按时间归档：2022年01月

前言岁末年初，值得用一篇文章来纪念逝去的 2021；这里记录下在过去的一年里，我的经历与成长最大的改变这年变化最大的是“工作方向”，原来是一名普通的研发工程师，从事低速自动驾驶小车的开发，会涉及到比较多只是领域。其中包括感知算法、定位、运动控制、决策规划、硬件传感器的接入和车辆线控底盘的适配等等。投入了1年左右的时间，也只能做出一个示范项目的低速自动驾驶小车，实现了实现固定线路自主巡航，在简单的场景能自主躲避障碍物，其它高级自动驾驶功能实现不了，一个人的能力不够啊，诶……..惭愧惭

用 np.random.randn(2, 150) 生成一组二维数据，使用两种非均匀子图的分割方法，做出该数据对应的散点图和边际分布图第一种 使用gridspec，不跨行import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltfrom matplotlib import gridspecdata=np.random.randn(2, 150) fig = plt.figure(figsize=(6,6))spec = gridspec.G

最优化(Optimization)失败的原因——驻点(Critical point)当Gradient decent走到了极值点，即局部极小值点(local minima)，对参数的gradient接近于0，无法继续更新参数，此时training停止，loss也就不在下降。还有可能是到达了鞍点(saddle point)，该点低于左右两侧但高于前后两侧（前后左右位置相对而言），此时的gradient为0，但既不是local minima，也不是local maxima。以上两种使gradie

算法概述Deep Interest Evolution Network(DIEN)是在Deep Interest Network(DIN)基础上的改进方法，其初衷是为了解决当前CTR预估中存在的一些问题：1.大多数的方法缺少兴趣模型，直接把用户的行为当作用户的兴趣，缺少对具体行为背后隐含的兴趣做模型化处理；2.用户的兴趣在不断发生变化，之前的大多数方法缺少对用户兴趣变化趋势的思考。DIEN通过设计兴趣提取层（Interest Extractor Layer）来获取用户历史行为的兴趣，通过在.

一、opencv命名空间众所周知的是C++有一个最常用的命名空间std，常见的输入输出和回车cin、cout和endl都依赖于此。opencv中的类和函数都是定义在命名空间cv之内的，跟C++一样有两种方式可以访问。第一种是在代码的开头加上using namespace cv，另一种是在使用opencv类个函数时加上cv::，比如cv::imread()。不过第二种方式每使用一个函数都需要打出命名空间，相对麻烦。所以比较第一种方式。所以我一般在写程序时，都会加上#include <iostre

参考github网页Issues · DroidAITech/ROS-Academy-for-Beginners (github.com) 很多小伙伴在跟随视频学习的时候会出现下图所示问题。但是这里面说的都不太清楚，对我们这些初学者不太友好，看了一篇文章说了分支这个概念，我就直接不理解。下面我们直接上图讲解。首先打开：DroidAITech/ROS-Academy-for-Beginners: 中国大学MOOC《机器人操作系统入门》课程代码示例 (github.com)…

人工智能艾伦·图灵（Alan Turing）对人工智能的定义如下：如果窗帘后面有一台机器，并且有人正在与之互动（无论以何种方式，例如音频或打字等），并且如果该人觉得他正在与另一个人互动，那么这台机器就是人工智能的。这是定义AI的一种非常独特的方式。它并不直接针对智能的概念，而是专注于类人的行为。事实上，这一目标的范围甚至比单纯的智能更为广泛。从这个角度来看，AI并不意味着要建造一台可以立即解决任何问题的超智能机器，而是要建造一台能模仿人类行为的机器。然而，仅仅制造模仿人类的机器听起来并不

有时候我们编写一个复杂的模型，想知道模型耗时的瓶颈在哪里，或者想知道模型是如何反向传播的。这时候就需要DEBUG功能，本文就来为我们的metagrad实现debug功能。

来源于coursea机器学习课程ex1