代表性样本第7页

目标检测一般性问题

Precision(查准率/精确率)所有预测为正样本的结果中，预测正确的比率。Precision=TP/(TP+FP)Recall(查全率/召回率)所有正样本中被正确预测的比率。

博观而约取,厚积而薄发·2024-02-19 11:04

Lag-Llama:第一个时间序列预测的开源基础模型介绍和性能测试

2023年10月，我们发表了一篇关于TimeGPT的文章，TimeGPT是时间序列预测的第一个基础模型之一，具有零样本推理、异常检测和共形预测能力。

·2024-02-15 10:32

利用Matlab 对光谱数据的分析

数据的排列：横：样本个数纵：光谱数据（350：2500）一、数据导入Matlab数据导入的两种方法：1）1----22）3（即在空白工作区内点击右键---新的空白文件夹---双击点开---直接将数据粘贴进去

ZZ_87c3·2024-02-15 10:53

这个冬天格外的冷，格外的长（第一百二十八章）

去省城一来一回，总共花费了三天的时间，这是丫丫第一次出远门，也是去的最远的、最繁华的地方，省农科院的事情很顺利，镇长提前联系好的，王文拿着镇政府的介绍信，找到了负责人，把样本交给了对方。

麦芒律师·2024-02-15 10:30

基因型填充之后如何过滤

lesstest_out.vcf|grep"^#"-v|cut-f10-|less-S比如个体分型率<90%某一个样本测出来的标记小于全部标记的90%标记分型率<90%某一个标记只在小于90%的样本中存在最小等位基因频率

TOP生物信息·2024-02-15 10:43

九月二十六日总结

英语：2013年第三篇，我们的未来一片光明，第四篇，州政府的权利，联邦政府的权利，最高法院，三权分立，checkandbalance每日一句，信任的重要性时文精析数学：数理统计的初步，参数估计样本均值，

疯狂太阳花·2024-02-15 09:57

神经网络：卷积神经网络中的BatchNorm

一、BN介绍1.原理在机器学习中让输入的数据之间相关性越少越好，最好输入的每个样本都是均值为0方差为1。

是Dream呀·2024-02-15 09:58

data mining-基于实例的学习

在基于实例的学习中，训练样本被完全保存起来，并且使用距离函数带来判定训练集中的哪个实例与一个未知的测试实例最近。

crishawy·2024-02-15 09:47

【百面机器学习笔记】模型评估

模型评估指标准确率（Accuracy）准确率是指分类正确的样本占总样本个数的比例。

葡萄肉多·2024-02-15 08:06

概率论自复习思路

存在纰漏）文章目录概率论复习思路（存在纰漏）基本概念随机变量分布多维随机变量分布离散型连续性数字特征数学期望方差协方差系数矩、协方差矩阵大数定律抽样分布、估计、假设检验参数估计区间估计假设检验基本概念样本空间

Miracle Fan·2024-02-15 08:17

Transformers中的Beam Search高效实现

来自：纸鱼AI目前Github上的大部分实现均针对于单个样本的beamsearch，而本文主要介绍了针对单个样本和批量样本的beamsearch实现。

zenRRan·2024-02-15 08:13

Auto-Encoding Variational Bayes（VAE）粗浅的理解

Auto-EncodingVariationalBayes（VAE）粗浅的理解VAE作为生成模型的一种，能够通过改变latentspace来生成和训练时不一样的样本。

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

证明逻辑回归的目标函数是凸函数

mathbf{x}_1,y_1),...,(\mathbf{x}_n,y_n)\}D={(x1,y1),...,(xn,yn)},其中(xi,yi)(\mathbf{x}_i,y_i)(xi,yi)为每一个样本

