SKILLRL: Evolving Agents via Recursive Skill-Augmented Reinforcement Learning——通过递归技能增强强化学习进化智能体

     同比、环比一直在很多场合中广泛地被使用到，今天是基于一个小数据集来计算一下销售额的同比增长率，对于同比和环比的了解之前主要是来源于业务方面的需求，这里为了更加准确定义同比，贴上百度百科的定义如下：比如说2017年8月的产值100万，2018年8月的产值300万，同比增长为：（300－100）÷100*100%=200%同比增长率一般是指和上一年同期相比较的增长率。某个指标的同...

文本数据分析里面情感分析的应用十分广泛，本质上来说就是一个分类任务，在我之前的文章里面对有对中文数据的情感分析相关的工作，对于英文数据的分析还没有实践过，这里就想基于英文数据集来做一点分析性的工作，首先来看一下数据样例，如下所示：下面是100条数据样例：ID,Product_ID,Age,Review_Title,Review_Text,Rating,Recommended,Positive_Fe

YOLOV: Making Still Image Object Detectors Great at Video Object Detection——让静态图像目标检测器在视频目标检测中表现卓越

转自：机器学习十大算法的核心思想、工作原理、适用 情况及优缺点机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点一、C4.5 算法：ID3 算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3 算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。C4.5 算法核心思想是ID3 算法，是ID

目标检测：与图像分类不同，目标检测不仅需要识别图像中的目标类别，还需要定位这些目标的位置（通过边界框）。单阶段检测器：与基于区域提议（如Faster R-CNN）的两阶段检测器不同，单阶段检测器（如YOLO、SSD）直接从图像中预测边界框和类别概率，速度更快，适合移动设备。

在前面的博文中，我们已经做过很多农业、种植业相关的病虫害识别相关的项目，这里石榴果实图像病害阶段识别本质也是相同的。阶段四的话属于是一个相对来说比较独立的问题，这里解决的思路基本上就是图形图像处理了，如果之前就做过很多的CV相关的项目，看到这个任务一定是不会陌生的，等后面时间空了我来整体实现一下来测试下给定的测试数据效果如何。之后的模型选择比较多，简单的机器学习模型或者是使用MLP之类的模型也都可

Beyond Adapting SAM:Towards End-to-EndUltrasound Image Segmentation via AutoPrompting自动提示实现端到端超声图像分割

    在使用机器学习等算法模型的时候，往往都会需要将数据加载到内存中才能够使用，对于原始数据我们往往需要按照一定的数据划分比例划分为测试集和训练集，如果想直接使用交叉验证来进行评估的话则不需要数据划分这个步骤。    正好最近在做这方面的东西，写一个简单的小函数实现数据的读取与划分功能，下面是具体的实现：def read_data(test_data='features.csv',n=1,lab

      最近，接触到一个比较新颖的Boost方法的机器学习库，觉得很有意思的，号称通用性很强，所以拿来上手试试，这里只是初步的学习使用，相关的参考链接放在下面。     CatBoost是俄罗斯的搜索巨头Yandex在2017年开源的机器学习库，详细的介绍网上很多，这里就不多累赘了，Yandex的搜索入口如下：     https://tech.yandex.com/     官方...