野外的情绪回归
使用Aff-Wild数据库中可用视频中的价和Arousal值估算值进行情感回归。 针对此问题，我们使用了2个基于CNN的框架。 其中一个模型的使用SENET预先训练上VGGFace数据库和微调在AFF-野生训练数据的子集的模型。 另一个模型是带有CBAM注意模块的ResNet样式的CNN，用于精炼特征提取。 该模型是使用Aff-Wild火车数据的子集从头开始训练的。
The hyper-parameters used for both the models are listed below:
Batch Size = 32
Optimizer = Adam
Learning Rate = Default
Epochs = 32
这两个框架的训练和验证均方根误差图如下所示。
CBAM Framework
2021-11-24 10:55:42
266KB
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NDQ：通过交流最小化学习几乎可分解的价值函数
笔记
该代码库基于和代码库，这些论文基于“ 。
在此代码库中还可以找到以下方法的实现，这些实现由的作者完成：
使用以下命令构建Dockerfile
cd docker
bash build.sh
设置《星际争霸II》和SMAC：
bash install_sc2.sh
这会将SC2下载到3rdparty文件夹中，并复制运行所需的地图。
requirements.txt文件可用于将必要的软件包安装到虚拟环境中（不推荐）。
进行实验
以下指令在教学任务hallway上训练NDQ。
python3 src/main.py
--config=categorical_qmix
--env-config=join1
with
env_args.n_agents=2
env_args.state_numbers=[6,6]
obs_last_a
2021-11-23 19:19:42
8.08MB
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财政收入影响因素分析及预测模型 电力窃电漏电用户 自动识别 ■电商产品评论数据情感分析 电子商务网站用户行为分析及 服务推荐 ■航空公司客户价值分析 航空公司客
2021-11-23 13:07:09
60.8MB
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大数据分析技术-航空公司客户价值分析（二）
1.复习如何使用python选取构建LRFMC模型需要的特征
2.使用sklearn相关功能模块标准化LRFMC模型的特征
3.使用sklearn的cluster模块提供的kmeans函数对不同客户群体LRMFC模型的5个特征进行聚类运算
4.分析聚类结果，明确不同特征在不同客户群体中的作用。
5.根据分析结果，对客户进行分类，分别制定对应的营销策略。
2021-11-23 12:03:18
114KB
基于聚类(Kmeans)算法实现的客户价值分析系统（包含custcall,custinfo,result,tariff,国内某航空公司会员数据）等数据信息
2021-11-19 17:34:57
14.34MB
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数字化转型的根本任务是价值体系优化、创新和重构，数字生产力的飞速发展不仅引发了生产方式的转变，也深刻改变了组织的业务体系和价值模式。传统的业务体系和价值模式是基于技术壁垒构筑起来的纵向封闭系统，数字经济时代的业务体系和价值模式则是基于新型能力共建、共创、共享形成的开放生态。
在应用（新一代）信息技术改造提升存量业务，实现增效、降本、提质的基础土，基于新一代信息技术赋能作用的延伸业务和增值服务快速发展，随着数字经济生态的不断完善，业态转变将加速兴起，迈入数字业务蓬勃发展的开放价值生态建设新时期。
本标准聚焦数字化转型的价值效益"有哪些"、"怎么创造和传递"及"怎么获取"等问题，给出价值效益分类模
2021-11-19 11:00:08
9.4MB
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