个人学习笔记

0x00000004 因果推理 —— 入门学习笔记

本部分是学习课程：《因果推断入门》个人学习笔记。
0xCCCC·2023-01-16 08:09

遗传算法求一元函数的最大值（python)

个人学习笔记，非教程.1问题求函数xsin⁡(10x)+xcos⁡(2x)x\sin(10x)+x\cos(2x)xsin(10x)+xcos(2x)在区间[0,5][0,5][0,5]的最大值.2代码运行环境
.萝小卜.·2023-01-15 09:11

【cs231n Lesson6】Data Preprocessing & Weight Initialization

个人学习笔记date:2023.1.12参考：https://www.bilibili.com/video/BV1r94y1Q7eG/?
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

【cs231n Lesson6】Batch Normalization批量归一化

个人学习笔记date:2023.01.13本次没有完全听cs231n，听的云里雾里，本身也不是很喜欢教学的内容形式，但是斯坦佛大佬们每一次提问都很有深度。
我什么都不懂zvz·2023-01-14 12:48

C++的个人学习笔记（map元素覆盖以及数组批量初始化等内容）

1.map和unordered_map的区别1.1头文件：#include和#include1.2实现原理：①map使用红黑树，中序遍历是有序的；②unordered_map通过哈希表实现，无序，查找复杂度是O(1)。1.3适用场景：map适用于排序场景；unordered_map适用于存储、查找场景。1.4注意：map和unordered_map的insert方法不会覆盖重复元素，而是跳过本次操
原来的1024·2023-01-13 01:30

统计学系统学习目录（持续更新中）

个人学习笔记，不作商业用途，仅供学习交流，如需转载请标明来源。
邓宏宇·2023-01-12 17:11

Coursera | Andrew Ng (03-week2-2.8)—多任务学习

该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。
ZJ_Improve·2023-01-12 11:42

百人计划学习 图形 2.1 色彩空间介绍

这是个人学习笔记，有错欢迎指出学习链接：冯乐乐《UnityShader入门精要》【技术美术百人计划】图形2.1色彩空间介绍色彩发射器色彩认知：光源是出生点，光源发射出光线，光线通过直射反射折射等路径最终进入人眼
清盐·2023-01-12 08:15

Day03 基础入门-搭建安全扩展

Day03基础入门-搭建安全扩展声明：本文章仅仅是个人学习笔记,仅供交流学习使用，请勿用于非法用途——小迪web安全渗透培训视频笔记文章目录Day03基础入门-搭建安全扩展内容演示案例案例1：基于中间件的简要识别案例
风羽墨客·2023-01-10 20:01

【cs231n Lesson4】Backpropagation

个人学习笔记Date:2023.01.06参考web:cs231n官方笔记简单表达式以及对梯度的解释Expression如下：f(x,y)=xy→∂f∂x=y,∂f∂y=xf(x,y)=xy\space
我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:56

【cs231n Assignment1】SVM

个人学习笔记date：2023.01.03GoalsImplementandapplyaMulticlassSupportVectorMachine(SVM)classifier.完成并应用多分类SVM
我什么都不懂zvz·2023-01-09 12:26

个人学习笔记 - 深度学习篇 卷积神经网络中的卷积与矩阵互相关运算

个人学习笔记-深度学习篇卷积神经网络中的卷积与矩阵互相关运算前言一、正经的卷积总结前言提示：学习深度学习过程中发现网上讲卷积大部分是按矩阵乘法讲的，正经讲运算过程的好少，国内的几个还没看懂。。。。
weixin_44437751·2023-01-09 00:56

OCR识别中级篇，Halcon实战项目讲解四，环形字符OCR识别

个人学习笔记read_image(Image,‘D:/shijue/学习笔记/OCR识别/OCR环形字符识别.png’)rgb1_to_gray(Image,GrayImage)threshold(GrayImage
爱炸薯条的小朋友·2023-01-07 00:50

【cs231n Lesson3】Optimization, Gradient descent

个人学习笔记date：2023.01.03参考网站：cs231n官方笔记Optimization损失函数让我们知道权重矩阵W\boldWW的质量；优化的目的则是让我们找到合适的W\boldWW使得损失函数更小
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:58

【cs231n Lesson3】Linear classifier, Loss function

个人学习笔记date:2023.01.02参考网址:CS231N官方笔记线性分类线性分类KNN有几个缺点：分类器需要存储训练集，以便于和测试图像比对。有时候训练集会达到gigabytes百亿字节。
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:28

