文献阅读简记第33页

2022.10.30 学习周报

文章目录摘要文献阅读1、题目2、摘要3、网络结构3.1网络示意图3.2残差块4、问题的提出4.1网络加深的后果4.2网络模型的退化4.3退化问题的解决5、残差学习-shortcut恒等映射6、实验6.1

MoxiMoses·2022-11-19 08:11

2022.11.5 学习周报

文章目录摘要文献阅读1、题目2、摘要3、网络结构3.1网络示意图3.2稠密块3.3DenseNets结构的网络配置4、问题的提出5、DenseNet5.1普通卷积5.2残差结构5.3密集连接6、实验6.1

MoxiMoses·2022-11-19 08:11

2022.10.23 学习周报

文章目录摘要一、文献阅读1、题目2、摘要3、网络结构3.1网络示意图3.2Inception块3.3网络设计4、归纳总结4.1deep的两层含义4.2为什么使用1*1卷积层4.3动机和考虑4.4结构细节

MoxiMoses·2022-11-19 08:41

2022.10.16 学习周报

文章目录摘要一、文献阅读1.题目2.Abstract3.网络结构3.1结构示意图3.2VGG特点4.文献解读4.1Introduction4.2ConvnetConfigurations4.2.1Architecture4.2.2Configurations4.2.3Discussion4.3ClassificationFramework4.4ClassificationExperiments4

MoxiMoses·2022-11-19 08:40

2022.11.13 学习周报

文章目录摘要文献阅读1.题目2.摘要3.网络结构3.1网络示意图3.2网络特点4.NetworkinNetwork4.1MLP卷积层4.2全局平均池化GAP5.实验5.1CIFAR-105.2CIFAR

MoxiMoses·2022-11-19 08:29

数据分析第五天

从matplotlib里面再导入模块pyplot,简记为pltimportmatplotlib.pyplotasplt第一步：创建画布：plt.figure(figure=(4,6),facecolor

qq_45858907·2022-11-18 07:37

R语言 predict()函数的用法简记

R语言中如何使用回归模型进行预测此博文为翻译内容，原文点这里在R语言中为了拟合一个线性回归模型，我们可以使用lm()函数。函数用法如下：model<-lm(y~x1+x2,data=df)我们可以像下面这样用拟合得到的线性回归模型预测新数据的结果：predict(model,newdata=new)（这里使用了新的数据“new”，下文有具体的例子）下面结合几个例子介绍在R语言中如何使用线性回归模型

两元店五百强·2022-11-16 18:06

数据挖掘——时间序列算法之ARMA模型

ARMA顾名思义哈，就是结合AR和MA模型在一起，被称为自回归移动平均模型，简记为ARM

macan_dct·2022-11-16 08:43

2022-11-15 小鼠单细胞文献阅读

Single-CellTranscriptionalProfilingRevealsCellularDiversityandIntercommunicationintheMouseHeart摘要：心脏细胞组（形成心脏的细胞网络）的特征对于理解心脏发育和正常器官功能以及制定精确的治疗策略以对抗心脏病至关重要。最近的研究重塑了对心脏细胞组成的理解，并强调了非心肌细胞类型的重要功能作用。在这项研究中，作

枫奈·2022-11-15 18:45

文献阅读（1）--TNNLS 论文：一种用于轴承故障诊断的变分transformer

TNNLS论文：variabletransformer1.摘要2.内容概览3.主要创新点文献1.摘要Deeplearningtechnologyprovidesapromisingapproachforrotarymachinefaultdiagnosis(RMFD),wherevibrationsignalsarecommonlyutilizedasinputofadeepnetworkmode

cnjs1994·2022-11-14 19:16

文献阅读：Noise-resistant Deep Metric Learning with Ranking-based Instance Selection

文献阅读：Noise-resistantDeepMetricLearningwithRanking-basedInstanceSelectionAbstract真实世界数据中有噪声标签的存在会对深度学习模型的性能产生负面影响

