期回顾 【机器学习-分类】一句话+一张图 说清楚kNN算
SQLServer事务的隔离级别
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/52511005 传统隔离级别 隔离级别确定了并发用户读取或者写入的行为。读取者可以是任何选择数据的语句，默认情况下使用共享锁。写入者是任何对表进行修改的语句，并且需要一个排它锁。 SQL Server支持4个基于悲观并发控制（锁定）的传统隔离级别：READ UNCOMMITTED，READ COMMITTED， REPEATABLE READ
C++ lambda表达式与函数对象
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/70183436 C++ lambda表达式与函数对象 lambda表达式是C++11中引入的一项新技术，利用lambda表达式可以编写内嵌的匿名函数，用以替换独立函数或者函数对象，并且使代码更可读。但是从本质上来将，lambda表达式只是一种语法糖，因为所有其能完成的工作都可以用其它稍微复杂的代码来实现。但是它简便的语法却给C++带来了深远的
CUDA编程入门极简教程
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/79599947 码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110) 目录 目录 前言 CUDA编程模型基础 向量加法实例 矩阵乘法实例 小结 参考资料 前言 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA
综述|基于深度学习的目标检测(一)
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/79600037 码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110) 目录 目录 概述 数据集和性能指标 数据集 性能指标 R-CNN SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN 参考文章 概述 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型（详情见这里）
实例介绍TensorFlow的输入流水线
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/79672737 目录 目录 前言 制作TFRecords文件 读取TFRecords文件 tf.data简介 创建Dataset 创建Iterator One-shot Iterator Initializable Iterator Reinitializable Iterator Feedable Iterator MNIST完整实例 小结
你知道如何计算CNN感受野吗？这里有一份详细指南
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110) 固定大小的CNN特征图可视化 感受野计算公式 附文 小结 本文翻译自A guide to receptive field arithmetic for Convolutional Neural Networks，原作者保留版权。 感受野（receptive field，RF）也许是CNN中最重要的概念之一，从文献上来看，它应当引起足够的重视。目前所有最好的图像识别方法都是在基于感受野理念
目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/80666655 码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法工程师(Jeemy110) 欢迎关注机器学习算法工程师专栏和公众号 前言 YOLOv2的改进策略 Batch Normalization High Resolution Classifier Convolutional With Anchor Boxe
生成对抗网络的tensorflow实现
生成对抗网络的tensorflow实现 原文地址：http://blog.evjang.com/2016/06/generative-adversarial-nets-in.html 这是关于使用tensorflow来实现Goodfellow的生成对抗网络论文的教程。对抗网络是一个可以使用大约80行的python代码就可以实现的一个有趣的小深度学习练习，这将使你进入深度学习的一个活跃领域：生成式模型。 Github上的源码 情景：假币 为了更好地解释这篇论文的动机，这里提供一个假设场景： Da
递归神经网络教程(1)-RNN介绍
递归神经网络教程(1)-RNN介绍 Source: http://www.wildml.com/2015/09/recurrent-neural-networks-tutorial-part-1-introduction-to-rnns/ 递归神经网络（RNNs）作为一种流行的模型，已经在NLP问题上显示巨大的应用前景。尽管最近很流行，但是对RNNs原理以及如何实施进行全面解释的资源却很少。因此就有了这个教程。这个教程将包含以下四个部分： RNNs介绍 使用Python和Theano实现RNN
