样本均值

【AI论文】CLiFT：面向计算高效与自适应神经渲染的压缩光场标记

潜在空间K均值聚类算法利用这些标记选取一组精简的光线作为聚类中心。随后，多视图“压缩器”将所有标记

·2025-07-20 05:31

唾液RNA提取注意事项

产品特点◎提取RNA纯度高，无抑制剂，A260/A280为1.8-2.0；◎产率高，同样的样本量提取的RNA更多；◎可用于唾液样本中RNA的提取，提取后的RNA可用于核酸检测使用；◎可用于中量（0.5-

清风拂面vv·2025-07-20 05:43

入门

2018-10-31_155803.png但是这样会对一些样本有误差，而我们的目的就是得到将误差降到最低的模型降低

勤学奋进小郎君·2025-07-20 04:55

空间转录组样本准备指南

样本类型：•目前10x官方测试的样本类型包含人、小鼠和大鼠各器官（皮肤、胰腺以及成骨组织暂时还不适用）。

ee00dc6faab7·2025-07-20 04:20

MLE最大似然估计：数据驱动的概率模型参数推断基石

从样本中还原未知分布的本质规律本文由「大千AI助手」原创发布，专注用真话讲AI，回归技术本质。拒绝神话或妖魔化。搜索「大千AI助手」关注我，一起撕掉过度包装，学习真实的AI技术！

大千AI助手·2025-07-20 00:18

卷积神经网络-数据增强

有效的数据扩充不仅能扩充训练样本数量，还能增加训练样本的多样性，一方面可避免过拟合，另一方面又会带来模型性能的提升。二、数据增强的类别1.裁剪中心裁剪：transforms

红米煮粥·2025-07-20 00:44

DataLoader

主要作用:批量处理数据：将数据集中的样本整理成一个个批次（batch），方便模型进行一次处理多个样本，加速训练过程。例如，设置batch_size=32，就会每次从数据集中取出32个样本组成一个批次。

·2025-07-19 19:10

Extreme values modelling 绪论

样本的极端部分可能非常重要。也就是说，它可能表现出更大的潜在风险，例如高浓度的空气污染物，洪水，极端索赔规模。

Liam_ml·2025-07-19 18:09

Objective-C实现2 个数字之间的算术几何平均值算法（附完整源码）

Objective-C实现2个数字之间的算术几何平均值算法算术几何平均值（Arithmetic-GeometricMean，AGM）是一个在数值分析中非常重要的概念，尤其是在计算平方根和其他数学运算时。

源代码大师·2025-07-19 15:13

PyTorch数据准备：从基础Dataset到高效DataLoader

Dataset类：作为数据集的抽象基类，需要实现三个关键方法：len():返回数据集大小getitem():获取单个数据样本(可选)init():初始化逻辑常见实现方式：继承torch.utils.data.Dataset

慕婉0307·2025-07-19 14:08

PyTorch数据加载与预处理

1.1Dataset基类PyTorch中的Dataset是一个抽象类，所有自定义的数据集都应该继承这个类，并实现以下两个方法：__len__():返回数据集的大小__getitem__():根据索引返回一个样本概念解析

飘若随风·2025-07-19 13:55

MATLAB实现快速非局部均值图像去噪方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：非局部均值滤波是一种先进的图像去噪技术，与传统方法相比，它利用图像的全局信息来去除噪声，同时保持图像细节。

一只爪子·2025-07-12 06:07

数据分析框架和方法

常用方法/指标：计数/求和/平均值/中位数：DAU/MAU，总销售额，客单价等。比率：转化率，点击率，流失率，毛利率等。分布：用户活跃度分布、订单金额分布、地域分布等。常用于理解群

XiaoQiong.Zhang·2025-07-12 02:45

【大模型与机器学习解惑】什么是A/B测试，为何进行A/B测试？

测试A/B测试的实施流程示例代码与详细解释优化方向与未来建议结语1.什么是机器学习的A/B测试A/B测试（也常被称作对照试验、SplitTest）最早多用于互联网产品的功能或界面迭代中，指的是将用户或样本随机分为两组