【cs231n assignment1】KNN

个人学习笔记date：2023.01.02Goals理解图像分类步骤以及数据驱动方法（训练、预测阶段）理解如何分配训练、验证、测试集，并使用验证集进行超参数调参掌握使用Numpy书写高效向量代码的能力完成并应用
我什么都不懂zvz·2023-01-04 11:25

练习记录-用FSL工具对DTI数据进行FDT预处理

「txapples」的原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，原文链接：https://blog.csdn.net/txapples/article/details/108507685本文只是作为个人学习笔记
youyai·2023-01-01 10:21

倒谱分析与MFCC

倒谱分析与MFCC总结1.声谱图（Spectrogram）2.倒谱分析3.MEL频率4.MFCC与FBANK5.FBankMFCC与基本倒谱分析的对比本文是我学习时对资料的一个个人学习笔记，资料来自于[
此方家的空腹·2022-12-30 07:23

Weakly supervised single image dehazing 个人学习笔记

一、摘要单图像去雾处理是许多实际视觉系统的关键图像预处理步骤。大多数现有的去雾方法利用各种人工设计的先验或对合成的雾天图像信息（如无雾图像、传输图和大气光）进行监督训练来解决这一问题。然而，对人工设计的先验的假设很容易被违反，而且收集现实的透射图和大气光是不实际的。本文提出了一种新的基于多层次多尺度块的弱监督网络。该网络减少了对训练数据的约束，在不使用任何真实的透射图和大气光作为监督的情况下，自动
追梦Hocking·2022-12-30 01:13

Coursera | Andrew Ng (01-week-1-1.1)—Introduction to Deep Learning

深度学习概论该系列仅在原课程基础上部分知识点添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。
ZJ_Improve·2022-12-26 07:02

概率论与数理统计期末复习题型集锦——第一章

、对立事件3.事件间的运算律4.习题二、计算题型1.排列组合2.古典概型3.几何概型4.条件概率5.全概率模型6.贝叶斯公式三、公式题型1.公理化2.独立性此为期末复习整理整学期概率论笔记及习题仅作为个人学习笔记有错误欢迎指正持续更新第一章一
Bothwo·2022-12-23 19:56

数据特征分析之分布分析

数据特征分析之分布分析利用python做数据分析，数据特征分析之分布分析，个人学习笔记，欢迎指正（1）导入数据分析包importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt
暴走小土豆·2022-12-23 14:24

【学习笔记】Machine Learning.吴恩达 (Week1)

假期到了，趁此良机给自己充充电，选择了Coursera网站上的MachineLearning课程学习，本系列文章为个人学习笔记，主要记录一些自己觉得比较新鲜知识及思考，没有申请加入课程，也没有买下课程，
无星之夜的咏叹调·2022-12-19 10:03

XGB建模流程化代码—仅作学习笔记

XGB建模流程化代码—仅作个人学习笔记以下绝大部分出自网络，因为不知道具体作者是谁。。。
数据厂商小伙·2022-12-14 16:00

个人学习笔记：EM与GMM算法

本篇文章为个人学习EM算法框架时的笔记，其中主要参考了李航老师的《统计学习方法》这本书以及PRML，中间有一些内容是从其他一些网络资料上摘抄下来的，具体来源比较杂，这里就不一一列出了，如有侵权请联系删除。1、EM算法1.1、示例：抛硬币问题有两枚硬币，不均匀，随机选择一枚抛掷10次，然后再选择一枚抛掷10次，总共进行5次选择，记H为正面，T为反面，如下：第一次：5H5T第二次：9H1T第三次：8H
ZJ&ZYQ·2022-12-13 10:18

Assignment | 02-week2 -Optimization Methods

该系列仅在原课程基础上课后作业部分添加个人学习笔记，或相关推导补充等。如有错误，还请批评指教。在学习了AndrewNg课程的基础上，为了更方便的查阅复习，将其整理成文字。
ZJ_Improve·2022-12-11 13:13

