样本熵

【附源码】基于flask框架基于物联网技术的水质实时监测系统设计与实现 后台(python+mysql+论文)

传统的水质监测方法通常需要人工采集样本后送至实验室分析，这种方法不仅耗时耗力，而且实时性差，难以满足快速响应和预警的需求。
node-php毕设程序源码·2024-09-11 03:54

血浆DNA中量富集提取试剂简介

一、产品简介：BIOG游离DNA富集提取试剂盒是常州百代生物科技股份有限公司研制的专门用于提取较大量液体样本中低浓度DNA的富集提取试剂盒。
清风拂面vv·2024-09-11 02:00

为什么你的学生不思考

做循证科学研究就像研发药物一样，需要将样本分为
飘雪的天堂·2024-09-11 02:54

第二代便携式微生物气溶胶采集器

2014年6月，美国疾控中心位于亚特兰大的联邦实验室工作人员，由于未按规程灭活、转移实验样本，导致炭疽杆菌气溶胶泄露，造成86名员工感染。2019年7月24日至8月20日，兰州兽医研究所布
是朗朗啊·2024-09-10 22:38

如何在Python中处理不平衡数据

Index1、到底什么是不平衡数据2、处理不平衡数据的理论方法3、Python里有什么包可以处理不平衡样本4、Python中具体如何处理失衡样本印象中很久之前有位朋友说要我写一篇如何处理不平衡数据的文章
葡萄_ac1c·2024-09-10 14:53

双重差分模型DID

步骤：分组：对于一个自然实验，其将全部的样本数据分为两组：一组是受到干预影响，即实验组；另一
PD我是你的真爱粉·2024-09-10 06:00

我的习作（98） 共读《随机漫步的傻瓜》10 第九章：买卖证券比煎蛋容易

2、原始样本里在其中发挥什么作用？如果样本量足够大，再小概率的事
勇往直前210班·2024-09-10 06:08

基于深度学习的对抗样本生成与防御

基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。
SEU-WYL·2024-09-09 21:49

科研绘图系列：R语言扩展物种堆积图（Extended Stacked Barplot）

介绍R语言的扩展物种堆积图是一种数据可视化工具，它不仅展示了物种的堆积结果，还整合了不同样本分组之间的差异性分析结果。
生信学习者1·2024-09-09 16:10

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类

决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计3.1数据分析3.1.1Iris数据集基本介绍3.1.2样本标签值分布
Ausgelebt·2024-09-09 15:08

torch.nn中的22种loss函数简述

2.NLLLoss(负对数似然损失)首先找到每个样本模型预测的概率分布中对应于真实标签的那个值，然后取这个值的负数，最后对所有样本的损失取平均。
01_6·2024-09-09 14:25

两种常用损失函数：nn.CrossEntropyLoss 与 nn.TripletMarginLoss

1.nn.CrossEntropyLossnn.CrossEntropyLoss是PyTorch提供的交叉熵损失函数，通常用于多分类任务中。
大多_C·2024-09-09 14:55

女性不想被HPV困扰，这2件事是关键

一、有了性生活后必须进行的2项检查1、HPV-DNA病毒学检测将采集后的细胞样本分成两部分，一个用于检测可疑细胞，一个用特殊仪器检测是否有HPV感染。
健康生活谈·2024-09-09 07:18

读书梳理：概率波

这一切都要从一次实验中出的差错说起，那是个研究镍金属原子各个方面的性质的实验，这个实验是通过将电子束发射到镍样本上进行研究的，当时装有炽热镍块的玻璃管突然发生爆炸。
苏叶叶·2024-09-09 05:30

Focal Loss的简述与实现

文章目录交叉熵损失函数样本不均衡问题FocalLossFocalLoss的代码实现交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y,\hat{p}
友人Chi·2024-09-08 09:09

2024高教杯数学建模B题思路

针对生产过程决策问题的研究分析摘要针对问题一，在该模型中，我们首先设定了标称次品率为10%（p0=0.10），并使用二项分布来描述样本中次品数量的分布。
一起学习计算机·2024-09-08 09:07