【电信诈骗案件】诈骗电话次数的计算
原文载《网络司法典型案例（刑事卷.2017）》，蒋惠岭主编，人民法院出版社，2018年1月第一版，P181-186,整理：江苏省苏州市公安局信访处（民意监测中心）“不念，不往”、“诗心竹梦”，转自：刑侦案审 关键词：拨打诈骗电话次数；社会危害性；犯罪未遂 【裁判要点】 在电话诈骗案件中，犯罪分子针对不特定对象拨打的电话号码，存在拨通后不信、拨错或没有拨通等情形，这属于因意志以外的原因诈骗犯罪未能得逞情形，应认定为犯罪未遂。拨通后不信、拨错或没有拨通的电话均应计入拨打次数予以量刑。 【相关法条】
【电子数据】作为网络犯罪案件定案核心证据的适用
原文载《网络司法典型案例（刑事卷.2017）》，蒋惠岭主编，人民法院出版社，2018年1月第一版，P187-194，整理：江苏省苏州市公安局信访处（民意监测中心）“不念，不往”、“诗心竹梦”，转自：刑侦案审 关键词：电子数据分析；诈骗；刷单；被害人确认 【裁判要点】 在涉电商平台类诈骗案件中，在被害人人数众多、遍布各地且到案不全的情况下，法院应以电子数据（淘宝后台数据）作为此类诈骗案件定案的核心证据，认定犯罪事实并确定犯罪金额。 【相关法条】 《中华人民共和国刑法》第二百六十六条 诈骗公私财物
【专家辅助人制度理解误区及完善路径】
来源：《中国司法鉴定》2018年第6期，转自：鉴识专家，作者：刘建华、董光裕 【摘要】以审判为中心司法改革背景下，专家辅助人制度并没有发挥其设计的价值。实践中发现专家辅助人参与庭审，表现出法官不欢迎、辅助人不愿意、诉讼地位不明确、质证程序混乱及意见不采纳等问题，严重制约了此制度的普及推广。而究其根源是对鉴定意见内涵、专家辅助人角色以及质证程序等法律制度理解存在较大误区。因此，为了促进科学证据采纳及合理采信，建议在专家辅助人制度完善上应从法院备案制度、专家辅助人选拔、立场平衡原则、质证有限参与原
【VeraCrypt】如何取证？
来源：美亚柏科 VeraCrypt是一款非常流行的、免费的、开源的、高度安全的以及简单易用的支持多平台的磁盘加密软件。鉴于以上特点，VeraCrypt有着庞大的用户群，如记者、安全从业人员以及很多其他用户。 背景介绍 2014年5月28日，TrueCrypt开发者宣布使用TrueCrypt不再安全，若干审计人员已经对TrueCrypt进行了几次审计，但却未能发现严重缺陷。在这一宣布之后，法国IDRIX公司，基于TrueCrypt发行了VeraCrypt免费的磁盘加密软件，这是TrueCrypt
“学习笔记”之《算法导论》----第二部分----排序和顺序统计量----第七章----快速排序
版权声明：未经博主允许，勿转载 https://blog.csdn.net/qq_34754836/article/details/86417504 本人大四即将结束，于2018年12月18日购《算法导论》这本书，慢慢看，第一阶段先主要理解各个章节说的算法都是什么意思，书上的课后习题先不做，用得上什么算法我再详细学习。这是官方课后答案的链接。 放在开头：没有好的算法，坏的算法之说，重点是针对不同的情况，针对不同的数据，针对不同的需求，去选择算法，改良算法。我的数学功底不强，太难的公式我看不懂，
详解以太网介质技术发展史！
版权声明：更多内容，请关注【架构师技术联盟】公众号 https://blog.csdn.net/BtB5e6Nsu1g511Eg5XEg/article/details/85810871 随着云计算、软件定义网络等技术潮流趋势，以太网在可靠性和速率上发生了巨大的技术变革，今天我们从以太网介质入手，谈谈以太网技术的发展。言归正传，下面从以太网标准，介质发展开始今天的话题。 1973年， Xerox公司提出以太网技术并实现之，最初以太网数率只有2.94Mbps 1980年， Digital Equ
“学习笔记”之《算法导论》----第二部分----排序和顺序统计量----第九章----中位数和顺序统计量
版权声明：未经博主允许，勿转载 https://blog.csdn.net/qq_34754836/article/details/86606364 本人大四即将结束，于2018年12月18日购《算法导论》这本书，慢慢看，第一阶段先主要理解各个章节说的算法都是什么意思，书上的课后习题先不做，用得上什么算法我再详细学习。这是官方课后答案的链接。 放在开头：没有好的算法，坏的算法之说，重点是针对不同的情况，针对不同的数据，针对不同的需求，去选择算法，改良算法。我的数学功底不强，太难的公式我看不懂，
“学习笔记”之《算法导论》----第三部分----数据结构----第十章----基本数据结构
版权声明：未经博主允许，勿转载 https://blog.csdn.net/qq_34754836/article/details/86623213 本人大四即将结束，于2018年12月18日购《算法导论》这本书，慢慢看，第一阶段先主要理解各个章节说的算法都是什么意思，书上的课后习题先不做，用得上什么算法我再详细学习。这是官方课后答案的链接。 放在开头：没有好的算法，坏的算法之说，重点是针对不同的情况，针对不同的数据，针对不同的需求，去选择算法，改良算法。我的数学功底不强，太难的公式我看不懂，
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