交叉相关性第5页

【YOLOv11改进- 主干网络】YOLOv11+CSWinTransformer: 交叉窗口注意力Transformer助力YOLOv11有效涨点；

YOLOV11目标检测改进实例与创新改进专栏专栏地址：YOLOv11目标检测改进专栏，包括backbone、neck、loss、分配策略、组合改进、原创改进等本文介绍发paper，毕业皆可使用。本文给大家带来的改进内容是在YOLOv11中更换主干网络为CSWinTransformer，助力YOLOv11有效涨点，通过创新性地开发了十字形窗口自注意力机制。该机制通过将输入特征分割为等宽条纹，在水平与

算法conv_er·2025-02-18 15:43

人工智能到底是什么？

-从学科交叉角度：人工智能融合了计算机科学、控制

yzx991013·2025-02-18 14:05

机器学习和线性回归、softmax回归

分类——交叉熵样本属于“哪一类”的问题称为分类问题回归是训练一个回归函数来输出一个数值；分类是训练一个分

小名叫咸菜·2025-02-18 13:53

互信息的定义与公式

比如常识告诉我们，一个随机事件“今天深圳下雨”和另一个随机事件“过去24小时深圳空气湿度”相关性很大，但是相关性到底有多大？怎么衡量？再比如“过去24小时深圳空气湿度”似乎就和“北京天气”相关性不大。

亲持红叶·2025-02-17 22:42

第二章：12.3 建立表现基准

在这个过程中，算法的性能可以通过训练误差和交叉验证误差来评估。误差定义训练误差（Jtrain）：指算法在训练数据集上无法正确转录的音频片段的百分比。

望云山190·2025-02-17 22:40

第二章：12.4 学习曲线

二阶模型的学习曲线交叉验证错误（Jcv）：这条绿色曲线表示模型在未见过的数据上的表现。它反映了模型的泛化能力，即模型对新数据的预测能力。

望云山190·2025-02-17 22:05

Flex布局

主轴（mainaxis）和交叉轴（crossaxis）：容器默认存在两根轴，水平的主

augenstern416·2025-02-17 18:04

【转】时间序列分析——基于R，王燕

《时间序列分析——基于R》王燕，读书笔记笔记：一、检验：1、平稳性检验：图检验方法：时序图检验：该序列有明显的趋势性或周期性，则不是平稳序列自相关图检验：（acf函数）平稳序列具有短期相关性，即随着延迟期数

weixin_30780221·2025-02-17 12:41

【Linux】交叉编译

Linux-交叉编译前言1.aarch64-none-linux-gnu-gcc是什么东西？2.为什么叫交叉编译工具链？2.1为什么叫工具链？2.2为什么叫交叉编译？

Thenunaoer·2025-02-17 09:09

nlp技术

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）技术是一种计算机科学与人工智能的交叉领域，涉及机器对人类语言进行处理和理解的能力。

tqs_12345·2025-02-17 01:10

AI创业：数据管理的策略与对策分析

数据相关性：数据与业务目标的相关性，能否直接支持业务决策

AI天才研究院·2025-02-16 21:07

Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图（Correllogram）

Python使用matplotlib可视化相关性分析热力图图heatmap、使用seaborn中的heatmap函数可视化相关性热力图（Correllogram）目录Python使用matplotlib

Data+Science+Insight·2025-02-16 20:31

使用Seaborn绘制相关性热力图

认真写代码i·2025-02-16 19:24

给我通俗易懂地讲一下损失函数与正则化

核心作用**：每次投篮训练后，自动算出学生的「犯错分数」-**举个栗子**：-**均方误差（MSE）**：记录每次投篮偏离篮筐的距离（比如差30cm记0.3分，差50cm记0.5分），最后算平均分-**交叉熵损失

利万国潮科技 A9.36(asi智神版)·2025-02-16 13:46

正是读书时·2025-02-16 09:39

QEMU在嵌入式逆向分析中的应用

一、用QEMU模拟嵌入式调试环境1.安装arm的交叉编译工具链如果订制一个交叉编译工具链，可使用crosstool-ng开源软件来构建。

饮长安千年月·2025-02-16 08:05

单级反渗透设备VS双级反渗透设备清洗

碱洗二段后再碱洗一段，防止一段清洗下来的污染物对二段膜产生交叉感染。2、双级反渗透设备的清洗顺序：碱洗一级、酸洗一级、碱洗二级、酸洗二级。一、反渗透

莱特莱德·2025-02-15 07:20

[论文阅读] CLIP-based fusion-modal reconstructing hashing for large-scaleunsupervised cross-modal retri

目前，现有的无监督哈希方法普遍存在两方面的局限性:(1)现有方法不能充分捕获不同模态数据中潜在的语义相关性和共存信息，导致缺乏有效的特征和哈希编码表示来弥合多模态数据中的异构和语义差距。

