kaggle上房价预测练习

iOS 旧项目所需要的关键库 ①在RuntimeRoot的lib里面增加libstdc++.6.0.9.dylib，libstdc++.6.dylib，libstdc++.dylib，路径如下： /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Library/Developer/CoreSimulator/Profiles/Runtimes/iOS.simruntime/Contents/Resources/RuntimeRoot/usr/lib ②在iPhoneOS.sdk的lib里面增加libstdc++.6.0.9.tbd，libstdc++.6.tbd，libstdc++.tbd，路径如下： /Applications/Xcode.app/Contents/Developer/Platforms/iPhoneOS.platform/Developer/SDKs/iPhoneOS.sdk/usr/lib/ ③在iPhoneSimulator.sdk的lib里面增加libstdc++.6.

Mask R-CNN模型：Kaggle Airbus Ship Detection数据集训练

Kaggle-有毒评论分类挑战 第33名解决方案 私人LB：0.9872，33 / 4551 公众LB：0.9876、45 / 4551 这是《和代码，我在4,551个团队中排名第33。 有关我的方法的更多信息，请参见我的。 我们的任务是处理多标签分类问题； 特别是，任务是将在线评论分为6类： toxic ， severve_toxic ， obscene ， threat ， insult ， identity_hate 。 竞争指标是每个预测类别的单个AUC的平均值。 方法摘要： 嵌入物： 在比赛数据上本地训练的fastText嵌入 预训练嵌入（具有相似性插补）： 型号（显示最佳私人成绩）： CapsuleNet（ 0.9860私有，0.9859公开） RNN版本1（ 0.9858私有，0.9863公开） RNN版本2（0.9856私有，0.9861公开） 两层CN

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UNet：使用PyTorch进行语义分割 在PyTorch中针对高清晰度图像针对Kaggle的自定义实施 。 该模型是从头开始训练的，具有5000张图像（无数据增强），并且在超过100k张测试图像上获得了0.988423（735中的511）的。 可以通过更多的培训，数据增强，微调，使用CRF后处理以及在蒙版边缘上施加更多权重来提高此分数。 Carvana数据可在上。 用法 注意：使用Python 3.6或更高版本 预言 训练好模型并将其保存到MODEL.pth后，您可以通过CLI轻松测试图像上的输出蒙版。 预测单个图像并保存： python predict.py -i image.jpg -o output.jpg 要预测多幅图像并显示它们而不保存它们： python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save >

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该资源是kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。 该资源是kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。 该资源是kaggle入门项目房价预测数据集，仅限用于学习交流。