Jay——小白·2022-11-14 09:07

高斯过程回归GPR和多任务高斯过程MTGP原理

文章目录高斯过程回归多任务高斯过程文献阅读文献[1]文献[2]文献[3]文献[4]文献[5]文献[6]编程实现参考文献和资料本文介绍了高斯过程回归GPR以及多任务高斯过程MTGP的原理，并且对几篇使用相关方法的论文进行了简述

wherewegogo·2022-11-13 18:14

简记Inception系列

《简记Inception系列》 Inception系列模型的发展过程，以及其中利用的很多经典的模块，包括产生的一些结论，在后续的分类网络，包括图像语义分割网络当中的一些模块都是如出一辙的。

Mr.RottenPeach·2022-11-13 10:48

论文复现遇到的问题及解决

文献阅读：Howfararewefromsolvingthe2D&3DFaceAlignmentproblem?问题1：opencv-python-4.6.0.66.tar压缩包下载不成功。

null_kk·2022-11-11 10:54

思科综合拓扑实验简记(ospf+acl+vlan+默认路由+nat+telnet等相关知识点)

思科网络拓扑综合小项目简记这是我第一次写博客，如有写的不好的地方欢迎大家指正(不知道有没有人看得到)。

shark-chili·2022-11-10 07:10

矩阵的求导

向量间的求导矩阵对向量求导复合标量对向量求导简记法愛因斯坦求和約定(Einsteinnotation)与矩阵求导无关，暂且列在这里。

咸鱼半条·2022-11-08 18:57

简单推导：关于矩阵主子式的几点性质

1.名词介绍:特征多项式：在数域P上的某个方阵A,则行列式即为其特征多项式，简记为;逆序数：1,2,...n的某个排序相对自然序列相反的个数；记为：主子式：某个行列式的部分列和部分行：行号和列号一样交线处的元素按相对位置不变交出来的方阵的行列式

SU_W·2022-11-08 18:55

[SLAM基础学习简记]非线性优化

非线性优化文章目录非线性优化@[toc]状态估计问题问题描述批量状态估计最大后验估计非线性最小二乘引出求解一阶和二阶梯度法高斯牛顿法列文伯格-马夸尔特方法状态估计问题问题描述SLAM模型：xk=f(xk−1,uk)+wkzk,j=h(yj,xk)+vk,j\boldsymbol{x}_{k}=f(\boldsymbol{x}_{k-1},\boldsymbol{u}_{k})+\boldsymbo

一杯半开水·2022-11-08 18:25

姿态矩阵推导简记

（大部分属于个人理解）欧拉角法首先明确的是三个欧拉角，对于任意右手三维空间笛卡尔坐标系定义：绕z轴正方向旋转，为航向/摇头角/psi绕y轴正方向旋转，为俯仰/点头角/theta绕x轴正方向旋转，为横滚/侧滚角/phi并且，必须按上述顺序进行旋转！对于一个二维平面，一个点在旋转前后坐标系下的投影变换推导如下：写成矩阵形式有接下来推广到三维空间坐标系旋转中有，注意沿y轴正方向旋转时，\theta的方向

你看我香不·2022-11-08 18:25

K-Means简记

K-Means聚类算法。基础含义K-Means是一种聚类算法，它可以把n个对象根据相互之间的相似度，自动划分到K个聚类。但并不是任意的划分，我们有明确的目标。通俗的讲，目标就是划分后的聚类,每个类内部相对集中；而聚类与聚类之间则相对离散。数学原理给定n个观察点X1,X2,...,Xn其中每个观察点Xi都是d维向量，也就是说，只要把我们的任何一条数据预处理到d维空间，使得每个|Xi|=d,举个例子就

iterate7·2022-11-08 18:24

矩阵求导简记

很多机器学习算法都需要求解最值，比如最小二乘法求解样本空间相对拟合曲线的最短距离，最值的求解往往通过求导来计算，而机器学习中又常用矩阵来处理数据，所以很多时候会涉及到矩阵的求导。矩阵求导就像是线性代数和微积分的结合，但两者结合后规则又有些不同。对于矩阵求导，基本的规则可以参照【手推机器学习】矩阵求导–合集，最需要注意的就是矩阵或者向量的shape以及求导结果的shape。1.公式一dxTxdx=2