2301_80732299·2025-02-14 10:39

RISC-V交叉编译环境搭建

目标在Windows10环境下，使用Docker构建centos7容器，在容器中搭建RISC-V的交叉编译环境。

Lh Muraob·2025-02-14 06:39

音视频：11.Shell脚本-动手编译FFmpeg

Shell脚本-动手编译FFmpeg1.Cmake交叉编译Android动态库2.配置NDK环境2.1NDK中交叉编译工具的变化2.1.1.交叉编译工具位置的变化:3.手写FFmpeg编译脚本4.编译遇到的问题

eastRiseWm·2025-02-14 04:50

机器学习·逻辑回归

一、逻辑回归vs线性回归特性逻辑回归线性回归任务类型分类（二分类为主）回归（预测连续值）输出范围(0,1)（概率值）(-∞,+∞)核心函数Sigmoid函数线性函数损失函数对数损失函数（交叉熵）均方误差

AAA顶置摸鱼·2025-02-14 03:00

opencv交叉编译问题汇总

1编译时zlib.h无法找到解决方法：在opencv最顶层目录中的CMakelists.txt文件中找到：ocv_include_directories(${OPENCV_CONFIG_FILE_INCLUDE_DIR})在该行下面添加：ocv_include_directories(./3rdparty/zlib)

yanzili·2025-02-14 01:18

opencv 交叉编译测试

1.源码test.cpp#include#include#include#include#includeusingnamespacecv;usingnamespacestd;intmain(intargc,char**argv){Matimage,image_gray;image=imread(argv[1],cv::IMREAD_COLOR);if(argc!=2||!image.data){c

逆商·2025-02-14 01:46

opencv交叉编译

适用于瑞芯微，海思，酷芯等ARM平台。采用编译脚本配置编译选项，方便编译。目录一、创建目录二、工具链配置三、编译脚本四、编译一、创建目录mike@mike-virtual-machine:opencv-4.12/opencv/opencv$tree.-L1.├──3rdparty├──apps├──armlinux.toolchain.cmake├──build├──build.sh├──cmak

月光下的麦克·2025-02-14 00:40

【AIDD】AI药物研发学前基础--团队大佬

）AI+药物研发中科院上海药物研究所蒋华良教授中科院微生物研究所王军教授团队中科院深圳先进技术研究院袁曙光课题组北京大学高毅勤教授团队中国药科大学陈亚东课题组伊利诺伊大学/清华大学彭健教授团队清华大学交叉信息研究院曾坚阳加拿大蒙特利尔学习算法研究所唐建团队阿卜杜拉国王科技大学

静静喜欢大白·2025-02-13 17:26

如何避免交叉验证中的数据泄露？

大家好，我是小青在机器学习中，交叉验证（Cross-Validation）是一种常用的模型评估技术，目的是通过将数据集分割为多个子集，反复训练和验证模型，以便更好地估计模型的性能。

奋进小青·2025-02-13 17:25

高等代数复习：线性空间

爱吃白饭·2025-02-13 14:32

第六届MathorCup高校数学建模挑战赛-A题：淡水养殖池塘水华发生及池水自净化研究

2.2问题二的分析2.3问题三的分析2.4问题四的分析2.5问题五的分析3.问题的假设4.符号说明5.模型的建立与求解5.1问题一的建模与求解5.1.1分析对象与指标的选取5.1.2折线图分析5.1.3相关性分析

格图素书·2025-02-13 12:13

模型应用管理的成功之道：策略、工具与团队协作

●超参数调优：通过交叉验证、网格搜索等方法优化模型超参数。2.模型部署●

·2025-02-13 11:28

17.推荐系统的在线学习与实时更新

郑万通·2025-02-12 20:15

Python实现基因遗传算法

它通过模拟生物进化过程，如选择、交叉、变异等，逐步优化种群中的个体，最终逼近全局最优解。基因遗传算法的基本步骤初始化种群：随机生成

闲人编程·2025-02-12 20:43

qt5 交叉编译webkit_交叉编译安装ARM平台上的Qt

一、宿主机环境搭建：编译需要x11库的支持，在Ubuntu下安装命令：sudoapt-getinstalllibx11-devlibxext-devlibxtst-dev二、下载源码包：qt-everywhere-opensource-src-4.7.0.tar.gz三、解压源码包，查看Qt源码中是否有适合我们编译平台的配置文件，进入到源码目录下的qws目录下。ls看一下，有一个适合我们的配置，就

期刊杂志社内编辑·2025-02-12 08:52

大学生必看：用ChatGPT一周完成万字论文写作

【示例】你是一位人工智能与教育交叉领域的专家，研究方向是“AI在高校教学中的应用”。请基于近三年研究趋势，提出两个未被充分探索且具有实践价值的论文选题。

WHCIS·2025-02-12 07:43

上位机知识篇---交叉编译（龙芯）

文章目录前言简介一、交叉编译的核心概念1.交叉编译的必要性目标平台的资源有限开发效率提升跨平台支持2.交叉编译的关键组件3.交叉编译的典型流程配置工具链编译依赖库编译应用程序部署与测试二、龙芯芯片（LoongArch

