幀內(nèi)編碼是空間域編碼，利用圖像空間性冗余度進行圖像壓縮，處理的是一幅獨立的圖像，不會跨越多幅圖像。閉合式GOP：閉合式GOP只需要參考本GOP內(nèi)的圖像即可，不需參考前后GOP的數(shù)據(jù)。開放式GOP：開放式GOP中的B幀解碼時可能要用到其前一個GOP或后一個GOP的某些幀。下圖以一個開放式GOP示意圖為例，說明視頻流的解碼順序和顯示順序采集順序指圖像傳感器采集原始信號得到圖像幀的順序。編碼順序指編碼器編碼后圖像幀的順序。

max_leaf_nodes：最大葉子節(jié)點數(shù).def gridsearch_cv(model, test_param, X, y, cv=5): gsearch = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=test_param, scoring=''''''''roc_auc'''''''', n_jobs=4, iid=False, cv=cv) gsearch.fit(X, y) print(''''''''CV Results: '''''''', gsearch.cv_results_) print(''''''''Best Params: '''''''', gsearch.best_params_) print(''''''''Best Score: '''''''', gsearch.best_score_) return gsear

自動機器學(xué)習(xí)超參數(shù)調(diào)整（貝葉斯優(yōu)化）貝葉斯優(yōu)化通過基于目標函數(shù)的過去評估結(jié)果建立替代函數(shù)（概率模型），來找到最小化目標函數(shù)的值。為Hyperopt最小化目標函數(shù)，我們的目標函數(shù)返回1-ROC AUC，從而提高ROC AUC。在每次迭代時，算法從代理函數(shù)中選擇新的超參數(shù)值，該代理函數(shù)基于先前的結(jié)果構(gòu)建并在目標函數(shù)中評估這些值。因此，通過貝葉斯概率來優(yōu)化超參數(shù)，我們可以：在測試集上得到更好的性能;調(diào)整超參數(shù)的迭代次數(shù)減少.

1）直方圖算法。在遍歷數(shù)據(jù)的時候，根據(jù)離散化后的值作為索引在直方圖中累積統(tǒng)計量，當遍歷一次數(shù)據(jù)后，直方圖累積了需要的統(tǒng)計量，然后根據(jù)直方圖的離散值，遍歷尋找最優(yōu)的分割點。一個容易觀察到的現(xiàn)象：一個葉子的直方圖可以由它的父親節(jié)點的直方圖與它兄弟的直方圖做差得到。通常構(gòu)造直方圖，需要遍歷該葉子上的所有數(shù)據(jù)，但直方圖做差僅需遍歷直方圖的k個桶。LightGBM原生支持并行學(xué)習(xí)，目前支持特征并行和數(shù)據(jù)并行的兩種。

1）直方圖算法。在遍歷數(shù)據(jù)的時候，根據(jù)離散化后的值作為索引在直方圖中累積統(tǒng)計量，當遍歷一次數(shù)據(jù)后，直方圖累積了需要的統(tǒng)計量，然后根據(jù)直方圖的離散值，遍歷尋找最優(yōu)的分割點。一個容易觀察到的現(xiàn)象：一個葉子的直方圖可以由它的父親節(jié)點的直方圖與它兄弟的直方圖做差得到。通常構(gòu)造直方圖，需要遍歷該葉子上的所有數(shù)據(jù)，但直方圖做差僅需遍歷直方圖的k個桶。LightGBM原生支持并行學(xué)習(xí)，目前支持特征并行和數(shù)據(jù)并行的兩種。

2020年最全python面試題匯總【一】Python內(nèi)部使用引用計數(shù)，來保持追蹤內(nèi)存中的對象，所有對象都有引用計數(shù)。為了加速Python的執(zhí)行效率，Python引入了一個內(nèi)存池機制，用于管理對小塊內(nèi)存的申請和釋放。3，對于Python對象，如整數(shù)，浮點數(shù)和List，都有其獨立的私有內(nèi)存池，對象間不共享他們的內(nèi)存池。答：PyChecker是一個python代碼的靜態(tài)分析工具，它可以幫助查找python代碼的bug, 會對代碼的復(fù)雜度和格式提出警告。Python面試。

在機器學(xué)習(xí)中，我們將模型在訓(xùn)練集上的誤差稱之為訓(xùn)練誤差，又稱之為經(jīng)驗誤差，在新的數(shù)據(jù)集（比如測試集）上的誤差稱之為泛化誤差，泛化誤差也可以說是模型在總體樣本上的誤差。對于一個好的模型應(yīng)該是經(jīng)驗誤差約等于泛化誤差，也就是經(jīng)驗誤差要收斂于泛化誤差，根據(jù)霍夫丁不等式可知經(jīng)驗誤差在一定條件下是可以收斂于泛化誤差的。因此正則化都是在通過控制模型參數(shù)的大小來降低模型的復(fù)雜度。

在講is和==這兩種運算符區(qū)別之前，首先要知道Python中對象包含的三個基本要素，分別是：id(身份標識)、type(數(shù)據(jù)類型)和value(值)。is也被叫做同一性運算符，這個運算符比較判斷的是對象間的唯一身份標識，也就是id是否相同。>>> x = y = [4,5,6]>>> z = [4,5,6]>>> x == yTrue>>> x == zTrue>>> x is yTrue>>> x is zFalse>>>>>> print id(x)3075326572>>> print id(y)3075326572>>> print id(z)3075328140.

