风满楼

文章中的数学公式不太稳定，如果看不到请刷新一次。

做一篇临时的复习，查缺补漏。

1.为什么需要GCN

GCN发表于2017年，近两年尤其火爆。要想知道为什么需要GCN，首先回顾经典的CNN,RNN结构：

作为面试胡言乱语爱好者，这篇从回答面试问题的角度来扯调参那些事。调参包括以下几个方面：

原创度很低的一篇，整理了网络上这方面的资料，原链接在文中请自取。

初衷是先写个seq2seq+attention，其实很简单，大家都整理过，所以决定开这篇查缺补漏性质的博文，结合官方论文Attention is all you need，和transformer一起写了。

股票买卖问题： 贪婪算法。假设分别已知上一刻手上有和没有股票的状态的最大收益，则知此刻的最大收益。

平时主要用到spark core和spark SQL（在spark之外还有MR），针对我的情况整理一下网上的知识点。

本篇内容算是一个小综述，从基础讲起，后面主要围绕着对CVPR 2019 论文「Class-Balanced Loss Based on Effective Number of Samples」的解读来进行。

1. 以往解决方法

当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。因此，出现了很多针对此问题的解决方案。