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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

有一个4*5的矩阵如下，要求编写程序计算总和与平均值，并找出其中值最大的那个元素输出，以及其所在的行号和列号。

一、题目二、代码解析max_value被初始化为矩阵的第一个元素matrix[0][0]。max_row和max_col分别被初始化为0，表示最大值所在的行和列。s被初始化为0，用于累加矩阵中的所有元素。外层循环forkinrange(len(matrix))遍历矩阵的每一行。内层循环forpinrange(len(matrix[0]))遍历矩阵的每一列。s+=matrix[k][p]将当前元素m

小白—人工智能·2025-01-22 00:09

[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

数据库的DQL(3)

数据库的DQL(3)分组查询在MySQL中，groupby关键字可以根据一个或多个字段对查询结果进行分组groupby字段名1.分组函数有时也叫聚合函数count():查询表中的记录数量avg():求平均值

比特知识工坊·2025-01-21 14:41

机器学习数学基础-定积分应用-经济问题

定积分在经济学中的应用广泛，特别是用来解决与累积量、平均值、总收入、成本、利润等相关的问题。

华东算法王（原聪明的小孩子·2025-01-21 13:30

AAAI2024论文解读|Towards Fairer Centroids in k-means Clustering面向更公平的 k 均值聚类中心

论文标题TowardsFairerCentroidsink-meansClustering面向更公平的k均值聚类中心论文链接TowardsFairerCentroidsink-meansClustering

paixiaoxin·2025-01-21 10:10

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

STLG_02_32_SQL Server常用函数

SELECTSUM(Quantity)FROMOrders;AVG()：计算数值列的平均值

魔都天健·2025-01-21 02:15

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

【Python机器学习】无监督学习——K-均值聚类算法

K-均值聚类算法就是一种典型的聚类算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。

zhangbin_237·2025-01-20 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

基于R语言的现代贝叶斯统计学方法（贝叶斯参数估计、贝叶斯回归、贝叶斯计算实践过程

预测模型的构建专题二单参数模型2.1二项式模型与置信域2.2泊松模型与后验分布2.3指数族模型与共轭先验专题三蒙特卡罗逼近3.1蒙特卡罗方法3.2任意函数的后验推断3.3预测分布采样3.4后验模型检验专题四正态模型4.1均值与条件方差的推断

xiao5kou4chang6kai4·2025-01-19 17:37

【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！

《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！》

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

OpenCV03-高级-滤波与增强

OpenCV03-高级-滤波与增强文章目录OpenCV03-高级-滤波与增强1-OpenCV平滑滤波1.均值滤波(`cv2.blur()`)2.高斯滤波(`cv2.GaussianBlur()`)3.中值滤波

坐吃山猪·2025-01-18 21:32

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

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X

一叶_障目·2025-01-18 14:53

【AI系统】混合并行

数据并行适用于训练样本较多而模型较小的情况，通过将数据集分割成多个子集并在不同的设备上同时训练来

ZOMI酱·2025-01-17 20:05

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

机器学习算法基于样本数据（即训练数据）构建模型，并根据训

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

交叉熵损失与二元交叉熵损失：区别、联系及实现细节

交叉熵损失（Cross-EntropyLoss）常用于多类分类问题，即每个样本只能属于一个类别，但总类别数量较多。例如，在手

专业发呆业余科研·2025-01-17 19:56

【机器学习：三十、异常检测：原理与实践】

1.异常检测概述异常检测（AnomalyDetection）是一种用于识别数据中异常模式或异常点的技术，旨在发现与大部分数据行为不同的样本。它在工业监控、网络安全、金融欺诈检测等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:24

【机器学习：二十九、K-means算法：原理与应用】

其核心思想是将数据集划分为kkk个簇，使得每个簇内的样本尽可能相似，同时不同簇之间尽可能不同。K-means的简单性和高效性使其在模式识别、图像处理、市场分析等领域具有广泛应用。