DETR个人学习笔记（四）之Transformer的Decoder

本文如无特殊说明，所有文字均匹配的是文字下方的第一张图片。接下来来介绍Teansformer的Decoder。对于Decoder，如果把中间部分拿掉的话（下图画红圈部分），它和Encoderblock就比较相似了。中间是一个Multi-HeadAttention。之前有介绍过，这是Decoder和Encoder之间的CrossAttention。其中K、V来自于Encoder，而Q来自于Decod
快乐小隆·2022-12-09 00:36

十分钟理解Faster-RCNN系列算法及相关算法详细原理

说明：本文为总结性文章，适合有一定基础的童孩们阅读哦~文章来源于个人学习笔记，仅做学习交流！
MoYi_2020·2022-12-08 09:54

[非卷积5D中文翻译及学习笔记] 神经辐射场 NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis

仅作个人学习笔记之用，转载请注明出处https://editor.csdn.net/md?articleId=105890744约定文中用markdown标注的引用均为个人笔记，原
江南蜡笔小新·2022-12-07 18:59

pytorch深度学习听课笔记

ps:个人学习笔记，视频链接https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys参考链接https://blog.csdn.net/bit452/category_10569531
H4ppyD0g·2022-12-06 18:01

pytorch个人学习笔记

pytorch学习笔记来自datawhale的深入浅出pytorch教程的笔记。主要对第二章和第三章的常用函数和方法进行梳理，方便要用的时候查找和复习，同时巩固对pytorch实现深度学习基本流程的认识。教程链接：深入浅出pytorch文章目录pytorch学习笔记第二章：pytorch基础知识2.1张量2.2自动求导第三章：pytorch主要组成模块3.2基本配置3.3数据读入3.4模型构建3.
ersanwuqi·2022-12-06 18:28

月度总结 | 福利面经 | 机器学习 共20题（附答案）

【机器学习炼丹术】主要是个人学习笔记的整理与分享。作者的文风诙谐幽默，通俗易懂的讲解机器学习领域与图像处理领域中的各种模型、算法、竞赛top方案与知识点。
人工智能与算法学习·2022-12-06 12:28

哔哩哔哩黑马程序员C++课程个人学习笔记

写在前面：此博文仅作为个人c++学习笔记，或有错误不建议参考！！！视频链接：黑马程序员c++教程从0到1目录一、第一部分c++基础1.1c++初识1.1.1helloworld1.1.2常量和变量1.1.3数据类型1.1.4运算符1.2程序结构1.2.1选择结构1.2.2循环结构1.3数组1.4函数1.5指针变量1.6结构体二、第二部分c++核心2.1内存分区2.1.1内存分区模型2.1.2程序运
大聪明墨菲特·2022-12-03 23:33

【pytorch】nn.AvgPool2d()与AdaptiveAvgPool2d() 的区别

声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。
一白梦人·2022-12-03 22:17

【Unity学习笔记】UI事件接口和参数PointerEventData

声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。
一白梦人·2022-12-03 22:47

【Untiy学习笔记】Rigidbody组件及其常用函数

前言提示：声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。如果你发现我的文章有什么错误，非常欢迎指正，谢谢哦。本文大部分内容来自官方文档！！！
一白梦人·2022-12-03 22:47

【Unity学习笔记】Tile Palette入门使用

声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。如果你发现我的文章有什么错误，非常欢迎指正，谢谢哦。
一白梦人·2022-12-03 22:17

【pytorch】torch.mean()

声明：此篇文章是个人学习笔记，并非教程，所以内容可能不够严谨。可作参考，但不保证绝对正确。
一白梦人·2022-12-03 22:17

LaTeX入门——安装与配置TeX Live和VS Code

个人学习笔记，来源尽量标注，能力有限，仅供参考。
Sean1014·2022-12-03 16:01

R语言数据分析笔记——t检验（含正态性检验和方差齐性检验在SPSS和R语言中的操作&t检验（单样本、双独立样本、配对样本）在Excel、SPSS、R语言中的操作）

前言：本文为个人学习笔记，为各大网站上的教学内容之综合整理，综合整理了①假设分析的基础知识、②正态性检验和方差齐性检验在SPSS和R语言中的操作、③t检验（单样本、双独立样本、配对样本）在Excel、SPSS
Sean1014·2022-12-03 16:01

R语言数据分析笔记——方差分析（单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析）在Excel、SPSS、R语言中的操作）

前言：本文为个人学习笔记，为各大网站上的教学内容之综合整理，综合整理了①方差分析的基础知识、②方差分析（单因素方差分析、双因素方差分析、多因素方差分析）在Excel、SPSS、R语言中的操作），尽量标明出处
Sean1014·2022-12-03 16:58

