Exists 的邏輯 EXISTS子查詢用來檢查是否有存在符合條件的行，如果子查詢返回至少一行，則外部查詢返回TRUE，否則返回 FALSE。通常在需要檢查子查...
UNION ALL 用法 以 w3schools 給的這個範例來說 SELECT City, Country FROM Customers WHERE Coun...
Session Object Cookie/Session的區別：Cookie 是透過客戶端紀錄訊息確定使用者身份Session 是透過在伺服器端紀錄訊息確定使...
Cookies 當同一台電腦透過瀏覽器請求頁面時，將會發送 cookie。 在ASP中，我們可以透過Response.Cookies這個方法創建Cookies...
Layout @RenderPage()可以使用這個方法匯入要導入的內容，以讓我們不用每次都要寫一樣的內容而這一個方法最常見的例子就是在頁首及頁尾只要更新一次，...
Syntax Rules (語法規則) 語法與php和ASP類似，主要用於將 (C# 或 VB) 嵌入到 ASP.NET 的網頁中 相關語法 (C#)：...
零、基礎知識補充(校內相關課程知識) 一、課內筆記整理---作業系統實務(資安相關篇)💻 二、課內筆記整理---計算機網路💻 零、推薦 & 常用網站 一...
環境建立 首先建立資料夾webpack(可自訂名稱)並以vscode開啟 按下ctrl+`(開啟終端機)輸入npm init -y產生package.json沒...
零、初次MWC 這次因為IThome鐵人賽完賽，獲得獎品價值$5400的MWC(Modern Web Conference)，軟體開發者的年度技術嘉年華門票...
Google Cloud Summit Taipei的開發者之夜可以分為幾個議程: Google Cloud Demo展示 產業座談、Generative A...
生成對抗網絡（ Generative Adversarial Network ，簡稱 GAN ） 被稱為「生成對抗網絡」，是因為包含兩個互相對抗的神經網絡，生成...
29天啦!之前實作分類器的時候有用到混淆矩陣，今天也來寫一下相關筆記 混淆矩陣(confusion matrix) 可以用來評估分類模型的準確率 混淆...
LSTM（ Long Short-Term Memory ） 是 RNN 的變種，是用來解決梯度消失的問題，也能夠將長序列資料處理的更好LSTMs 的核心概念是...
再續昨天！今天的筆記把論文剩餘的部分整理完 Hard negative mining 難例挖掘 由於存在大量的負樣本，所以導致嚴重的類別不平衡問題，訓練時...
遷移學習（ Transfer Learning ） 將在一個任務上學到的知識轉移到另一個相關任務中，可以是模型的權重、特徵表示或其他學習過程中的資訊 遷移學習的...
接續作天，今天講訓練相關策略及方法 training Matching strategy 匹配策略 利用jaccard overlap使ground tr...
遞歸神經網絡（ Recurrent Neural Network，簡稱 RNN ） 主要用於處理時間序列、自然語言文本等，RNN 的特點在於它具有記憶能力，可以...
今天是大概的概念，training等細節留到明天 VGG-16 SSD的架構是使用VGG-16 13個卷積層+3個全連接層+5個池化層 其卷基層均使用...
卷積神經網絡（ Convolutional Neural Network ， CNN ） CNN 是前向傳播神經網絡，模擬人類視覺系統的工作方式，具有層次化的...
CNN的概念圖如下： （ 圖片來源：https://reurl.cc/l7g1LY ） Convolution Layer 卷積層 卷積的主要概念就是特徵擷...
深度強化學習（ Deep reinforcement learning，簡稱 Deep RL 或 DRL ） 強化學習（ Reinforcement Lea...
是一種決策樹 決策樹 根據特徵進行分割(同子集內盡量相似) 重複分割直到達到設定的深度 建構決策樹 對決策樹進行遍歷，得出結果 CART流程 所有的樹...
SARSA（ State-Action-Reward-State-Action ） SARSA 名字說明了這個學習的更新方式就是根據當前狀態、選擇的動作、獲得的...
是一種基於機率的分類器 貝氏定理 Bayes’ Theorem 計算在已知一些條件下，某事件的發生機率 通常事件A在事件B已發生的條件下發生的機率，與...
Q學習（ Q - Learning ） 在不同狀態下採取不同動作的價值（Q值），來最大化長期獎勵這個學習方法跟模型無關，適合用在具有馬可夫性質環境的情況當前的狀...
利用弱分類器（決策樹）迭代訓練或得強分類器，其具有訓練效果好、不易過擬合等優點。 LightGBM V.S. XGBoost 圖源: https://re...
馬可夫決策過程（ Markov Decision Process ，簡稱 MDP ） 用來描述強化學習問題的數學框架，是建模智能代理在與環境互動的情境下如何做出...
可以用來降維(dimension reduction)，利用原有的特徵組合成新的特徵組，以達到降維的目的，同時保留住資料中的重要資訊 基本上它的目標就是將...
強化學習 依賴與動態( dynamic )環境的資料(隨著外部條件變化而改變的資料)重複互動以最大化累積回報（ cumulative reward ）找出能夠產...
點與點之間的距離 K-NN依照點與點之間的距離來計算點之間的相似性 通常使用的距離度量是歐氏距離（Euclidean Distance），但根據實際情況，也可...
rubylin
yao021019
iThome鐵人賽
看影片追技術