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spei-python 是一个用于计算标准化降水蒸散指数（SPEI）的专业库,适用于气象研究、农业管理和水资源管理等领域
K-D树，英文全称为K-dimention tree，是一种存储k维空间中数据的平衡二叉树型结构，主要用于范围搜索和最近邻搜索。K-D树实质是一种空间划分树，其每个节点对应一个k维的点，每个非叶节点相当于一个分割超平面，将其所在区域划分为两个子区域。
荐读论文所提出的TGformer框架用于在知识图谱中构建具有三元组级别和图级别结构特征的知识嵌入。如图1所示，首先构建了一个上下文级别的子图，以充分考虑锚点三元组中主体实体和关系的多上下文信息。在此基础上，设计了知识图谱变换器网络（KGTN），从三元组和图结构两个层面丰富实体和关系的嵌入表示。为了填补知识图谱中图级别表示和三元组级别表示之间的差距，采用语义匹配方法作为解码器来为实体嵌入打分。最后，
ICRA2022 SLAM相关论文整理-附论文PDF
算力普惠时代已经来临！H卡已是同学们都能用得起的GPU。
目录AccessCreationFeaturesGeometric TransformationSetsTransformationAccessget_contour_xld功能：返回XLD轮廓(contour)的坐标。get_lines_xld功能：返回一个XLD多边形（polygon）数据。get_parallels_xld功能：返回一个XLD并行数据。get_polygon_xld功能：返回
机器学习和人工智能风起云涌，能否利用这种工具找出海量股票数据中的财富密码，相信是很多朋友非常感兴趣的话题。本文记录了通过KNN分类模型预测股票涨跌，并根据生成的信号进行买卖（称之为策略交易），最后通过画图对比策略收益与基准收益，非常有意思的一个学习过程。这个target是上面函数计算出来的，不是分类模型生成的，因为到现在还没开始训练。记录一下学习过程，是对学习思路的一个梳理和总结，有利于加深理解。
这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\)、\(sin(\phi)\)值。一般利用MATLAB计算三角函数时，用\(cos\)举例，只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了。但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时，该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢？有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有
我们就简单举一个例子把star_rating为3到4中的positive减去0.25把star_rating小于3的positive减去0.3star_ratingpositive050.98072110.737101250.945672320.729632450.99853530.408589610.65...
损失函数（loss function）是用来估量模型的预测值f(x)与真实值Y的不一致程度，损失函数越小，一般就代表模型的鲁棒性越好，正是损失函数指导了模型的学习。感知损失perceptual loss（VGG损失）对于图像风格化，图像超分辨率重建等任务来说，早期都使用了图像像素空间的L2 loss，但是L2 loss与人眼感知的图像质量并不匹配，恢复出来的图像往往细节表现不好。现在的研究中，L2
定义公式编号使用：\tag{1}例\mathbf{G}{k, l, n}=\sum{i, j, m} \mathbf{K}{i, j, m, n} \cdot \mathbf{F}{k+i-1, l+j-1, m}\tag{1}生成的公式：Gk,l,n=∑i,j,mKi,j,m,n⋅Fk+i−1,l+j−1,m(1)\mathbf{G}_{k, l, n}=\sum_{i, j, m} \math
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达转载自：集智书童Image-Adaptive YOLO for Object Detection in Adverse ...
