### TianChi 2018广东工业智造大数据创新大赛——智能算法赛(初赛代码)
#### 感谢大神Herbert95 原始baseline代码[分享](https://github.com/Herbert95/tianchi_lvcai)。
因复赛任务调整,随将代码放出,仅作个人备忘使用。
初赛最终排名:7/2972
Accuracy: 94.0% and 59.42%
实验组成部分:
在原始代码的基础上尝试样本不平衡采样,重新调整batchsize,调整输入图片大小,kv,focalloss等。
最终解决方案:
batchsize设为12,图片resize到550之后再随机裁成512
测试时,将图片随机randomcrop 30次,然后投票产生最终的分类结果。
我在原始代码上做部分改进,代码很多没有写完整。如需原始结果复现,请联系我本人。
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
温馨提示
大数据和算法、数据分析的应用场景非常广泛,可以涵盖各个行业和领域。以下是一些常见的大数据和算法、数据分析应用场景: 电子商务:通过收集用户消费习惯、季节和产品生命周期的数据,建立算法模型来确定下一个月、几个月甚至一年的消费者需求。这样可以提高订单转化率。在营销方面,可以给买家贴标签,建立人群画像,针对不同人群精准投放广告和优惠券。 医疗保健:医生根据患者的症状和检查结果,结合自身经验得出结论,最终提供相应的治疗方案。不同地区的医疗水平各不相同,尤其是高水平医生短缺,好医院分布不均。根据患者的症状检测报告,通过病理分析模型确定病因,并提供具体的治疗方案。即使在医疗保健不发达的地区,也只需要输入患者的症状和医疗记录,就可以体验高级医生的服务。 金融风险管理:金融机构利用大数据技术来分析交易数据、市场趋势和经济指标,识别潜在的风险和欺诈行为。大数据技术还可以用于建立预测模型,帮助金融机构预测市场变化,制定有效的风险管理策略。 物流和供应链管理:大数据技术可以优化物流运输路线、库存管理和供应链协调。通过分析大量的实时物流数据和市场需求数据,企业可以提高配送效率,减少成本,并提供更好的客户服务。 智能城市和交通管理:大数据技术可以帮助城市管理者监测和分析交通流量、能源消耗和环境污染等数据,为城市规划和交通管理提供决策支持。通过智能化的交通系统和城市基础设施,可以提高交通效率
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TianChi 2018广东工业智造大数据创新大赛——智能算法赛(初赛代码).zip (38个子文件)
hjhjkhjhjhjhjhljomjmujhyhfcxgfdcghfjhgjkhgkhgkjgkhbmxras1
lib
utils.py 1KB
sync_batchnorm
__init__.py 449B
comm.py 4KB
batchnorm.py 13KB
unittest.py 835B
replicate.py 3KB
__pycache__
batchnorm.cpython-36.pyc 13KB
__init__.cpython-36.pyc 390B
replicate.cpython-36.pyc 3KB
comm.cpython-36.pyc 4KB
loss.py 6KB
dataset.py 2KB
__pycache__
dataset.cpython-36.pyc 3KB
augment.cpython-36.pyc 4KB
visualize.cpython-36.pyc 3KB
config.cpython-36.pyc 1KB
loss.cpython-36.pyc 5KB
utils.cpython-36.pyc 1KB
augment.py 4KB
visualize.py 2KB
config.py 999B
main_cv.py 12KB
main.py 12KB
data
label.csv 201KB
test.csv 20KB
gen_label_csv.py 2KB
.idea
workspace.xml 30KB
misc.xml 223B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 228B
mybaseline.iml 398B
modules.xml 272B
model
handwriteRes.py 6KB
model_v4.py 11KB
__pycache__
handwriteRes.cpython-36.pyc 5KB
model_v4.cpython-36.pyc 10KB
README.md 797B
result
config
submission_original.csv 6KB
resampling_baseline.csv 6KB
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