有幾個要注意的地方： 1、可以選擇CPU或GPU，但是機器學習模型一般的CPU就夠了，最近（2019.04）使用GPU的話一小時后總是會斷開連接，這時候要跑久一點的cell就涼了。 2、導入文件：支持自行導入，如果是kaggle上的數據也可以直接從官方比賽數據中選擇，導入到右側 ...

1. 移除多余文件 　　因為linux kernel文件數量過多，會導致系統很慢。 　　在File->prefenrence->setting->workspace, 右上角有個切換到json文件，編輯如下： 2. 修復有些頭文件路徑查找不到 　　可自行添加 ...

在kaggle上創建kernel，加入如下代碼。 連續運行兩次，可以看到保存的文件名字不一樣，且無論運行錯少次，都只有一個輸出文件。 這說明，kaggle上的kernel每次commit運行，都會清空輸出文件。 ...

注冊kaggle可真所謂費勁心思，先是郵箱驗證不來，換了兩三個瀏覽器都不成功，非常惱火，沒有驗證碼，最后還是翻牆加谷歌瀏覽器，哎，注冊之旅還是非常坎坷德，但是好消息是注冊成功了。接下來是機器學習語言，關於泰坦尼克號--------在c博客有一個人對泰坦尼克做了分析，這個是博客得鏈接 ...

轉載自：https://blog.csdn.net/p1279030826/article/details/107464336 1、隱藏多余的文件 .vscode/settings.json ...

在這篇論文中，作者提出了一種更加通用的池化框架，以核函數的形式捕捉特征之間的高階信息。同時也證明了使用無參數化的緊致清晰特征映射，以指定階形式逼近核函數，例如高斯核函數。本文提出的核函數池化可以和CNN網絡聯合優化。 Network Structure Overview Kernel ...

　　在現實情況下，SR模型通常會由於實際得blur kernel與預先假設的不一致而造成嚴重的performance drop。blind SR問題就是要嘗試解決blur kernel未知情況下的SR問題。本文就針對blind SR提出，預測每張照片blur kernel的方法，再將blur ...