·2025-07-11 23:22

搜广推校招面经九十一

美团机器学习/数据挖掘算法工程师_二面一、介绍一下ESMM模型，是否有进行过函数推导传统的转化率建模方式：只用发生点击（click=1）的样本来训练CVR模型。

·2025-07-11 19:54

少样本图学习（few-shot learning on graph）知识背景

Few-ShotLearningonGraph少样本学习简介少样本图学习简介1.SupportSet和QuerySet（针对单个任务）（1）SupportSet（支持集）（2）QuerySet（查询集）

so.far_away·2025-07-11 11:34

头盔检测数据集和论文

而且即使有数据可用，头盔使用的观察也常常受到样本量和区域范围的限制，是从相对较短的时间框架中得出的数据，或仅在学术研究范围内单独收集。缺

daguantou·2025-07-11 10:24

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

1.核心结构分层解析输入层接收预处理后的数据（如图像去均值、归一化），为后续卷积操作提供标准化输入39。卷积层（核心）局部感知：每个卷积核（如3×3）仅处理输入数据的局部区域

hao_wujing·2025-07-11 03:38

大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析

文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理

北辰alk·2025-07-11 02:32

论文略读： Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab

ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色，但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高

UQI-LIUWJ·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Decoupled Knowledge Distillation

我们实证调查并证明了两部分的效果：TCKD传递了有关训练样本“困难”的知识，而NCKD是logit蒸馏起作用的突出原因。更重要的是，我们揭示了经典的KD损失是一个耦合公式，

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples

摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。

·2025-07-10 22:08

【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement

这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。

Bosenya12·2025-07-10 22:38

【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络

SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN（SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks）的方法，专门用于在小样本条件下对风力发电机

·2025-07-10 22:37

《重构项目》基于Apollo架构设计的项目重构方案（多种地图、多阶段、多任务、状态机管理）

├──base/#抽象基类定义││├──scenario_base.h/.cpp││├──stage_base.h/.cpp││└──task_base.h/.cpp│├──scenarios/#不同样本架地图的

A小庞·2025-07-10 21:31

lstm 数据输入问题

lstm我有20*6条数据，20个样本，每个样本6条历史数据，每条数据有5个值，我送给网络输入时应该是20*6*5还是6*20*5你的数据是：20个样本（batchsize=20）每个样本有6条历史数据

AI算法网奇·2025-07-10 20:20

Linux调试器gdb和cgdb的使用【Ubuntu】

假设我们有一个简单的程序example.c，它包含了一个求数组平均值的函数。

大富大贵7·2025-07-10 19:47

KTO（Kahneman-Tversky Optimization）技术详解与工程实现

Kahneman-TverskyOptimization）技术详解与工程实现一、KTO核心思想KTO是基于行为经济学前景理论（ProspectTheory）的偏好优化方法，突破传统偏好学习需要成对数据的限制，仅需单样本绝对标注

DK_Allen·2025-07-10 18:06

Z-score异常值检测法

它通过计算数据点与数据集平均值的标准化距离来判断该数据点是否为异常值。一、原理Z-score异常值检测法的原理是基于标准正态分布。

吴闹闹(●'◡'●)·2025-07-10 03:31

【亲测免费】探索AudioSlicer：智能音频分割工具

它通过检测静音段将音频拆分成多个独立样本，并生成一个.json文件，详细记录了每个切片的时间范围。该项目灵感源自AndrewPhillipDoss的工作，现在正向着人工智能适应的方向发展，有望实现

秦贝仁Lincoln·2025-07-10 00:45

Python MoviePy详解：从入门到实战的视频编辑指南

与传统视频编辑软件不同，它将视频视为可动态计算的函数集合，每个视频剪辑（Clip）本质上是一个时间函数F(t)，返回指定时间点的图像帧或音频样本。

detayun·2025-07-09 21:27

论文略读： ALPAGASUS: TRAINING A BETTER ALPACA WITH FEWER DATA

ICLR20241背景大模型通常需要在有监督指令数据集上进行指令微调来加强指令遵循能力但是广泛使用的数据集包含许多具有不正确或不相关响应的低质量样本，这对大模型微调具有误导性——>论文提出了一种简单有效的数据选择策略

·2025-07-09 21:23

深度学习之迁移学习

一、迁移学习的核心动机传统机器学习通常要求为每个新任务收集大量标注数据并从头训练模型，但现实中面临以下挑战：数据稀缺：例如医疗影像分析（罕见疾病样本少）

路溪非溪·2025-07-09 21:22

支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现

支持向量机（SVM）在病理切片图像分类（癌细胞检测，Camelyon16/17、TCGA）中的应用与实现病理切片图像分类是医学影像分析的重要领域，特别是在癌细胞检测中，SVM因其对高维数据和小样本场景的优异性能