team317·2022-11-08 18:53

【文献阅读】基于卷积神经网络的方法对感应电动机进行故障诊断

FaultDiagnosisofInductionMotorUsingConvolutionalNeuralNetwork可能用到的专业名词DAQ数据采集设备ININVERT一、绪论1.0abstract感应电动机是现代机械和工业设备中最重要的组件之一，因此，开发出一个能检测感应电动机的运行状态和故障的系统，已经是势在必行。1.1introduce感应电动机是直流电机、整流器、直流电动系统，工业设

王摇摆·2022-11-07 20:02

谣言检测文献阅读三—The Future of False Information Detection on Social Media:New Perspectives and Trends

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-06 07:22

谣言检测文献阅读八—Detecting breaking news rumors of emerging topics in social media

系列文章目录谣言检测文献阅读一—AReviewonRumourPredictionandVeracityAssessmentinOnlineSocialNetwork谣言检测文献阅读二—Earlierdetectionofrumorsinonlinesocialnetworksusingcertainty‑factor‑basedconvolutionalneuralnetworks

江_小_白·2022-11-06 07:22

文献阅读 | 来自亚洲的40000年前的古人类个体为欧亚大陆早期的人群结构提供了见解

Articletitle：40,000-Year-OldIndividualfromAsiaProvidesInsightintoEarlyPopulationStructureinEurasia期刊：CurrentBiology发表时间：2017影响因子：10.900通讯作者：JanetKelso,QiaomeiFuInBrief：研究表明，在北京附近发现的一个40kya田园洞人（Tianyua

懒猪曼达·2022-10-30 23:01

数学文献阅读

S.Gala,Anoteondiv-curllemma,SerdicaMath.J.,33(2007),339--350.E.M.Stein,Harmonicanalysis:real-variablemethods,orthogonality,andoscillatoryintegrals.PrincetonMathematicalSeries,43.MonographsinHarmonicAn

weixin_30475039·2022-10-26 23:34

模拟退火算法（Simulated Annealing)详解

问题提出旅行商问题（TravellingSalesmanProblem,简记TSP，亦称货郎担问题)：设有n个城市和距离矩阵D=[dij]，其中dij表示城市i到城市j的距离（i，j=1，2…n），则问题是要找出遍访每个城市恰好一次的一条回路并使其路径长度为最短

weixin_39279930·2022-10-26 11:06

文献阅读笔记怎么写？

文献阅读笔记怎么写？我们都知道在撰写论文之前要阅读大量的文献，那么阅读这么多文献，我们怎么能记住呢？这时候就体现出阅读笔记的重要性了。有小伙伴们这时候就会发出疑惑，阅读笔记不就是在本子上做笔记吗?

literature1492·2022-10-25 16:58

如何查找endnote文献中pdf文件的位置

解决方案：Step1:打开endnote，随便打开一篇文献阅读界面：Step2:鼠标右键单击阅读界面，选择openwithMicrosoftEdgeStep3:复制浏览器地址栏地址Step4:将地址复制到我的电脑即可找到

Neo很努力·2022-10-25 16:52

2019.1.22 文献阅读日记，内容理解篇：用于无监督医疗检测的自动心电图噪声监测和分类系统《Automated ECG Noise Detection and Classification Sy.

以下是对文章内容的理解，在这里做个笔记，便于回顾，没有什么技术含量，就是一个学习日记笔记，嘻嘻。文章内容的思路：一、框架包括：1.改进的集合经验模式分解modifiedensembleempiricalmodedecomposition(CEEMD)，CEEMD全称为completeensembleempiricalmodedecomposition，完全集合经验模式分解。2.短期时间特征提取3.

