代表性样本第4页

2024年MR应用深度解析：Meta商店中的游戏与非游戏应用

本文基于对Meta商店中部分具有代表性的MR应用的研究，探讨了游戏与非游戏类应用之间的对比分析，并深入细分每个类别下的亮点推荐。

花生糖@·2025-01-28 11:04

费雪的线性判别分析(2)

《费雪的线性判别分析》分为两部分，这是第二部分，第一部分的连接如下：费雪的线性判别分析(1)3.计算判别阈值如果要判别某个样本属于哪一类，必须计算出阈值w0w_0w0，求解方法有两种：贝叶斯方法。

CS创新实验室·2025-01-28 09:55

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

在使用小尺寸图像进行逐像素语义分割训练时，确实可能出现样本不均衡问题，且这种问题可能比大尺寸图像更显著。1.小尺寸图像如何加剧样本不均衡？

司南锤·2025-01-28 08:18

如何解决小尺寸图像分割中的样本不均衡问题

1.生成对抗数据增强（Copy-PasteAugmentation）原理：将稀有目标的像素块复制粘贴到其他图像中，低成本生成平衡数据。适用场景：小目标（如车辆、船只）或极端稀疏类别（如灾害损毁区域）。PyTorch实现：importrandomdefcopy_paste_augment(image,mask,paste_image,paste_mask):#从粘贴数据中随机选择一个目标实例obj_

司南锤·2025-01-28 08:18

python识别复杂验证码2020_python 验证码识别示例（二）复杂验证码识别

一：下载验证码验证码分析，图片上有折线，验证码有数字，有英文字母大小写，分类的时候需要更多的样本，验证码的字母是彩色的，图片上有雪花等噪点，因此识别改验证码难度较大二：二值化和降噪：三：切割：四：分类：

y921112y921112·2025-01-28 02:01

【机器学习】自定义数据集使用tensorflow框架实现逻辑回归并保存模型，然后保存模型后再加载模型进行预测

一、使用tensorflow框架实现逻辑回归1.数据部分：首先自定义了一个简单的数据集，特征X是100个随机样本，每个样本一个特征，目标值y基于线性关系并添加了噪声。

加德霍克·2025-01-28 01:26

均值（信息学奥赛一本通-1060）

【题目描述】给出一组样本数据，包含n个浮点数，计算其均值，精确到小数点后4位。

Doopny@·2025-01-27 22:05

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

利用MetaNeighbor验证重复性和跨物种分群

进行跨物种研究时，我们经常需要进行注释结果的比较和归类，或者同一物种不同样本之间的注释验证。R语言中有一个包就可以利用直观的热图展示这一需求。

木与长清·2025-01-27 14:41

Gumble Distribution耿贝尔分布

耿贝尔分布是样本最值的分布摘选自一些网页的资料度娘百科：耿贝尔分布是根据极值定理导出，由费雪(R·A·Fisher)和蒂培特(L·H·C·Tippe-tt)于1928年发现各个样本的最大值分布将趋于三种极限形式种的一种

MapC·2025-01-27 14:34

安装温湿度监控设备需要完成的操作

安装温湿度监控设备在正确保存样本中起着至关重要的的作用，它能够帮助我们监测和控制样本的温湿度，确保样本在适宜的环境中保存，那么，为了正确保存样本，我们安装温湿度监控设备需要完成哪些工作呢？

BEOL贝尔科技·2025-01-27 13:31

小南每日 AI 资讯 | AI将向“少样本学习”发展？ | 25/01/25

前言欢迎来到AI的奇妙世界！你是否也对人工智能的未来充满好奇？是否想知道AI如何改变我们的生活、工作，甚至是创造力？别走开！本篇文章将带你深入了解AI的最新趋势、技术创新以及未来展望，让你轻松掌握最前沿的信息！如果你觉得内容不错，不要吝啬你的点赞、关注⭐、评论，让我知道你的想法！你的支持就是我持续更新的最大动力！关注我，每日带来精彩AI资讯，解锁未来新趋势！（别忘了，评论区等你来畅聊！）AI行业趋

小南AI学院·2025-01-27 04:05

使用scikit-learn中的KNN包实现对鸢尾花数据集的预测

它通过计算数据点之间的距离来对新样本进行分类。鸢尾花数据集是一个经典的机器学习数据集，包含了三种不同类型的鸢尾花，每种类型由四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）描述。