Longlongaaago·2024-02-15 07:06

羊城八景是哪八景？广州人也讲不全

广州风景秀丽，名胜众多，文化底蕴深厚，自古以来就有评选代表性景点的习俗，这些景点往往都是八个，因此被称为羊城八景。那么羊城八景是哪八景呢？

青语清言·2024-02-15 07:06

书法用笔之中锋侧锋

中锋最具代表性的字体就是篆书，尤其是小篆。北宋沈括《梦溪笔谈》中就提到过:宋徐铉善小篆，映日观之。画之中心有一缕浓墨，正当其中，至于屈折处，亦当其中，无有偏侧，乃笔锋直下不倒侧，故

苏门高七·2024-02-15 06:05

精读Relational Embedding for Few-Shot Classification (ICCV 2021)

RelationalEmbeddingforFew-ShotClassification(ICCV2021)一、摘要该研究提出了一种针对少样本分类问题的新方法，通过元学习策略来学习“观察什么”和“在哪里关注

coding_ksy·2024-02-15 05:06

小小绘本传承红色精神，不忘初心青年勇担使命

经过团队成员的激烈讨论，最终选取“红船建党、南昌起义、遵义会议、长征、百团大战、开国大典、改革开放”这七个具有代表性的历史事件作为本次绘本的主题。团队分为故事组和绘

Yissg_c435·2024-02-15 04:59

探秘微空间‖一九八狗咬人咋办？

也如同提剑的大侠客，面对地质岩石，伸手摸摸，捕捉几个样本。机械臂是深海探险的必备工具。探海人为了获取海洋底部的各种样品，设计了灵巧的机械手臂，抓取标本，采集矿石。

静月园·2024-02-15 03:31

python爬虫之网页正文提取方法

网页正文提取通过随机抽取若干有代表性的固网与移动端的主流媒体来看，大多数的页面布局均具备一定特征可循，正文在网页中通常以两种方式来展现：1.以标签的开闭区间静态值的方式来描述，2.通过AJAX多次请求的方式懒加载

水w·2024-02-15 02:34

中原焦点网初第34期坚持分享第55天2022.5.30

刑塑形塑倒过来就是塑性，形塑是焦点解决中唔谈的基本元素与代表性技巧，另外还包括倾听与理解，代表性问句以及其他重要唔谈技巧与原则。

爱尚教育·2024-02-15 00:20

2021-06-20

（样本总值/样本总数）；Step3:计算类内的散布矩阵Sj；Step4:计算类间散布矩阵Sb；Step5:计算特征值和特征向量；Step6:将特征值存储

大耳汪·2024-02-14 23:17

青龙湖小学——城乡教育一体化的“成都样本”

青龙湖小学校毗邻成都市最大的生态公园——青龙湖，是一所农村薄弱小学。就是这样一所没有生源、没有成绩、没有特色的农村小学，却先后成为“国际生态学校”、“全国生态文明示范学校”、“中国可持续发展教育实验学校”、“全国小河长小湖长青少年环境志愿行动项目首批试点学校”、“四川省环境友好型学校”、“成都市绿色低碳示范单位”、“成都市环境友好型学校”……中央电视台、四川电视台、成都电视台、《中国教育报》《环境

阿拉小仙儿·2024-02-14 23:28

提示工程实战案例

通过快速的互联网搜索或质疑GenAI本身，人们可以轻松找到相关的定义、提示技术，例如零样本、少样本、思维链、后退等。最简单的提示工程也可以是对GenAI进行深思熟虑的相关语言输入，以获得更好的结果。

新缸中之脑·2024-02-14 22:26

碳素光线疗法与寒症

最具代表性的是感冒,由于细菌或病毒,鼻子、喉咙、支气管发炎,出现打喷嚏、流鼻涕、咽喉痛、咳嗽、痰等症状。但是,即使流行感冒,也有容易感染的人和不容易感染的人。简单地说，这是者抵抗力之间的差异。

安天翼 An Tian Yi·2024-02-14 21:17

吴恩达机器学习—大规模机器学习

我们可以采取随机抽样，比如，抽取1000个样本进行模型的构建。那么如何决定抽取多少样本呢？可以通过学习曲线获得，随着数据量的增加，无论是偏差和误差，都会趋向于

魏清宇·2024-02-14 21:14

17 OpenGL将片段和样本写入帧缓冲区

将片段和样本写入帧缓冲区WritingFragmentsandSamplestotheFramebuffer在图形渲染管线的片段着色阶段之后，会进行一系列后期处理操作以提升图像质量和满足复杂视觉效果的要求