CVPR 2022 Self-augmented Unpaired Image Dehazing via Density and Depth Decomposition个人学习笔记

Abstract为了克服在合成的模糊-干净图像对上训练的去模糊模型的过拟合问题，最近的许多方法试图通过对未配对数据进行训练来提高模型的泛化能力generalizationability。其中大多数只是简单地制定了去雾化和再雾化循环，而忽略了现实世界中雾霾环境的物理性质，即雾霾随密度和深度而变化。.在本文中，我们提出了一种自增强的图像去雾框架，称为D4（通过将传输图分解为密度和深度来去雾），用于雾霾
追梦Hocking·2022-12-02 16:06

CVPR 2022 Image Dehazing Transformer with Transmission-Aware 3D Position Embedding 个人学习笔记

源码下载：CVPR2022ImageDehazingTransformerwithTransmission-Aware3D代码-深度学习文档类资源-CSDN下载Abstract尽管卷积神经网络（CNNs）的单图像去模糊已经取得了良好的进展，但卷积固有的等方差和局部性仍然是去雾性能的瓶颈。虽然Transformer占据了各种计算机视觉任务，但直接利用Transformer进行图像去雾具有挑战性：1)
追梦Hocking·2022-12-02 16:06

Gradient Domain Guided Image Filtering个人学习笔记

摘要引导式图像滤波器(GIF)以其保边特性和低计算复杂度，是一种著名的局部滤波器。不幸的是，GIF可能会遭受光晕伪影，因为在GIF中使用的局部线性模型不能很好地在某些边缘附近表示图像。本文结合显式的一阶边缘感知约束，提出了一种梯度域GIF。边缘感知约束使边缘被更好地保持下来。为了说明该滤波器的效率，将所提出的梯度域GIF应用于单图像细节增强、高动态范围图像的音调映射和图像显著性检测。理论分析和实验
追梦Hocking·2022-12-02 16:36

【AAAI2023】视觉辅助的常识知识获取Visually Grounded Commonsense Knowledge Acquisition 个人学习笔记

视觉辅助的常识知识获取摘要：大规模的常识知识库为广泛的AI应用提供了能力，其中常识知识的自动提取extractionofcommonsenseknowledge(CKE)是一个基本和具有挑战性的问题。文本中的CKE因其固有的稀疏性和文本中常识的报道偏差reportingbias而闻名。另一方面，视觉感知包含了丰富的关于现实世界实体的常识知识，如(人、能拿的东西、瓶子)，这可以作为获得基础常识知识的
追梦Hocking·2022-12-02 16:34

【个人学习笔记】真代码0基础从0开始一步步python实现一个基础GAN网络

使用mnist数据集简单实现GAN，代码源码来源于github，在这里仅供学习！源代码只进行了训练没有进行验证（只涉及到代码实现，不涉及到任何理论）代码模块及细节1初始化#导入库importargparseimportosimportnumpyasnpimporttorch#-------------设置参数-------------------#不明白参数含义的可以看看help的英文注释pars
宇航员WXH·2022-12-01 08:06

DehazeNet个人学习笔记

一、摘要与引言1、.现有的方法使用各种约束/先验来获得合理的去雾解决方案。2、.实现去雾的关键是估计一个输入的模糊图像的介质传输图。3、在本文中，我们提出了一种可训练的端到端系统，称为DehazeNet，用于估计透射率。4、.DehazeNet以一个模糊图像作为输入，输出其介质传输图，然后通过大气散射模型恢复无雾图像。5、DehazeNet采用基于卷积神经网络的深度体系结构，其层的设计旨在体现图像
追梦Hocking·2022-12-01 00:16

R语言学习：卡方检验

本文是个人学习笔记卡方检验用来检验类别变量。
justbrain·2022-11-30 16:07

语音算法笔记（4）——语音识别前沿课题

声明：本专栏文章为深蓝学院《语音算法：前沿与应用》课程个人学习笔记，更多学习资源请咨询深蓝学院相关课程。
韬光养晦气·2022-11-30 15:30

Pytorch从零实现线性回归

为学习《动手学习深度学习》(pytorch版本)的个人学习笔记，书本链接放于文末。
NEUMANN2077·2022-11-30 14:36
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