KeyPan·2025-01-17 15:23

T检验：一种通俗易懂的统计分析方法

摘要T检验（T-test或Student'sT-test）是统计学中用于比较两组数据均值是否存在显著差异的重要工具。

从零开始学习人工智能·2025-01-17 15:22

【机器学习】主动学习-增加标签的操作方法-样本池采样（Pool-Based Sampling）

Pool-BasedSamplingPool-basedsampling是一种主动学习（ActiveLearning）方法，与流式选择性采样不同，它假设有一个预先定义的未标注样本池，算法从中选择最有价值的样本进行标注

IT古董·2025-01-17 14:09

【机器学习：二十、拆分原始训练集】

常见的改进方向增大训练数据集：通过数据增强或获取更多样本提高模型泛化能力。改进模型结构：例如增加网络层数、调整神经元数目或选择更适合任务的架构。

KeyPan·2025-01-17 13:35

华为OD机试 - 几何平均值最大子数（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

华为OD机试2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新。一、题目描述从一个长度为N的正整数数组numbers中找出长度至少为L且几何

哪吒·2025-01-17 11:17

多维偏好分析及其在实际决策中的应用：基于PCA-KMeans的数据降维与模式识别方法

本文本将研究采用主成分分析（PrincipalComponentAnalysis,PCA）和K均值聚类算法对鸢尾

·2025-01-16 23:25

[Python数据分析]最通俗入门Kmeans聚类分析，可视化展示代码。

每个簇都有一个中心点，这个中心点就是簇中所有数据点的平均值

William数据分析·2025-01-16 23:28

C++：实现聚类算法（附带源码）

在本项目中，我们将实现最常见的聚类算法之一——K均值聚类（K-MeansClustering）。该算法的目标是通过迭代的方式将数据集划分为K个簇，每个簇由其中心（均值）表示。项目实现思路输入参数

Katie。·2025-01-16 21:15

用python解决潍坊期末概率填空题

题目：一个点从数轴的原点开始运动，通过投掷骰子决定运动方向：若出现1，4面之一时，向负方向移动1个单位；若出现2，3，5，6面之一时，向正方向移动2个单位，（1）投掷1次骰子，该点位置的平均值为（）（2

可以证明.·2025-01-16 19:24

《AI赋能光追：开启图形渲染新时代》

而人工智能的加入，更是为光线追踪技术带来了前所未有的变革，主要体现在以下几个方面：降噪传统光线追踪为减少计算量，向场景发射少量光线样本，会产生带噪点的斑点图像，需人工设计降噪器通过多帧累积或空间插值来处理

·2025-01-16 19:25

开源多模态大模型架构深度分析 2024

其中，KOSMOS-1是在大规模多模态数据集上重头训练的，该模型具有类似GPT-4的多模态能力，可以感知一般的感官模态，在上下文中学习（即少样本学习）并能够遵循语音指示（即零样本学习）。

AI大模型 lose and dream·2025-01-16 17:36

机器学习与深度学习间关系与区别

机器学习通过分析大量数据样本，识别其中的模式和规律，从而对新的数据进行判断。其核心在于通过训练过程，让模型不断优化和提升其预测准确性。

ℒℴѵℯ心·动ꦿ໊ོ꫞·2024-09-16 10:28

k均值聚类算法考试例题_k均值算法(k均值聚类算法计算题)

聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个.k均值聚类：---------一种硬聚类算法，隶属度只有两个取值0或1，提出的基本根据是“类内误差平方和最小化”准则；模糊的c均值聚类算法：-------

寻找你83497·2024-09-16 08:39

3.1 损失函数和优化：损失函数

损失函数L_i定义：通过函数f给出预测的分数和真实的目标（或者说是标签y），可以定量的描述训练样本预测的好不好，最终的损失函数是在整个数

做只小考拉·2024-09-16 03:17

跟着黑马学mysql（5）

常见聚合函数函数功能count统计数量max最大值min最小值avg平均值sum求和语法SELECT聚合函数(字段列表)FROM表名;注意：所有的null值不参与聚合函数的运算18.DQL-分组查询语法

小杜不吃糖·2024-09-15 21:27

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