辞落山·2025-01-27 03:02

统计学中的样本&概率论中的样本

统计学中的样本在统计学中，样本是从总体（Population）中选取的一部分个体或观测值。它用来代表整个总体，并用于估计总体的特征或参数。例如，如果我们想了解一个城市居民的平均收入，我

phoenix@Capricornus·2025-01-26 23:28

Diffusion中guidance_scale 的理解

1.Classifier-FreeGuidance的背景Classifier-FreeGuidance是一种在扩散模型中提高生成样本质量的方法

不当菜鸡的程序媛·2025-01-26 18:50

pytorch torch.vmap函数介绍

自动扩展函数，使其可以作用于批量输入（即N个样本）。提供对批量维度的灵活控制，包括指定输入输出的批量维度。函数签名torch.vmap(func,in_dims=0,out_di

qq_27390023·2025-01-26 16:05

L8打卡学习笔记

支持向量：支持向量是离分隔超平面最近的样本点，它们决定了超平面的

无涯学徒1998·2025-01-26 06:16

Kmeans与KMedoids聚类对比以及python实现

在机器学习领域，聚类算法是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本尽可能相似，而不同簇之间的样本尽可能不同。

呵呵爱吃菜·2025-01-25 17:36

使用MediaCodec将PCM音频编码为AMR-WB格式

PCM(PulseCodeModulation)音频数据是一种未经压缩的原始音频数据格式，各个音频样本都由固定大小且有符号/无符号的整数值组成。

你好，工程师·2025-01-25 06:11

python鸢尾花数据集knn_【python+机器学习1】python 实现 KNN

也是一种懒惰学习算法，即开始训练仅仅是保存所有样本集的信息，直到测试样本到达才开始进行分类决策。

weixin_39629269·2025-01-24 21:40

梯度提升决策树树（GBDT）公式推导

###损失函数的推导对于单个样本\((x_i,y_i)\)，逻

化作星辰·2025-01-24 16:27

让您的应用快速拥有账号能力

课程主要内容和亮点：登录功能、获取用户信息、未成年人模式、样本代码和实践。通过本课程的学习，开发者将能够为应用

·2025-01-23 13:06

TiDB 对 Hadoop 的影响：大数据时代的新选择

Hadoop和TiDB都是这个时代的代表性技术，但它们的设计初衷、使用场景和应用方式却有所不同。那么，TiDB作为一个分布式数据库，它对传统的Hadoop生态系统产生了哪些影响呢？

狮歌~资深攻城狮·2025-01-23 06:10

SVC函数介绍

SVC在小样本和高维空间中表现良好，且能够处理非线性分类问题。函数介绍SVC(C=1.0,kernel=‘rbf’,degree=3,gamma=‘auto’,coef0=0

浊酒南街·2025-01-23 00:14

文档图像矫正任务的前沿进展：引入Transformer框架、极坐标的思路

在《文档数字化采集与智能处理：图像弯曲矫正技术概述》一文中，我们介绍了文档图像矫正技术的发展沿革与代表性方案。随着文档智能处理的需求逐步升级，文档图像去畸变技术也在不断探索新的可能性。

·2025-01-22 16:01

论文笔记 U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

摘要：人们普遍认为，深度网络的成功训练需要数千个带注释的训练样本。在本文中，我们提出了一种网络和训练策略，该策略依赖于大量使用数据增强来更有效地使用可用的注释样本。

城南皮卡丘·2025-01-22 10:24

Zerox：AI驱动的万能OCR工具，精准识别复杂布局并输出Markdown格式，支持PDF、DOCX、图片等多种文件格式

微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花快速阅读功能：支持零样本OCR识别，兼容PDF、DOCX、图片等多种格式文件。技术：基于GPT-4o-mini模型，能够处理复杂布局文档，输出Markdown格式结果。

蚝油菜花·2025-01-22 04:14

DETRs with Collaborative Hybrid Assignments Training论文阅读与代码

协作混合分配训练【目标检测】Co-DETR：ATSS+FasterRCNN+DETR协作的先进检测器（ICCV2023）-CSDN博客摘要：在这篇论文中，作者观察到在DETR中将过少的Query分配为正样本

分享总结快乐·2025-01-22 04:38

[2025分类&时序异常检测指标R-AUC与VUS]

梳理了一下分类中常见的指标，这些指标与时序异常检测中新提出的A-RUC与VUS之间的关系真正例(TruePositive,TP):被正确识别为正样本的数量。

沉木渡香·2025-01-21 21:47

机器算法之逻辑回归(Logistic Regression)详解

它通过计算样本属于某一类别的概率来进行分类，尽管名字中有“回归”二字，但它实际上是一种分类算法。简单来说，逻辑回归回答的是“这件事发生的可能性有多大”。

HappyAcmen·2025-01-21 20:32

Prometheus存储原理及数据备份还原

prometheus将采集到的样本以时间序列的方式保存在内存（TSDB时序数据库）中，并定时保存到硬盘中。

JohnnySongXY·2025-01-21 15:26

大模型GUI系列论文阅读 DAY2续：《一个具备规划、长上下文理解和程序合成能力的真实世界Web代理》

摘要预训练的大语言模型（LLMs）近年来在自主网页自动化方面实现了更好的泛化能力和样本效率。

feifeikon·2025-01-21 15:19

Prometheus监控数据类型

Counter计数器，只增不减*_total*_sum*_countrate：求增长率topk：Top前N的信息Gauge反映当前状态，可增可减一般不带后缀直接使用指标，表示当前状态delta：可以获取样本在一段时间返回内的变化情况

xianyuLuo.·2025-01-21 15:46

vid2vid-zero：使用Stable Diffusion进行零样本视频编辑

Paper:WangW,JiangY,XieK,etal.Zero-shotvideoeditingusingoff-the-shelfimagediffusionmodels[J].arXivpreprintarXiv:2303.17599,2023.Introduction:UnreleasedCode:https://github.com/baaivision/vid2vid-zero目录一