Ronin-Lotus·2025-02-12 06:34

基于计算图的Softmax层反向传播推导

》，书本十分通俗易懂，在Chapter5——反向传播部分，作者以计算图方式给出了Sigmoid函数，全连接层的反向传播过程，但是在给出Softxmax层的反向传播推导过程的时候，将Softmax函数与交叉熵计算函数直接相连

KaiMing Zhu·2025-02-11 21:25

k折交叉验证（k-fold Cross-validation）

一、基本概述交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法，一般被用于评估一个机器学习模型的表现。更多的情况下，我们也用交叉验证来进行模型选择(modelselection)。

向大厂出发·2025-02-11 03:43

牛掰的算法系列：K折交叉验证（KFold）常见使用方法

讲解了交叉验证的基本思想之后，接下来将学习几个常用的交叉迭代器及其使用方法。1.K折交叉验证K折交叉验证（KFold）会将数据集划分为k个分组，成为折叠（fold）。

羽蒙等风来·2025-02-11 02:11

Kfold交叉验证心得

运用Kfold交叉验证时，在一个限度内k的值越大越好。因为k越大我们验证的次数就越多，最后取出来的平均数越能代表训练模型的准确度。但是k是需要在一个限度之内的。k太大有两个坏处。

野营者007·2025-02-11 02:41

移植BOA服务器到GEC2440开发板

所需软件：boa-0.94.13.tar.tar（下载：http://www.boa.org/boa-0.94.13.tar.gz）步骤：设置好交叉编译工具链。

stxinu·2025-02-10 13:59

torch.nn.CrossEntropyLoss()的一些小细节（原理和数学，softmax与dim，ignore_index，报错：0D or 1D target tensor expecte）

torch.nn.CrossEntropyLoss()数学原理关于熵数学公式pytorch中的torch.nn.CrossEntropyLoss()torch.nn.CrossEntropyLoss()交叉熵函数的使用类别索引代码示例结果关于

老肝犯·2025-02-09 22:49

男大知识-jk触发器和电子触发器

一、电子触发器电子触发器通常指的是基本的RS触发器（也称为SR触发器），它是最简单的一种触发器，由两个交叉耦合的逻辑门（通常是NOR门或NAND门）组成。1.工作原理：

苏州稳联·2025-02-09 16:35

交叉熵和它的朋友

交叉熵交叉熵衡量两个概率分布PPP和QQQ的差异，定义为：H(P,Q)=−∑iP(i)log⁡Q(i)H(P,Q)=-\sum_{i}P(i)\logQ(i)H(P,Q)=−∑iP(i)logQ(i)其中

Jamence·2025-02-09 15:59

瑞芯微rk3568平台 openwrt系统适配ffmpeg硬件解码（rkmpp）

瑞芯微rk3568平台openwrt系统适配ffmpeg硬件解码（rkmpp）RK3568及rkmpp介绍编译安装mpp获取源码交叉编译安装libdrmlibdrm-2.4.89make方式编译（cannotfind-lcairo

月光技术杂谈·2025-02-09 12:09

走进LLM世界之LLM历史与发展

早期的NLP研究主要集中在语言学和计算机的交叉领域，试图通过规则和统计方法来解析和生成文本。早期的NLP研究者们面临着巨大的挑战。语言的复杂性和多样性使得计算机理解人类语言变得异常困难。

我就是全世界·2025-02-09 11:26

百度的冰桶算法

提升用户体验：通过过滤低质量内容，确保用户能够获得更有价值、相关性更高的搜索结果。打击作弊行为：针对

斯~内克·2025-02-09 05:17

Elasticsearch 高级技巧

狮歌~资深攻城狮·2025-02-08 09:11

ubuntu22.04搭建qt交叉编译环境

本文主要介绍在ubuntu22.04主机上搭建qt交叉编译环境教程，方便在上位机开发下位机应用程序主机交叉编译Qt5.15.15代码一、编译环境和开发版本介绍二、准备下载的文件三、配置和编译四、编译中遇到的问题五

YYRAN_ZZU·2025-02-07 16:56

深度搜索MoE：利用大规模预训练模型提升信息检索效能

它旨在通过深度学习技术，提高搜索结果的相关性和准确性，以满足用户在海量数据

杭律沛Meris·2025-02-07 15:20

100.5 AI量化面试题：在使用LSTM预测股票价格时，如何有效处理金融时间序列的非平稳性？

目录0.承前1.数据预处理1.1平稳性检验1.2数据转换2.特征工程2.1技术指标构建2.2时间特征提取3.LSTM模型设计3.1数据准备3.2模型架构4.训练与验证4.1时序交叉验证4.2滚动预测5.

AI量金术师·2025-02-07 14:45

SQL中Limit的用法详解

此外，我还会阐述LIMIT与查询结果集相关性，以及它在实际应用中的一些常见错误用法和注

m0_74823863·2025-02-07 07:54

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