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在这篇文章中，作者将实体对齐建模为一个顺序决策任务，其中agent(智能体)根据实体的表征向量顺序地决定两个实体是匹配还是不匹配。所提出的端到端的基于强化学习（Reinforcement Learning, RL）的实体对齐（end-to-end RL-based entity alignment, RLEA）框架可以灵活地适应大多数给予嵌入的实体对齐方法。
这些软件可以对设计的电路进行模拟分析，在实际搭建电路之前预测电路的性能，如电压电流波形、增益、频率响应、失真度等。以音频放大器为例，若选择甲乙类功率放大电路，需要绘制包括前置放大级、推动级和功率放大级的电路原理图，确定各级之间的耦合方式（如电容耦合、直接耦合等）、晶体管或集成电路的连接方式以及偏置电路的设计等。对于一些对稳定性要求较高的电路，如精密测量电路或长期运行的工业控制电路，可能需要选择高精
在step1给出的初始搜索区间[a, b]，在这个区间内任取两点a1, b1, 其中a < a1 < b1 < b。如果这个函数值序列不断减小，即 f(x0) ≥ f(x1) ≥ ... ≥ f(xn)step2: 根据区间消去原理在[a, b]内不断缩小此区间,考虑一维求极小值问题，假设f(x)在[a, b]内处处有定义，且有极小值，当迭代次数足够多时，总是能足够接近f(x)在区间[a, b]上
熵是信息论中衡量随机事件不确定性的核心概念，描述了一个系统或变量结果的“混乱程度”或“未知性”。简单来说，熵值越高，意味着结果的不确定性越强；熵值越低，结果越确定。
import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.metrics import precision_recall_curve, average_precision_score'''y_true:类型：np.array； gt标签y_scores：类型：np.array； 由大至小排序的阈值score,'''#画曲线preci
基于多源数据和机器学习技术，对郑州市的高温热浪风险进行了时空分析与评估。主要内容包括热浪风险时间特征分析、未来趋势预测、FSDAF时空融合算法预测地表温度以及高温热浪空间特征的评估。研究揭示了郑州市高温热浪风险的时空变化规律，并为高温灾害的应对提供了参考。
其中一个基本假设是，数据集中的所有样本都应共享卷积核。而我们提出了一种有条件参数化的卷积（CondConv），它能针对每个样本学习专门的卷积核。将普通卷积替换为CondConv，我们可以在保持高效推理的同时，增加网络的大小和容量。我们证明，使用CondConv扩展网络可以改进多个现有卷积神经网络架构在分类和检测任务上的性能和推理成本权衡。在ImageNet分类中，我们的CondConv方法应用于E
对率回归闲来无事，学习了一下西瓜书线性回归模型，顺带做了下后边的题，其中对率回归是一种分类方法，西瓜书课后题3.3正好是一个二分类问题，先讲解下对率回归。其实对西瓜的二分类问题对率回归无非有三个参数，两个权重一个bias，参数量很小，主要目的就是训练这三个参数，有训练就要有目标函数，这里采用Logistic函数重新计算了一下权重偏差乘以西瓜属性后的0-1之间的值，以0.5为间隔区别好瓜坏瓜，很好理
这篇论文总结了现有数据增强的方法（include geometric transformations, color space augmentations, kernel filters,mixing images, random erasing, feature space augmentation, adversarial training,generative adversarial net
最小二乘支持向量机（LSSVM）是一种简单的支持向量机（SVM）。
很多小伙伴不知道在机械臂的应用中，什么是正解指令，什么是逆解指令，说白了，正解指令就是把关节坐标转换成空间坐标。逆解指令就是把空间坐标转换成关节坐标。
全国大学生软件测试大赛决赛
数学物理方法(北大 吴崇实 第三版)答案详解 第十五章 球函数
[2021-CVPR] Fine-grained Angular Contrastive Learning with Coarse Labels 论文简析论文地址：https://arxiv.org/abs/2012.03515代码地址：https://github.com/guybuk/ANCOR首先通俗地介绍一下细粒度（fine-grained），细粒度分类是指在原来粗分类的基础上再对子类进行
1996年，两位还在斯坦福大学攻读计算机理学博士学位的研究生，开始了一项研究：如何对互联网上“成万上亿”的网页进行排序。在当时看来，这只是发生在斯坦福的一个普通课题研究而已，然而包括其研究者在内，都没有意识到，这项研究最后的成果，会引发互联网搜索引擎领域一个划时代的变革。这两位博士的名字相信大家都很熟悉了，他们正是后来大名鼎鼎的Google公司的创始人：拉里佩奇（Larry Page）和谢尔盖
安装完OpenCV以后，开始学习C++下的OpenCV编程。下面是两种不同引用方式，针对不同需求，对项目进行编译，生产可执行文件。引用类库#设置CMAKE最`在这里插入代码片`低版本CMAKE_MINIMUM_REQUIRED(VERSION 2.8.3)#设置项目名称SET(PROJECT_NAME OpenCV_test)#建立项目PROJECT(${PROJECT_NAME})#寻找Open
降低损失：迭代法、梯度下降法、随机梯度下降法、学习速率的计算、黑塞矩阵、Goldilocks Principle 金发女孩原则
1.背景介绍计算机视觉是一种通过计算机程序对图像进行处理的技术，主要用于从图像中抽取有意义的信息。计算机视觉技术的应用范围广泛，包括图像处理、图像识别、目标检测、图像分类等。机器学习是一种通过计算机程序自动学习和预测的技术，主要用于解决复杂问题。机器学习技术的应用范围也非常广泛，包括数据挖掘、预测分析、自然语言处理等。图像分类是计算机视觉中的一个重要任务，它涉及将图像分为不同类别，以便...
