样本方差

Kotlin方差

泛型类型简介泛型类型提供了一种重用代码的方式，使数据类型可以作为变量使用。这样，我们就能创建可以操作不同类型对象的类、接口和方法，只要这些对象符合类型参数的要求。在Kotlin中，泛型类型用关键字定义，但T可以是任意字母或单词。在本主题中，我们将深入探讨泛型编程，并介绍类型、子类型和变异性（variance）等概念。这些概念在像Kotlin这样的静态类型语言中非常重要，因为类型关系会在编译时检查，

Kiri霧·2025-07-20 17:18

目标检测中的标签分配算法总结

目标检测中的标签分配算法是训练过程中的一个核心环节，它决定了如何将标注好的真实目标框分配给模型预测出来的候选框（AnchorBoxes或Points），从而为这些候选框提供监督信号（正样本、负样本、忽略样本

北京地铁1号线·2025-07-20 11:34

K近邻算法【python】【sklearn】

其核心思想是：在特征空间中，对于待预测的样本，找到与其距离最近的k个已知样本（“邻居”），根据这k个邻居的类别（分类任务）或属性值（回归任务）来决定该样本的预测结果，，常用欧氏距离公式：对于两个n维样本点

weixin_44985842·2025-07-20 07:40

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

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

用Python做数据分析之数据统计

接下来说说数据统计部分，这里主要介绍数据采样，标准差，协方差和相关系数的使用方法。1、数据采样Excel的数据分析功能中提供了数据抽样的功能，如下图所示。Python通过sample函数完成数据采样。

学掌门·2025-07-12 07:44

【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

Python 语音识别系列-实战学习-语音识别特征提取

特征提取主要可以分为以下几个方面：时域特征提取：包括自相关函数、方差

·2025-07-11 14:25

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

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

【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

R语言为重复测量方差分析（ANOVA）提供了强大工具，从实验设计构建、单次精确模拟分析，到功效曲线可视化，覆盖研究全流程。

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

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计算4.2创建步骤4.3代码示例XR控制图：子样本数量较小

皮皮冰燃·2025-07-09 06:44

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

【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

医咖会免费STATA教程学习笔记——单因素方差分析

单因素方差分析和单因素回归分析相同1.单因素方差分析需要满足的假设：（1）因变量为连续变量（2）至少有一个分类变量（大于等于2类）（3）观测值相互独立（4）没有异常值（5）服从正态分布（6）方差齐性2.

Unacandoit·2025-07-07 16:49

1.线性神经网络--线性回归

fromd2limporttorchasd2limportmatplotlib.pyplotaspltdeftrain_data_make(batch_size,X,y):num_examples=len(X)idx=list(range(num_examples))#生成0-999random.shuffle(idx)#样本需

温柔济沧海·2025-07-07 15:45

样本量计算：配对样本定量资料——平均值法

今天介绍的是配对样本定量资料采用平均值法的样本量计算。先来看一下案例。

·2025-07-07 13:34

机器学习宝典——第6章

聚类算法就是实现这一目标的核心工具，它试图将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，我们称之为“簇”(cluster)。

爱看烟花的码农·2025-07-06 21:38

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