weixin_30548917·2022-10-24 12:56

经典文献阅读之--用于自动驾驶的高清地图生成技术

0.简介这篇文章我们介绍一下论文“High-DefinitionMapGenerationTechnologiesForAutonomousDriving:AReview“，2022年6月11日，来自加拿大OntarioTechUniversity。相较于网上的其他文章，本文更在意向读者更轻松全面的了解文章中介绍的方法，让读者从总体上了解高精地图生成。高清地图近年来备受关注，由于其定位精度高和信息

敢敢のwings·2022-10-24 07:30

骑向中国的北极-D27-30归程四日简记

2018年7月19日，星期四，农历六月初七。K7042列车，漠河至哈尔滨。哈尔滨天气：阴间多云，西南风3级，24－31度。列车作屋，长骑当铺，迷糊中觉出阵阵凉风袭来，后知是车上的空调开了。快四点时惺忪坐起，天已经亮了，窗外的景色翠绿一片，列车正行驶在黑龙江省松嫩大平原上。洗脸如厕。又卧睡。六点半许，讷河站上车人多，满座了，归位。窗外，平原景色平淡，大面积的玉米水稻，晨光普照，天蓝云疏。一直临窗向外

沉稳飞翔·2022-10-24 02:06

【数学建模】Python+Gurobi求解线性规划

此类问题构成了运筹学的一个重要分支—数学规划，而线性规划(LinearProgramming简记LP)则是数学规划的一个重要分支。自从1947年G.B.Dantzig提出求解线性规划的单纯形方法以来，

研学社·2022-10-21 13:11

多因素蚁群算法的移动机器人路径规划研究（Matlab代码实现）

目录1文献阅读2概述3运行结果‍4Matlab代码实现1文献阅读2概述以上改进算法大多致力于提高蚁群算法的搜索效率,得到尽可能短的路径,但并没有在路径的其他最优因素上进行研究。

研学社·2022-10-21 13:10

图像描述文献阅读（1）Comprehending and Ordering Semantics for Image Captioning

1.摘要理解图像中丰富的语义并按语言顺序排序，对于为图像标题编写一个有视觉基础的、语言上连贯的描述至关重要。现代技术通常利用预先训练好的物体检测器/分类器来挖掘图像中的语义，而对语义的内在语言排序却没有充分开发。在本文中，作者基于Transformer提出了一种新方法COS-Net，将语义理解和排序过程统一到新的框架内。首先利用一个跨模态的检索模型搜索每个图像相关的句子，并将搜索到的句子中的所用单

安静到无声·2022-10-20 22:27

文献阅读2.1 基因组结构预测微生物群落中的代谢物动力学

Genomicstructurepredictsmetabolitedynamicsinmicrobialcommunities基因组结构预测微生物群落中的代谢物动力学cell(66.850/Q1)HighlightsMetabolitefluxesinmicrobialcommunitiesarepredictablefromindividualgenotypes微生物群落中的代谢物通量可从个体

龙star180·2022-10-20 11:07

文献检索与论文写作书籍（一）

1、文献检索与科技论文写作入门-2018.112、文献检索与论文写作（第二版）-2017.103、文献信息检索与论文写作（第六版）-2017.114、会读才会写：导向论文写作的文献阅读技巧(2015.11

dllglvzhenfeng·2022-10-17 08:22

AGV小车导航控制研一《智能控制》课程文献阅读作业

摘要AGV（即自动导向小车）是一种集控制、定位、各种传感器技术于一体的设备。随着智能车技术的不断发展，智能车的应用范围和功能都将大为拓展，现已逐渐用于工业与民用领域。但是由于负载变化、使用环境条件恶劣等原因，在实际运用时AGV小车在定位及控制上依然有许多难点需要攻克。本文即针对上述难点，研究并设计了一种新型的驱动方式和控制系统，利用模糊控制与PID控制相结合的方法，在开机初期误差矫正快，后期平稳，

Evandworld·2022-10-15 19:46

文献阅读：Should You Mask 15% in Masked Language Modeling?

文献阅读：ShouldYouMask15%inMaskedLanguageModeling?