從簡單情況開始，單變量線性回歸（Single Variable Linear Regression）是一種用于使用線性模型來建模單個輸入自變量（特征變量）和輸出因變量之間關(guān)系的技術(shù)。更一般的情況是多變量線性回歸（Multi Variable Linear Regression），它體現(xiàn)了為多個獨立輸入變量（特征變量）與輸出因變量之間的關(guān)系。該模型保持線性，因為輸出是輸入變量的線性組合。由于共線性，多元回歸模型中的一個特征變量可以由其他變量進行線性預(yù)測。

數(shù)據(jù)庫三大頂級會議SIGMOD，VLDB，ICDE，數(shù)據(jù)挖掘KDD，實際相關(guān)的還有機器學(xué)習(xí)ICML,還有信息檢索的SIGIR；它的影響力遠不及SIGMOD，然而其中文章的質(zhì)量比較整齊，variance小于SIGMOD（以及其他任何數(shù)據(jù)庫會議）。其full paper的質(zhì)量高于SIGMOD/VLDB中數(shù)據(jù)挖掘方面的paper 的質(zhì)量。這幾年好幾篇SIGMOD/VLDB的數(shù)據(jù)挖掘paper都follow一些KDD的paper。SIAM的數(shù)據(jù)挖掘會議，與ICDM并列為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域的第二位，比KDD有明顯差距。

科學(xué)網(wǎng)—RSS學(xué)術(shù)應(yīng)用之一：期刊訂閱。大多期刊網(wǎng)站會有醒目的RSS標志。DSRSS只收錄科技人員關(guān)注的RSS源，除了按學(xué)科分類外，還把RSS源分為：學(xué)術(shù)RSS（Scholar RSS，主要為期刊、會議）標準等）、知名學(xué)者博客（Scientist Blog RSS），新產(chǎn)品通告（Product Release RSS，一些知名公司的最新產(chǎn)品通告），科研機構(gòu)資訊（Organization News RSS，如基金委項目公告、科技部、清華圖書館等新聞），和 時政生活類 (Other RSS)。

《射雕英雄傳》：她不是黃蓉。迷戀阿翁的人，提起來她來，都稱她是永遠的俏黃蓉。她對黃蓉有自己的評價?？梢?，阿翁對黃蓉是并不認同的，她所喜歡的湯鎮(zhèn)業(yè)，玉樹臨風(fēng)，風(fēng)流自喜，更像歐陽克，而不似郭靖。黃蓉懷疑郭靖與華箏余情未了，憤而出走，但并未對追求者歐陽克假以辭色，給他可乘之機。那些以大段的華彩美文獻祭于阿翁的人，其實并不愛她，他們愛的只是那個虛幻的俏黃蓉，愛的是一個意淫捏造的自戀影像而已。

《射雕英雄傳》：她不是黃蓉。迷戀阿翁的人，提起來她來，都稱她是永遠的俏黃蓉。她對黃蓉有自己的評價。可見，阿翁對黃蓉是并不認同的，她所喜歡的湯鎮(zhèn)業(yè)，玉樹臨風(fēng)，風(fēng)流自喜，更像歐陽克，而不似郭靖。黃蓉懷疑郭靖與華箏余情未了，憤而出走，但并未對追求者歐陽克假以辭色，給他可乘之機。那些以大段的華彩美文獻祭于阿翁的人，其實并不愛她，他們愛的只是那個虛幻的俏黃蓉，愛的是一個意淫捏造的自戀影像而已。

2018年考研：公共課復(fù)習(xí)全攻略（英語篇）

遇到一個好導(dǎo)師，究竟是一種怎樣的體驗？所以，如果你對導(dǎo)師還不了解，還不知道如何選擇導(dǎo)師，甚至還不知道選擇一個好的導(dǎo)師對你的未來究竟會有多大的幫助的話，這篇文章或許會幫到你。剛上大學(xué)的時候，懵懂的自己一直認為導(dǎo)師是非常高大上的存在，甚至不敢輕易地接近老師，直到后來大三專業(yè)課開始后，認識到了各位專業(yè)課的老師，其中就有我后來的導(dǎo)師。B、確定導(dǎo)師類型后，明確理想型老師。如何了解導(dǎo)師信息，提前做好準備。

考研數(shù)學(xué)147分，學(xué)姐是怎么做到的？

2018考研英語提分的實用技巧總結(jié)。