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在阅读论文过程中的一些简单笔记，记下一些重点和方法。 论文：ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition Introduction目前人脸识别的研究主要分为两条主线： 训练一个多分类器 softmax-loss-based methods； 学习得到一个图嵌入向量，如triplet-loss-based，... Continue reading...

现在深度学习模型的应用仍存在许多瓶颈，模型速度，内存占用，能耗等。 我们的追求就是在保证模型效果的前提之下，保证速度更快，占用内存更少，能耗更少。 接下来介绍几种提升模型效率的方法。 Factorizationlow-rank 矩阵分解（2D） low-rank 张量分解（3D） canonical polyadic分解（4D） 有效性？ 局限性：在原来已训练好的模型上进行改进，减少计算量，... Continue reading...

练习资源：Asg-RH.pdf 使用 UMLet 建模 1、使用类图，分别对 Asg_RH 文档中 Make Reservation 用例以及 Payment 用例开展领域建模。然后，根据上述模型，给出建议的数据表以及主要字段，特别是主键和外键 注意事项： 对象必须是名词、特别是技术名词、报表、描述类的处理； 关联必须有多重性、部分有名称与导航方向 属性要注意计算字段 数据建模，为了简... Continue reading...

点赞收藏：PyTorch常用代码段整理合集转自机器之心：https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-04-25-8 众所周知，程序猿在写代码时通常会在网上搜索大量资料，其中大部分是代码段。然而，这项工作常常令人心累身疲，耗费大量时间。所以，今天小编转载了知乎上的一篇文章，介绍了一些常用PyTorch代码段，希望能够为奋战在电脑桌前的众多程序猿们提供帮助！... Continue reading...

概述我们所说的系统顺序图通常简称SSD，展示了外部参与者和系统交互的过程。系统事件一般由参与者发起，按照一定的时间顺序自上而下地呈现。 以下是一个简单的示例： Continue reading...

本文不赘述SSD的算法流程，主要总结SSD的几处重点做总结。 多尺度特征图进行预测 SSD使用多个尺度的特征图进行检测，其目的是使用大的特征图检测相对较小的目标，小的特征图主要负责检测大的目标。 那么问题来了，大的特征图对检测较大目标的贡献是否大于小的特征图呢。 应该不会，模型给每个单元设置了一个比较小的先验框，并不是很大，先验框的感受野并不会占图片太大的比例，即便是偏移值也不会偏移较大... Continue reading...

论文：Multi-objective workflow scheduling in cloud system based on cooperative multi-swarm optimization algorithm 作者：YAO Guang-shun(姚光顺) DING Yong-sheng(丁永生) HAO Kuang-rong(郝矿荣) 摘要本算法名为多种群多目标优化算法（M... Continue reading...

领域模型初步认识领域模型是常见的业务建模过程中的一个重要制品，那么领域模型在UP中制品地位如何？请看下图。 <img src=”https://raw.githubusercontent.com/JoshuaQYH/blogImage/master/img/20190524105602.png"/ align=’center’> 下面给出一个实例，我们从下图可知道，领域... Continue reading...

使用 UMLet 建模. 1、根据订旅馆建模文档，Asg-RH.pdf 绘制用例图模型（到子用例） 若图片过大无法加载，请点击图片链接 给出 make reservation 用例的活动图。 若图片过大无法加载，请点击图片链接 2、根据课程练习“投递员使用投递箱给收件人快递包裹”的业务场景 2.1 分别用多泳道图建模三个场景的业务过程 2.1.1 x科技公司发明了投递柜，它们... Continue reading...

Student ID： 16340186 Name： 邱奕浩 一、简单题1. 用例的概念用例就是一组相关的成功和失败场景的集合，用来描述参与者如何使用系统实现其目标。 需要注意的是，用例是文本文档，而非图形。 2. 用例和场景的关系？什么是主场景或Happy path？场景是参与者与系统交互的特定过程，也称为用例实例，是使用系统一个特定用例的一条执行路径；用例通常包括了一系列的场景：主场... Continue reading...

目标检测概述思维导图内容来自旷视科技R talk，全文见知乎链接。 Continue reading...

Mask Scoring R-CNNSummary​ The instance segmentation task pursues the accurate classification on pixel-level in object detection. It requires more detailed labels and more delicate network struc... Continue reading...

focal loss 简述论文地址来自arxiv 先放focal loss（FL）和cross entropy（CE）两个函数的数学定义。 ... Continue reading...

Scrum 概述Scrum是一种开发框架，不是方法学！！是关于制定开发流程和人员事项的，内容无法干涉。 产品 backlog产品 backlog 从根本上说，就是一个需求，或故事，或特性组成的列表，按重要性级别进行排序。 backlog当中包括的是一个个的故事story ,有时也称为backlog 条目。 一个故事包括一些字段： ID：同一标识符，自增长的数字。 Name: 简短的，描述性... Continue reading...

Summarize a Paper Key Points ... Continue reading...

主题模型概述主题模型也是话题模型，是一族生成式有向图模型，主要应用于处理离散数据（如文本），在信息检索和自然语言处理中广泛应用。 例：给定一组主题，存在多个词汇，我们需要通过主题模型来挖掘每个词汇属于某个主题的概率分布情况。 在认识主题模型之前，我们先知道有词，文档，主题这些概念。我们需要通过文档内部的词，推测出文档属于各主体的概率分布情况。需要注意的是，文档可以属于任何主题，只不过某些不相... Continue reading...

单因子测试总结数学模型根据APT套利定价模型，单因子测试的含义就是, 在每一个时间截面上，也就是站在一年中的某一天关注所有股票的下一期收益率 r 和股票当期相应的因子暴露值 x 之间的关系： $$ r = a x + b $$ 也就是在某一个时间点，对每一只股票的收益率和该股票的因子暴露值做一个简单的线性回归，其中 a 为因子的收益率，b 为独立于市场的残差收益率。 《主动投资组合》书... Continue reading...

Student ID：16340186 Name: 邱奕浩 简述瀑布模型、增量模型、螺旋模型（含原型方法），并分析优缺点。（从项目特点、风险特征、人力资源利用角度思考。）瀑布模型 简述： 瀑布模型将软件生命周期各个阶段的活动规定为按顺序相连接的多阶段工作，涵盖需求，设计，编码，测试，到软件发布和维护等阶段，每个阶段都会产生循环反馈，产出的相关成果制品将作为下一阶段活动的输入，若某阶段存在... Continue reading...

软件复杂性概述软件复杂性问题定义 软件复杂性与程序复杂性不一样，软件复杂性是一个更为高层的概念，主要反映为分析，设计，测试，维护和修改软件的困难程度或复杂程度。而软件复杂性也是软件危机产生的最直接原因，人类的思维有限，要明确的认识软件的运行对人类而言有点勉强，我们只能通过定义软件的对象，属性，边界，交互逻辑来描述软件的运行机制。 当软件的运行逻辑条目越来越多时，复杂性呈指数提高，软件复杂性已... Continue reading...

数字三角形问题给定一个数字等腰的数字三角形，第一行只有一个数字，每增加一行数字的个数就加一。然后现在要求从三角形顶部到底边所经过的路径的数字之和的最大值。 我们先定义一个二维数组来存放数字三角形，这个三角形的存放是直角三角形的形状。 这个问题使用递归的方式来求解，相当的简单。 12345678910int D[MAX][MAX];// i j 代表从数组的第i行第j个开始求和 n代表三角形... Continue reading...