LightGBM使用

样本分布非平衡数据集：
透明的红萝卜123·2024-09-08 03:02

数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正

（主观性太强）针对层次分析法主观性太强的弊端，我们可以采用熵权法给topsis评价模型的各个指标赋权。
啥都想学点的研究生·2024-09-07 23:58

概率学 笔记一 - 概率 - 随机变量 - 期望 - 方差 - 标准差（也不知道会不会有二）

这就需要精准的指出我们计算概率时，到底什么是样本，什么是
玄晓乌屋·2024-09-07 22:51

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

这是通过构建“Self-Collages”（自我拼贴画）实现的，即在背景图像上粘贴不同对象的图像作为训练样本，提供覆盖任意对象类型和数量的学习信号。
夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm
吃个糖糖·2024-09-07 18:27

7.ArchR的整合（1）

愿武艺晴小朋友一定得每天都开心>HowMPAL样本ontohealthy样本?
武艺晴小朋友你好·2024-09-07 17:21

scRNA-data中的R值

愿武艺晴小朋友一定得每天都开心当我们测序拿得到各个样本中基因的表达值，就可以用基因表达值来表征样本间的相关性代码如下：#样本间相似性：R值相关性捕获到的基因在两个样本间表达趋势一致性exp_RNA1000
武艺晴小朋友你好·2024-09-07 17:17

数据分析-13-时间序列异常值检测的类型及常见的检测方法

异常数据，也称为离群点，是指在数据集中与其他数据点明显不同的样本。这些数据点往往不符合预期的模式或行为，可能
皮皮冰燃·2024-09-07 07:37

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器

探索未来：LLMTime——大型语言模型的零样本时间序列预测器在这个数字化的时代，时间和数据是推动世界前进的关键因素。
褚知茉Jade·2024-09-07 04:46

3/100 《把时间当做朋友》4-5章

读书是学习的一种方式，书为我所用，若不是为了用去读书，尤其是对于我们这样本来就不怎么会读书的
精灵113·2024-09-06 16:06

基于yolov8的NEU-DET钢材缺陷检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面

NEU-DET数据集为该系统提供了丰富的训练资源，涵盖了热轧带钢的六种典型表面缺陷，包括轧制氧化皮、斑块、开裂、点蚀表面、内含物和划痕，每种缺陷均有大量样本，确保了模型的全面性和准确性。在模型
FL1623863129·2024-09-06 15:51

学习记录——语义分割和实例分割的标签结构

语义分割：一张样本，生成一张掩码图像标签。灰度图像，背景亮度为0，每个目标根据分类赋予不同亮度——1，2，3......实现像素级的类别区分，但无法区分个体。
落叶击球·2024-09-06 08:05

【机器学习】K近邻

2.K近邻K近邻算法（KNN）的基本思想是通过计算待分类样本与训练集中所有样本之间的距离，选取距离最近的K个样本，根据这些样本的标签进行分类或回归。
可口的冰可乐·2024-09-06 06:23

Spark入门：KMeans聚类算法

其主要思想使用样本的不同特征属性，根据某一给定的相似度度量方式（如欧式距离）找到相似的样本，并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习（UnsupervisedLearning）方法。
17111_Chaochao1984a·2024-09-06 05:46

YOLOv8模型参数详解

batch：批处理大小，即每次前向和后向传播使用的样本数。img
AdaCoding·2024-09-06 04:12

Integrating Mamba and Transformer for Long-Short Range Time Series Forecasting———PRELIMINARIES

ProblemStatement在长短期时间序列预测问题中，给定历史时间序列样本的回溯窗口L=(x1,x2,..,xL)L=(x_1,x_2,..,x_L)L=(x1,x2,..,xL)，长度为LLL，
six.学长·2024-09-06 02:57

出分第10天：2022-07-05

抽空整理簿册，打印样本。下午2:30跟着校车出发去看节目。晚上差不多六点才回来。他们散了后商讨活动报备问题，主持稿基本定稿。LILY在家吃烧饼，让她把
格兰素·2024-09-06 00:35

2021-07-23——第23课：每个人的生命中需要一名个人成长教练——学习打卡

以前闭门造车，熵不
a吃饭·2024-09-06 00:21

如何利用python实现碰撞原理

先看图跑了大概一天这是结果具体是通过BIP39规则生成的种子数据生成完词组后，再根据词组生成姨太地址#生成随机助记词defgenerate_mnemonic():entropy=os.urandom(16)#随机生成16字节熵mnemonic
加密社·2024-09-05 19:43