dpmsolver 论文核心整理
理解高阶损失函数在深度学习可解释性方面的应用（原论文名：Understanding Impacts of High-Order Loss Approximations and Featuresin Deep Learning Interpretation）作者：Sahil Singla,Eric Wallace,Shi Feng,Soheil Feizi论文下载地址：https://arxiv.o
的部分，CELU使用指数函数来确保梯度不会消失，有助于加速训练过程中的梯度流动。时，CELU函数退化为ReLU函数。是一个非负参数，用于控制。
我们需要解决的是一个回归问题，数据如下表所示，`NO`是样本的编号，`Drug Dosage` 是特征，`Drug Effective` 是真实值。我们将根据这个数据集构建一个XGBoost模型。2. 求一阶导数和二阶导数 3. 构建树 4. 剪枝 5. 计算输出值 6. 新的预测值 7. 继续构建下一棵树
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说明由于是第一次写论文，这篇论文只发表在了本科学校的学报上，在2018年7月12号已经上传知网，在知网网址为：一种基于层次分析法的改进KNN算法 。之前忙于整理机器学习笔记，而忽略这篇论文的整理。前言本篇论文是对KNN算法的做出的改进，在本篇博客里就不介绍KNN算法的相关介绍，若有需要请移步：机器学习实战——KNN分类算法。同时在论文的实验部分，将本文提出的改进算法与2013年10...
通常情况下,可以先使用预训练模型进行参数初始化,然后针对单类别任务进行微调训练,以充分发挥预训练模型的优势。类别特异性: 多类别检测模型学习到的特征可能偏向于识别多个类别的通用特征,而单类别任务需要更加关注该类别的独特特征。类别不平衡: 多类别检测模型可能受训练数据类别分布的影响,对某些类别可能有更强的偏好。在某些情况下,多类别检测的预训练模型确实可以作为单类别检测任务的预训练参数,但需要根据具体
协同训练是一类基于"分歧"的半监督学习方法, 它最初是针对"多视图"数据设计的.
在C#中实现傅里叶变换（Fourier Transform）算法，通常有两种主要的方法：自己编写实现代码，或者利用现有的数学和信号处理库。由于傅里叶变换算法涉及复杂的数学运算，特别是快速傅里叶变换（FFT），因此使用现有的、经过优化的库通常是更好的选择。以上仅供学习，在实际应用中，你应该使用像Math.NET Numerics这样的数学库，它提供了高效且经过优化的FFT实现。不过，为了学习的目的，
cuda高斯列主消元并行求解线性方程组与cpu高斯列主消元求解线性方程组速度比较最近看了看cuda上面用c语言进行的编程，踩了很多的坑，在这里记录一下。配置环境：VS2017 cuda10.0 Runtime，cpu：i5 8600K ，显卡：GTX 1060求解公式是：A*x = b, A: N*N方阵，x：N维列向量，b： N维列向量，求解未知量x向量。求解方法：分别在gpu与cpu上进行高斯
1.背景介绍卷积神经网络(Convolutional Neural Networks，简称CNN)是一种深度学习算法，主要应用于图像处理和计算机视觉领域。它的核心思想是通过卷积层和池化层等组成部分，自动学习图像的特征，从而实现图像的分类、识别和检测等任务。在过去的几年里，CNN已经取得了显著的成果，成为计算机视觉领域的主流技术之一。在本文中，我们将深入探讨CNN在手写识别和文字检测领域的应...
AbstractIn this paper, we propose PCPNET, a deep-learning based approach for estimating local 3D shape properties in point clouds.In contrast to the majority of prior techniques that concentrate on gl
AI 视频分析识别系统关键字:AI视频行为识别分析系统、AI视觉分析系统、AI图像识别分析系统、AI识别系统、AI行为分析系统概述背景人工智能大时代背景下，视频应用领域相关的行业应用方式已经发生了深刻的变化，各论安防监控还是各类垂直行业视频应用，都需要AI视觉分析与识别技术助力，而且需求广泛而迫切。在应用层面，以AI分析识别技术为核心，集传统视频监控和行业相应传感器/预警等设备一并接入管理并相互联
中文维基百科中没有关于log probability的词条，故将英文维基机翻之后上传至此。原文链接https://en.wikipedia.org/...
【代码】检查conda环境安装了什么cuda。
丨目录： · 概述 · 业界方案 · 本文方法 · 实验部分 · 总结 ·参考文献1. 概述在以淘宝搜索广告为代表的经典搜推广场景中，转化率(CVR)预估作为面向GMV优化的重要基础能力发挥着不可替代的重要作用。特别地，在广告场景中，CVR预估同时作为排序机制与CPC、oCPX等多种出价策略的基础模块，承担着平台效率与广告主ROI兼顾、保持电商广...
最常用二项实验为抛硬币实验。如果随机变量服从二项分布，那么概率x=k（成功的次数）公式如下：P(X=k) =nCk∗pk∗(1−p)n−k参数说明:n: 实验次数k: 成功次数p: 实验成功的概率nCk: n次实验获得k次成功。
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