猿享天开·2025-07-09 20:45

4篇2章5节：ANOVA 功效的单次精确模拟与可视化全解析

本文结合糖尿病胰岛素治疗试验案例，深度拆解函数的应用逻辑，手把手教你用数据驱动实验设计，让“样本量规划”“效应检测能力”从抽象概念变为可操作、可视化的研究支撑。一、相关函数的介绍在医学研究中，实

MD分析·2025-07-09 18:34

涨薪技术|Prometheus之PromQL操作符

01数学运算例如，我们可以通过指标node_memory_free_bytes_total获取当前主机可用的内存空间大小，其样本单位为Bytes。这是如果客户端要求使用MB作为单位响应数据，那只需要

川石课堂软件测试·2025-07-09 17:31

集成学习中的多样性密码：量化学习器的多样性

【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器2023-12-085.【scikit-learn基础】--『数据

元楼·2025-07-09 12:59

基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现

基于小样本的高光谱图像分类任务：CMFSL方法及Python实现1.引言高光谱图像分类是遥感图像处理领域的重要研究方向，它在农业监测、环境评估、军事侦察等领域有着广泛的应用。

pk_xz123456·2025-07-09 12:27

数据分析-59-SPC统计过程控制XR图和XS图和IMR图和CPK分析图

文章目录1均值极差图XR1.1适用场景1.2构造步骤1.3代码示例2均值标准差图XS2.1适用场景2.2构造步骤2.3代码示例3IMR图3.1适用场景3.2构造步骤3.3代码示例4CPK分析图4.1CPK

皮皮冰燃·2025-07-09 06:44

OpenCV CUDA模块设备层-----高效地计算两个 uint 类型值的带权重平均值

ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述OpenCV的CUDA模块（cudev）中的一个设备端内联函数，用于高效地计算两个uint类型值的带权重平均值

村北头的码农·2025-07-08 22:21

Manus AI与多语言手写识别

的定位与核心技术优势多语言场景下的挑战与机遇ManusAI的核心技术架构基于深度学习的端到端手写识别模型多模态数据融合（笔迹压力、书写轨迹等）自适应语言模型与字符集扩展机制多语言手写识别的关键技术非拉丁语系（中文、阿拉伯语等）的笔迹特征提取小样本语言数据的迁移学习策略上下文感知与语法纠错在低资源语言中的应

tonngw·2025-07-08 22:20

【TTS】2024-2025年主流开源TTS模型的综合对比分析

一、开源TTS模型对比（2024-2025年主流方案）模型名称开源/厂商克隆支持中文支持部署要求更新状态开源地址/时间核心优势Dia-1.6BNariLabs(开源)✅零样本声纹克隆❌仅英语GPU(A4000,40tokens

·2025-07-08 18:23

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显

我们将从GPT的核心架构出发，分析其独特的技术特点，包括自注意力机制、预训练-微调范式、零样本学习能力等。通过与传统NLP方法的对比，揭

AI学长带你学AI·2025-07-08 09:50

PyTorch笔记3----------统计学相关函数

1.基础函数importtorcha=torch.rand(2,2)print("a:\n",a)print('########################')print("平均值:\n",torch.mean

HuashuiMu花水木·2025-07-08 08:14

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

特点互斥性：每个样本仅属于一个类别（区别于多标签分类）。输出要求：模型需输出每个类别的概率分布，且概率之和为1。实现方式One-vs-Rest(OvR)：训练K个二分类器（

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

1.1使用ChatGPT自动设计生成训练数据的Prompt核心思路：通过ChatGPT生成符合任务需求的样本数据，降低人工标注成本。

少林码僧·2025-07-08 06:34

【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting

系统概述如下：(a)一个基于卷积神经网络（ConvNet）的识别模型，该模型包含特征提取器和分类器；(b)一个少样本分类权重生成器。

Bosenya12·2025-07-08 05:56

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先，扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着，模型生成一个增强的数据集，并进一步优化以提高保真度。

Bosenya12·2025-07-08 05:25

使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索

SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval)或音频事件检测(AudioEventDetection)，我们通常需要从海量的音频库中快速找到与给定查询音频最相似的样本

whoarethenext·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

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