ScienceLi1125·2025-01-21 14:12

python pipeline库_Easy Pipeline，一种轻量级的Python Pipeline库

起因是这样的，组内有一个需求，需要挖掘视频中的检测难样本，这样可以极大地减少标注的量，从而降低成本。难样本挖掘的策略，简单来说就是如果视

周不宅·2025-01-21 05:18

OpenBayes 一周速览｜一键部署Qwen2.5-Coder，0编程经验实现代码生成自由！

100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集

·2025-01-20 22:17

OpenVoiceV2：零样本跨语言语音克隆技术，支持多种风格控制

1openvoicev2介绍语音克隆技术近年来取得了显著进展，但现有方法通常存在着局限性，例如无法灵活控制语音风格、需要大量多语言数据进行训练、生成速度慢等等。为了克服这些挑战，MyShell.ai团队推出了全新的语音克隆技术OpenVoiceV2，它能够在无需额外训练的情况下，仅凭少量参考音频，就能够克隆任何人的声音，并支持多种语音风格控制，以及快速高效的跨语言语音生成。论文地址：http://

智慧医疗·2025-01-20 22:16

【分类】【损失函数】处理类别不平衡：CEFL 和 CEFL2 损失函数的实现与应用

尤其在面部表情分类任务中，不同表情类别的样本数量可能差异较大，比如“开心”表情的样本远远多于“生气”表情。面对这种情况，普通的交叉熵损失函数容易导致模型过拟合到大类样本，忽略少数类样本。

丶2136·2025-01-20 14:54

【NOIP普及组】细胞分裂

现在，他正在为一个细胞实验做准备工作：培养细胞样本。Hanks博士手里现在有N种细胞，编号从1-N，一个第i种细胞经过1秒钟可以分裂为Si个同种细胞（Si为正整数）。

我就是南山·2025-01-20 12:34

【机器学习：二十六、决策树】

根节点（RootNode）：树的起点，包含所有样本。分支（Branch）：每个分支代表一个条件划分的结果。叶节点（LeafNode）：终止节点，表示最终的决策结果。优点直观可解释：

KeyPan·2025-01-20 09:28

gan 总结数据增强_两幅图像！这样能训练好 GAN 做图像转换吗？

首先，GAN不好训练，目前的技术还是需要大量训练样本。而一旦有大量训练样本，那GAN

weixin_39972741·2025-01-20 00:03

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

###Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题####引言在金融领域中，欺诈检测是一项至关重要的任务。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

【大模型】从零样本到少样本学习：一文读懂 Zero-shot、One-shot 和 Few-shot 的核心原理与应用！

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橙子小哥的代码世界·2025-01-19 17:06

机器学习——认识有监督学习与无监督学习

有监督学习有监督学习中，数据集中的每个样本都有明确的标签或目标输出。学习的目标是通过对有标签数据的学习，建立输入特征和输出标签之间的映射关系，以便能够对新的、未见过的输入数据预测其相应的输出标签。

伊一大数据&人工智能学习日志·2025-01-19 08:41

数据增强方法及其工具

数据增强（DataAugmentation）是指在训练深度学习模型时，通过对现有数据进行一系列变换，从而生成新的样本。

cxr828·2025-01-19 07:09

关于大规模实时数仓搭建，我有几条心得...

•产品同学圈了一批商品，如何查看该样本的实时报表？•发现问题总是晚一步，如何在第一时间获取自定义的预警信息？•......为了解决上述

闲鱼技术·2025-01-19 06:28

从零开始构建一个大语言模型-第二章第一节

用滑动窗口法采样训练样本。将词元转换为输入大型语言模型的向量。到目前为止，我们已经介绍了大型语言模型（LLMs）的总

释迦呼呼·2025-01-19 03:55

深度学习笔记——生成对抗网络GAN

本文详细介绍早期生成式AI的代表性模型：生成对抗网络GAN。

好评笔记·2025-01-19 03:25

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林的主要特点是通过随机选择样本和特征来构建多个决策树，从而避免单棵决策树可能产

ningaiiii·2025-01-18 17:52

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

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少林码僧·2025-01-18 16:12

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