乘风之羽·2024-02-14 21:42

17.1 OpenGL将片段和样本写入帧缓冲区：抗锯齿应用

抗锯齿应用AntialiasingApplication启用抗锯齿功能时，在图形渲染过程中，每个片元会计算出一个覆盖值来反映边缘平滑度。这个覆盖值在与片元本身的透明度（alpha值）相乘后，产生一个更精确的最终alpha值，并用于混合颜色。这一过程对帧缓冲区中支持固定点或浮点格式的颜色缓冲区有效，旨在消除锯齿并生成更为平滑和高质量的图像效果。

乘风之羽·2024-02-14 21:42

17.2 OpenGL将片段和样本写入帧缓冲区：多重采样点混合

多重采样点混合MultisamplePointFade如果启用了多重采样，并且栅格化的片段是由一个点基元产生的，则从方程式14.2计算的淡化因子将应用于片段。淡化因子与片段的alpha值相乘，得到最终的alpha值。淡化因子分别应用于每个片段颜色，并且仅在帧缓冲区中的相应颜色缓冲区具有固定或浮点格式时才会应用。

乘风之羽·2024-02-14 21:41

MATLAB | 情人节画个花瓣venn图？

花瓣上的数字是仅属于该类的样本数，而中心的数字是属于每一类的样本数教程部分0数据准备%给组起名t1t2t3...t15setName=compose('t%d',1:15);%随机生成数据Data=[rand

slandarer·2024-02-14 21:07

HTML4元素

定义插入的文本h1~h6标题1到标题6p段落结构hr定义水平线内容元素span文本行中定义一个区域a定义超链接abbr定义缩写词address定义地址dfn定义术语以斜体显示kbd定义键盘键samp定义样本

却道海棠依旧_4da8·2024-02-14 17:07

【2023网络信息安全技术期末复习】课后习题整理

试举例说明试举例解释信息安全概念中涉及的“威胁”，“脆弱点”和“风险”这几个术语信息安全防护有3个主要发展阶段，试从保护对象、保护内容和保护方法等方面分析各个阶段的代表性工作，并总结信息安全防护发展的思路环境可能对计算机安全造成哪些威胁

Lacszer·2024-02-14 17:33

家有肾综患儿，体会个中滋味（13）继续更新

13）上接第12节本章划重点：激素能成功减停，除了之前提到的控制饮食，减轻肾负担外，我认为我们这一轮在控制感冒方面做的要好一些，但我们草木皆兵的做法是有一点极端的，对我们来说有效，但也只是个案，不具备代表性

有爱关瞻·2024-02-14 14:54

关于少样本学习、零样本学习、单样本学习中的support set和query set的概念解析

梳理一下关于少样本学习（如few-shotlearning）、零样本学习（zero-shotlearning）、单样本学习（one-shotlearning）中的supportset和queryset的概念

coding_ksy·2024-02-14 13:39

Java——TCP/IP超详细总结

互联网中常用的具有代表性的协议有IP、TCP、HTTP等。而LAN(局域网)中常用的协议有IPX/SPX”等。下面通过通俗一点的方式来解释一下协议：有三个人A、B、C。

说故事的五公子·2024-02-14 12:15

《天医殿》第11章：可能会诞生超级人类

“这种多维检测方式，目前并不普及，样本太少，在现有的档案里面，是没有先例可循的，以后或许会有。对智力和健康的影响，也是未知数，只能一边观察一边推测。

铁树开花耶·2024-02-14 12:02

局部加权回归

它通过给不同的样本赋予不同的权重，使得在拟合模型时更加关注靠近目标点附近的样本数据。局部加权回归的基本思想是对于给定的目标点，通过定义一个权重函数，对样本点进行加权，并利用加权的样本点来拟合回归模型。