《逆熵增成长之路》：如何让学到的知识更有价值？

今天继续阅读《逆熵增成长之路》第六章：输入-思考-思考篇，有以下3个感悟，分享给大家。1.什么样的知识值得学？2.如何提高学习效率？3.如何让知识变得更有价值？认真看完，你一定会有所收获。
米卡写作·2024-09-05 15:42

（二）十分简易快速 自己训练样本 opencv级联lbp分类器 车牌识别

强烈建议先阅读上一篇博文，此篇博文是上一篇的拓展目录1、haar与lbp分类器的对比2、使用工具对LBP特征类型进行训练3、LBP分类器现象展示4、完整代码贴出5、更新后的工程贴出6、结语1、haar与lbp分类器的对比Haar特征分类器的优缺点：优点：准确性：在训练数据充足且质量高的情况下，Haar分类器可以达到很高的检测准确率。成熟稳定：Haar特征分类器是较早使用的特征检测方法之一，经过多年
Sisphusssss·2024-09-05 00:37

游离DNA富集提取试剂盒是否可以提取液体样本中的低丰度DNA？

一、产品简介：BIOG游离DNA富集提取试剂盒是常州百代生物科技股份有限公司研制的专门用于提取较大量液体样本中低浓度DNA的富集提取试剂盒。
清风拂面vv·2024-09-04 18:54

训练过程训练集的准确率都低于验证集和测试集的准确率可能的原因

这会导致训练集的样本更具挑战性，模型在训练集上的表现不如在验证集和测试集上的表现。2.训练和验证集分布差异训练集、验证集和测试集的分布可能存在差异。如果训练集包含更多的噪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

识别实验笔记和经验总结

数据集大小：确保数据集的样本数量充足且具有代表性，避免数据集过小导致结果不具备普遍性。数据预处理：图像预处理方法：所有模型使用相同的预处理方法（如归一化、裁剪
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

语义分割笔记

样本数量：较大的数据集通常可以提升模型的泛化能力，但收集和标注大量样本是一个费时费力的过程。数据多样性：如果数据集包含多样化的
Wils0nEdwards·2024-09-04 14:02

Signac::EnhanceCoveragePlot 参考实现流程

通过将多个样本的Coverag
倪桦·2024-09-04 12:23

第四讲：拟合算法

插值算法中，得到的多项式f(x)要经过所有样本点。但是如果样本点太多，那么这个多项式次数过高，会造成龙格现象。
云 无 心 以 出 岫·2024-09-04 08:53

平均精度（Average Precision，AP）以及AP50、AP75、APs、APm、APl、Box AP、Mask AP等不同阈值和细分类别的评估指标说明

关键概念Precision（准确率）：精确率表示在模型预测为正例的所有样本中，实际上为正例的比例。它的计算公式为：Precision=TruePositive
fydw_715·2024-09-04 06:11

【Python机器学习】卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（CNN）得名于在数据样本上用滑动窗口（或卷积）的概念。卷积在数学中应用很广泛，通常与时间序列数据相关。
zhangbin_237·2024-09-04 01:38

基于深度学习的动态对抗策略

这类策略结合了对抗样本生成、模型防御和自适应学习的技术，形成了一种具有持续学习和适应能力的对抗防御框架。
SEU-WYL·2024-09-03 22:22

计量经济学中的检验——F检验（概念、检验假设、适用条件及操作流程）

接之前的t检验博文F检验的适用场景从两研究总体中随机抽取样本，要对这两个样本进行比较的时候，首先要判断两总体方差是否相同，即方差齐性。
佛系研go·2024-09-03 18:29

血液DNA提取产量高吗？

产品特点◎操作简便快速，20分钟左右可获得理想的DNA；◎提取DNA纯度高，无抑制剂，1.7◎产量更高，较国内同类产品高出20%；◎样本范围广，可用于新鲜、冷冻或陈旧的血液样本。
清风拂面vv·2024-09-03 15:54

CART算法

分类树可以处理离散数据，也就是数据种类有限的数据，它输出的是样本的类
ziworeborn·2024-09-03 08:46

学习小组Day6笔记--魏麻将

R包是R函数，编码和样本数据的集合，它们存储在R环境中的名为“library”的目录下。默认情况下，R在安装过程中安装一组软件包。当需要某些特定的目的时，也可根据需要添加更多的包。
魏麻将·2024-09-03 08:34
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