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学习到的排序算法中的排名衡量标准与损失函数

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本文探讨了在排序算法中用于评估模型性能的各种排名衡量标准及相应的损失函数，旨在帮助读者理解不同评价指标的选择及其影响。 该文档讨论了排序算法以及推荐系统评估标准NDCG和MAP的原理与应用。

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  • 学习到的排序算法中的排名衡量标准与损失函数
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    本文探讨了在排序算法中用于评估模型性能的各种排名衡量标准及相应的损失函数，旨在帮助读者理解不同评价指标的选择及其影响。 该文档讨论了排序算法以及推荐系统评估标准NDCG和MAP的原理与应用。
     
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    本段落介绍了一个使用C++编写的高效姓名排序算法。该方法提供了详细的代码示例和实现步骤，适用于需要对大量字符串数据进行快速、稳定排序的应用场景。 本程序包含了能够实现简单按姓名排序的算法，并且可以下载后修改以增加字符数。
     
  • repulsion_loss_ssd: 排斥损失
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    Repulsion_Loss_SSD提出了一种新颖的排斥损失函数，旨在优化单阶段目标检测模型SSD的性能，通过增强类别间的区分度来提高小目标及拥挤场景下的检测精度。 使用SSD实施排斥力损失的实现基于Wei Wei, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Christian Szegedy, Scott Reed, Cheng-Yang及Alexander C.Berg于2016年发表的论文。官方原始Caffe代码可在相关页面获取。 安装目录：选择适合您的环境并运行适当的命令以在网站上安装PyTorch 。克隆此存储库后，请按照说明下载数据集。现在，我们支持Visdom用于训练过程中的实时损失可视化！要在浏览器中使用Visdom，请执行以下操作： # 首先安装Python服务器和客户端 pip install visdom # 启动服务端（建议在screen或tmux会话中运行）
     
  • 损失函数学习记录
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    本笔记旨在系统梳理和探讨机器学习中常用的各类损失函数，包括其定义、作用机制及应用场景，以帮助读者深入理解模型训练过程中的优化原理。 在阅读了大量关于损失函数的文档后，我总结并归纳了一份学习笔记，特别关注于softmax loss，并对较新的A-softmax、center loss、coco-loss以及triple-loss等进行了全面的理论推导与解释。这份笔记对于初学者来说具有一定的参考价值。
     
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  • 衡量座舱SoC芯片性能排名的指标.docx
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    本文档探讨了用于评估汽车座舱系统级芯片（SoC）性能的关键指标，旨在为工程师和研究人员提供参考标准。 CPU算力对系统的流畅度有着重要影响，并且决定了多任务处理能力和应用运行的效率。 例如，在车载信息娱乐系统中，用户可能同时使用导航、音乐播放器和语音助手等功能。如果CPU性能不足，则在切换应用程序时可能会感到卡顿。相比之下，采用高性能处理器如高通Snapdragon 888可以更快速地加载应用；而一些老旧型号则在处理大量任务时表现较差。 通常以DMIPS（Dhrystone MIPS）作为衡量整数运算性能的指标。
     
  • Matlab中的快速排序与归并排序算法
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    本篇文章探讨了在MATLAB环境中实现快速排序和归并排序的具体方法及优化策略，旨在帮助读者理解这两种经典排序算法的实际应用。 使用MATLAB实现快速排序和归并排序的方法可以应用于各种数据处理场景。这两种算法都是高效的排序技术，在不同的应用场景下各有优势。快速排序以其平均情况下的高效性能著称，而归并排序则因其稳定的性质在某些情况下更为适用。通过编写相应的MATLAB代码，用户能够更好地理解和应用这些基本的但又非常重要的计算机科学概念。
     
  • Yolov3学习-损失函数Matlab代码
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    本项目致力于研究和实现YOLOv3算法中的损失函数，并使用MATLAB编写相关代码。通过实践加深对目标检测技术的理解与应用。 损失函数matlab代码 #iyolov3_learning 该项目旨在帮助大家学习YOLO框架，并鼓励有志于深度学习的新手共同参与。 目标： - 不需要编写任何代码，也不用改动现有的损失函数。 - 可以自由拼接和修改网络结构。 - 深入理解损失函数与反向传播机制。 - 自己动手修改损失函数并实现反向传播算法，并尝试观察训练效果的变化。 更新内容: 2018.12.23 创建项目，上传了两个DIY的YOLO模型。同时提供了人头数据集brainwash的相关信息和用于转换该数据集格式至YOLO所需的matlab脚本段落件idl2yolo。 2018.12.24 添加SCUT_HEAD人头数据集，并附带相应的格式转换脚本（基于YOLO的VOC脚本修改）。原数据集中存在部分xml文件尺寸标注错误的问题，使用上述提供的脚本可以进行修复。具体路径信息需要自行查看并调整。