亦旧sea·2024-02-14 11:54

虚拟人专题报告：虚拟人深度产业分析报告

市面上也多将其称为为虚拟形象、虚拟人、数字人等，代表性的细分应用包括虚拟助手、虚拟客服、虚

人工智能学派·2024-02-14 11:24

zero shot classification提取主题词

zeroshotclassification提出了一种使用预训练的NLI模型作为现成的零样本序列分类器的方法。该方法的工作原理是将要分类的序列设置为NLI前提，并从每个候选标签构建一个假设。

狗庄欺人太甚·2024-02-14 11:49

林轩田机器学习基石 - 学习笔记4 - 机器学习的可行性

根据这6个样本，提取相应label下的特征，预测右边九宫格是属于-1还是+1？结果是，如果依据对称性，我们会把它归为+1；如果依据九宫格左上角是否是黑色，我们会把它归为-1。

Spareribs·2024-02-14 11:45

【阅读笔记】Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs-2018

Abstract我们考虑零样本识别问题:仅利用类别的单词嵌入及其与其他类别的关系来学习具有零训练示例的类别的视觉分类器，并提供视觉数据。

一只瓜皮呀·2024-02-14 11:19

huggingface pipeline零训练样本分类Zero-Shot Classification的实现

1：默认的model。fromhuggingface_hub.hf_apiimportHfFolderHfFolder.save_token('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')fromtransformersimportMBartForConditionalGeneration,MBart50TokenizerFastfromtransformersi

hehui0921·2024-02-14 11:47

GEE：CART（Classification and Regression Trees）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

作者：CSDN@_养乐多_对于分类问题，这个输出通常是一个类别标签，而对于回归问题，输出通常是一个连续的数值。回归可以应用于多种场景，包括预测土壤PH值、土壤有机碳、土壤水分、碳密度、生物量、气温、海冰厚度、不透水面积百分比、植被覆盖度等。本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行CART（ClassificationandRegressionTrees）回归的方法和代码，

_养乐多_·2024-02-14 10:24

低资源学习与知识图谱：构建与应用

目录前言1低资源学习方法1.1数据增强1.2特征增强1.3模型增强2低资源知识图谱构建与推理2.1元关系学习2.2对抗学习2.3零样本关系抽取2.4零样本学习与迁移学习2.5零样本学习与辅助信息3基于知识图谱的低资源学习应用

cooldream2009·2024-02-14 10:21

GEE：最小距离（minimumDistance）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行最小距离回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍，加入特征变量(各种指数、纹理特征、时间序列特

_养乐多_·2024-02-14 09:46

含羞带愧草书之（续） ——《思维与语言》内容梳理

内容提要：《思维与语言》是维果茨基的代表性作品，总结了维果茨基的研究成果。然，对于心理学教育学修养不高者来说，读来颇为艰涩。

弱德之美·2024-02-14 08:09

macOS - FL Studio 21.2.3.3586官方中文破解版免费下载安装激活

涵盖了自动化，样本播放/操作，合成，压缩，延迟，

tubage2023·2024-02-14 06:45

一面班旗

在期限前，设计的样本便交了上去。旗子的成品很快被做好了。电脑印作的图案更加精细，平添了

曾诚·2024-02-14 06:22

单细胞测序最好的教程（二）：归一化

由于单细胞测序技术的限制，我们在样本中获得RNA的时候，经过了分子捕获，逆转录还有测序。

Starlitnightly·2024-02-14 06:18

GEE：梯度提升树（Gradient Boosting Tree）回归教程（样本点、特征添加、训练、精度、参数优化）

本文将介绍在GoogleEarthEngine（GEE）平台上进行梯度提升树（GradientBoostingTree）回归的方法和代码，其中包括样本点格式介绍

_养乐多_·2024-02-14 05:07

数学建模：K-means聚类手肘法确定k值（含python实现）

在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。

图学习的小张·2024-02-14 05:00

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