1，为什么必须在神经网络中引入非线性？2，ReLU在零点不可导，那么在反向传播中怎么处理？3，ReLU的优缺点4，BN解决了什么问题BN是由Google于2015年提出，这是一个深度神经网络训练的技巧，它不仅可以加快了模型的收敛速度，而且更重要的是在一定程度**缓解了深层网络中“梯度弥散”**的问题，从而使得训练深层网络模型更加容易和稳定。所以目前BN已经成为几乎所有卷积神经网络的标配技巧了。从字

def nchoosek(startnum, endnum, step=1, n=1):c = []for i in itertools.combinations(range(startnum,endnum+1,step),n):c.append(list(i))return ca = nchoosek(1, 3, step=1, n=2)print(a)[[1, 2], [1, 3], [2,

机器之心 https://www.jiqizhixin.com/articles/2020-03-13-11近日，裁判文书网公布一起「黑客」入侵厦门银行手机银行 App，利用虚假身份开户的案件。两名犯罪分子，分别为 00 后的田世纪和 95 后的张宇男，其中 2000 年出生、职业学院休学的河南男孩攻破了厦门银行 App 的人脸识别系统，进而使用虚假身份信息多个账户并倒卖牟利。田世纪通过抓包技..

没办法，试了很多，只能自己手动下载。

https://learnopencv.com/feature-based-image-alignment-using-opencv-c-python/def alignImages(im1, im2):# Convert images to grayscaleim1Gray = cv2.cvtColor(im1, cv2.COLOR_BGR2GRAY)im2Gray = cv2.cvtColor

特征点匹配主要采用三个方法1.根据距离判断找到某一个特征点，从该特征点沿着纹线走num个距离，并计算出每走一步距离该特征点的距离，最后会得到num个装有长度信息的数组，如果两幅指纹相同则他们含有相同的特征点而且得到的数组对应的位置的数据基本相等% 特征点匹配% 纹线长度匹配 对于找到的特征点和纹线 沿着纹线走5个像素到原始端点的距离function d=distance(x0,y0,num,t..

目前，视觉SLAM（SLAM是“Simultaneous Localization And Mapping”的缩写，可译为同步定位与建图）可分为单目、双目(多目)、RGBD这三类，另还有鱼眼、全景等特殊相机，但目前在研究和产品中还属于少数。从实现难度上来说，大致将这三类方法排序为：单目视觉>双目视觉>RGBD。单目相机SLAM简称MonoSLAM，仅用一支摄像头就能完成SLAM。最大的

  Pre-trained modelsModel nameLFW accuracyTraining datasetArchitecture20180408-1029000.9905CASIA-WebFaceInception ResNet v120180402-1147590.9965VGGFace2...

The difference between machine learning explainability and interpretabilityIn the context of machine learning and artificial intelligence, explainability and interpretability are often used interchan.

改善机器学习可解释性的技术和方法尽管透明性和道德问题对于现场的数据科学家来说可能是抽象的，但实际上，可以做一些实际的事情来提高算法的可解释性算法概括首先是提高概括性。这听起来很简单，但并非那么简单。当您认为大多数机器学习工程都以非常特定的方式应用算法来发现所需的特定结果时，模型本身可能会感觉像是次要元素-仅仅是达到目的的一种手段。但是，通过改变这种态度来考虑算法的整体运行状况以及运行该算法的...