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Xs0ul 最近回复了
不知道你几个前玩的那个游戏玩的人多不多,但实际也可能是这个新游戏的推广人员收集了一波姓名电话,然后随便报了个游戏名字。可能是热门游戏,也可能是和他们要推广的比较像
51 天前
回复了 Deepseafish 创建的主题 问与答 如何在 numpy 中快速实现这样的操作
lz 的 mask = np.array([1,3,5,7]) 一般不叫 mask,叫 indices 比较合理

mask 应该是
mask = np.zeros_like(arr)
mask[indices] = 1

然后
res = np.where(mask, arr, 0)
65 天前
回复了 Sonia96 创建的主题 求职 化学自学转行,求各位批改简历!
直观的感受是,项目部分罗列的有点太多而不够细,给人一种数据已经准备好了,拿个模型往上套一下的“作业”的感觉。举个例子,识别猫的那一个,一般理解肯定是用 cnn 做的,楼主用 logistic regression 也许是那时候刚学到这儿。

其它的项目里,拿识别手势这个举个例子。我第一反应是,数据集很重要,怎么做数据增强之类的。如果没有考虑过这些,可以想一想,精简一下项目数量,添加一些细节。包括 kaggle 上找一些已经结束的比赛,看看别人在模型之外还做了什么
@Xs0ul #51 修正 1/3 -> 2/3
验证很简单,把数字改小就好了,改成冰箱 1 有 1 瓶,冰箱 2 有 2 瓶,拿两天

按照 31/61 的做法,结果应该是 1/3

实际直接暴力解,概率是第一天拿抽冰箱 1 有 1/2,第一天抽到冰箱 2 并且第二天抽到冰箱 1 是 1/4,合计 3/4

而 3/4 就是 n=2,p=0.5 的二项分布的累加和
等价的问题是,扔 60 次硬币,正面小于等于 30 次的概率,是二项分布的累加和

具体结果楼上已经用 wolfram alpha 算出来了
听四年成熟的描述,有点怀疑是期权还是股权
1. 经历里时态要统一,比如最后的 game classification,三个分别是 collected,using 和 classified 就很别扭
2. steam 的数据,不知道你是用的 kaggle 的还是自己爬的。如果是 kaggle 现成的,说 collect 就有点投机。另外对于这个项目,描述上感觉不太清晰。一般第一反应该是个推荐系统,但是你描述为 classification 就比较难理解你训练时候的 target 是什么
3. machine learning 的 skills 里,把 CNN 塞在这堆传统的模型中间有点怪,而且给人一种只用过 CNN 而不了解其它 deep learning 的感觉。包括单写了个 regression models 也挺别扭的。建议把这堆模型放到项目经历里,skills 里放 scikit learning, keras 这些
在别人那儿这标题应该叫“性能大幅提升”
93 天前
回复了 UN2758 创建的主题 Python 求解:两种递归方式的差异?
我试了你的也可以 ac 的,这个测试用例上也是对的,如果你在做的是 108 的话

不如重启试试
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