Espresso Macchiato·2022-10-15 07:40

混淆矩阵学习笔记

延伸：分类型模型评判的常用方法：混淆矩阵ROC曲线AUC面积对于二分类的一级指标：(positive简记为p,negative简记为n）TP：真实值是p，预测是p的数量FN(统计学上的

Wsyoneself·2022-10-14 07:42

LSTM简记

MLP神经网络：多层感知机（MLP，MultilayerPerceptron）也叫人工神经网络（ANN，ArtificialNeuralNetwork）。其本质是一种特殊的函数，映射一组输入向量到一组输出向量，端到端地完成感知分类方向的任务。MLP可以被看做是一个有向图，由多个节点层组成，每一层全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元。使用BP反向传播算法的监督学习

成先锋的笔记·2022-10-13 10:56

神经网络模型训练简记（一）

神经网络模型训练简记（一）一、概念介绍1.1人工智能、机器学习、神经网络与深度学习1.2backbone与pretrain_model1.3batch_size、learning_rate、epoch与

weixin_46846685·2022-10-13 10:56

神经网络调参心得简记+一些trick总结

马上要过年啦，祝大家新春快落！写在前面：最近沉迷网络调参无法自拔，我就简单列举一下我遇见的情况以及对应措施记录一下，之后也会缓慢更新TODO：学习率对收敛速度的影响学习率和BatchNormalization层之间的相互影响关于BN层：是否在每一个卷积层后都要加入一个BN层？我现在的网络结构是只在输出之前加了BN。BN层的位置有无影响？SGD和Adam优化的比较规则项L1范数和L2范数的选择bat

chutongz·2022-10-13 10:24

神经网络学习-简记

第五章神经网络概述：本次组队学习主要完成了： 1.学习了神经网络的相关基础内容； 2.对相应的一些公式进行了推导。5.1神经元模型神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。图5.1MP神经元模型 step1.神经网络基本单元——神经元（neuron） step2."M-P神经元模型经元接收到来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接(connec

Mars-Express·2022-10-13 10:18

神经网络模型训练简记（二）

神经网络模型训练简记（二）内容简述三、机器视觉网络模型分类及简介3.2目标检测3.2.1RCNN3.2.2SPPNet3.2.3FastRCNN3.2.4FasterRCNN3.2.5MaskRCNN3.2.6FPN3.2.7CascadeRCNN3.2.8LibraRCNN3.2.9GridRCNN3.2.10YOLOv13.2.11SSD3.2.12YOLOv23.2.13RetinaNet3

weixin_46846685·2022-10-13 09:41

综述论文要写英文摘要吗_如何开始研究生的论文工作？把握好这13个步骤

在我们得到一篇文献之后(请自行百度：研究生该如何选择文献阅读)，我们该关注什么部分呢？快来看看吧！1.论文

weixin_39615741·2022-10-13 07:41

OpenCV函数简记_第四章数字图像的形态学处理和图像金字塔。（腐蚀、膨胀、开，闭运算、形态学梯度、顶帽和黑帽以及图像金字塔）

CSDN话题挑战赛第2期参赛话题：学习笔记系列文章目录OpenCV函数简记_第一章数字图像的基本概念(邻域，连通，色彩空间)OpenCV函数简记_第二章数字图像的基本操作（图像读写，图像像素获取，图像ROI

玉堃·2022-10-12 22:25

OpenCV函数简记_第三章数字图像的滤波处理（方框，均值，高斯，中值和双边滤波）

系列文章目录OpenCV函数简记_第一章数字图像的基本概念(邻域，连通，色彩空间)OpenCV函数简记_第二章数字图像的基本操作（图像读写，图像像素获取，图像ROI获取，图像混合，图形绘制)OpenCV

玉堃·2022-10-12 22:24

OpenCV函数简记_第二章数字图像的基本操作（图像读写，图像像素获取，图像ROI获取，图像混合，图形绘制）

系列文章目录OpenCV函数简记_第一章数字图像的基本概念(邻域，连通，色彩空间)OpenCV函数简记_第二章数字图像的基本操作（图像读写，图像像素获取，图像ROI获取，图像混合，图形绘制)【本文】OpenCV