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深度学习基础知识总结

减轻过拟合：批归一化引入了轻微的正则化效果，因为它依赖于mini-batch中的统计信息，这种方式可以减少对单个样本的过度拟合。

·2025-06-12 21:58

SAS实验04 ——回归分析

实验04回归分析一、实验目的通过实验进行对回归分析的学习，并有效掌握回归分析数据样本的解读和整理并从SAS输出结果中得到相关结论二、实验内容①我近些日子复习英语单词的个数和每天的单词学习时间之间的关系做一元线性回归分析

jingmingx1·2025-06-12 20:24

SAM轻量化改进目录篇：FastSAM，MobileSAM，EfficientSAMs，RepViT-SAM，EdgeSAM，EfficientViT-SAM，SAM-Lightening

使用了有史以来最大的分割数据集SegmentAnything1-Billionmaskdataset（SA-1B），其内包含了1100万张图像，总计超过10亿张掩码图，模型在训练时被设计为交互性的可提示模型，因此可以通过零样本学习转移到新的图像分布和任务中

sunshineine·2025-06-12 17:34

【额.......】如何防止过拟合？

以下是防止过拟合的一些关键方法（早停、剪枝、正则化、增加样本、批量归一化、控制模型复杂度）的系统性解决方案，包含原理、实现细节与最佳实践：一、早停法（EarlyStopping）原理通过监控验证集性能，

努力努力再努力呐·2025-06-12 10:47

如何评估分类任务的模型性能

多分类任务的评估指标对比多分类任务和二分类任务的评估指标在概念上有一些相似性，但由于多分类任务涉及三个或更多类别，因此在评估方法和指标上存在一些差异：二分类任务的评估指标：准确率(Accuracy):正确预测的样本数占总样本数的比例

zzzyulin·2025-06-12 10:42

评价分类器性能的方法有

以下是一些常用的模型评估方法：准确率（Accuracy）：准确率是分类问题中最直接的评估指标，它表示模型预测正确的样本所占的比例。

王摇摆·2025-06-12 10:42

多标签分类性能评估方法

多标签分类是指每个样本可以被分配到多个类别中，即：可以拥有多个标签。比如：某条新闻既可以是军事类新闻、也可以是政治类新闻。

只微·2025-06-12 09:39

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

YOLOv1技术详解：正负样本划分与置信度设计一、前言YOLOv1是目标检测领域中具有划时代意义的算法之一，它将检测任务统一为一个回归问题，实现了“YouOnlyLookOnce”的端到端实时检测。

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

Information Fusion期刊发表：Touch100k用语言解锁触觉感知新维度

北京交通大学计算机学院联合北京邮电大学人工智能学院方斌教授团队、腾讯微信AI团队发布了首个大规模触觉、多粒度语言、视觉三模态数据集Touch100k，并提出TLV-Link预训练方法，为材料属性识别和抓取预测任务提供了高效的触觉表示能力，特别是在零样本触觉理解方面取得显著进展

xwz小王子·2025-06-12 04:59

Spring中使用JMS 2.0

1.处理JMS样本代码我们还记得一般的JDBC是如何笨拙地处理连接、语句、结果集和异常的。不幸

賣逗逗·2025-06-12 01:16

non-autoregressive sequence generation

,这样花费的时间就和句子长度成正比transformer的输入是并行的,但是decode阶段还是autoregressive单纯把影像当成N×M个独立像素去拟合，会缺乏像素之间的依赖，也无法产生多样化样本

D11PMINDER·2025-06-11 22:54

昇思25天学习打卡营第17天|K近邻算法实现红酒聚类

它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基

shen-727·2025-06-11 13:51

昇思25天学习打卡营第17天 | K近邻算法实现红酒聚类

它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。

神奇的布欧·2025-06-11 13:50

Anymarket财报解读：跨境SaaS如何破解盈利密码？

这家成立仅四年的企业，在营收尚未跻身“独角兽”梯队时便实现自我造血，其转型路径为深陷增长焦虑的SaaS赛道提供了破局样本。全球贸易重构下的平台机遇后疫情时代的全球供应链重组催生了新的商业机会。

·2025-06-11 04:16

Python实战：随机森林

在构建每棵决策树时，采用了两种随机化策略：数据采样随机：使用自助采样法（BootstrapSampling）从原始训练数据集中有放回地抽取一定数量的样本，形成一个新的训练子集，用于训练每一棵决策树。

python游乐园·2025-06-10 07:44

python sample函数_Python pandas.DataFrame.sample函数方法的使用

DataFrame.sample(n=None,frac=None,replace=False,weights=None,random_state=None,axis=None)[source]从对象轴返回随机的项目样本

·2025-06-10 07:13

AI颠覆市场调研：生成式智能体如何重构商业决策？

而AI驱动的变革正在重塑这一领域——从语音转文本到生成式智能体，企业开始用虚拟社会替代真人样本，将调研成本降低90%，响应速度提升10倍。

花生糖@·2025-06-10 01:04

【AI大模型】11、CV预训练革命：从ImageNet到ViT的技术演进与商业化

一、数据基石：ImageNet如何点燃预训练火种（一）数据集的代际革命维度传统数据集（2000-2010）ImageNet（2012）现代数据集（2023）样本规模千级（如Caltech101）1400

·2025-06-09 21:38

电力领域类——如何使用 YOLOv8 训练防震锤高压塔线路行业数据集防震锤数据集 2类

这个数据集主要用于检测高压塔线路上的防震锤是否存在缺陷，数据集包含1000张图片，共2700+个样本，标签为“缺陷”和“未缺陷”，样本比为933:1808。

QQ67658008·2025-06-09 19:54

ECharts雷达图-雷达图1，附视频讲解与代码下载

雷达图适用于比较多个样本在多个指标上的差异，能清晰展现数据的优势与短板，在绩效评估、产品对比等领域应用广泛。一、图表效果预览二、视频讲解链

图表制作解说(目标1000个图表)·2025-06-09 14:49

CVPR 2025 看点：扩散模型如何颠覆零样本学习

它通过一系列的反向扩散过程，将噪声逐步去除，最终生成与训练数据相似的样本。扩散模型近年来在图像生成、文本生成等领域取得了显著成果，能够生成质量极高且多样性丰富的内容。

Angelina_Jolie·2025-06-09 14:14

软件工程领域 AI 评测的安全测试评测

软件工程领域AI评测的安全测试评测：给AI系统做一次“安全体检”关键词：AI安全测试、对抗样本、鲁棒性评测、软件工程、AI可靠性摘要：当AI系统从实验室走向医疗诊断、自动驾驶、金融风控等关键领域时，它的

项目管理实战手册·2025-06-09 11:25

机器学习笔记周志华第一章绪论

概念和术语属性空间（attributespace)/样本空间（samplespace)/输入空间：属性张成的空间特征向量（featurevector):一个示例标记（label):关于示例结果的信息样例

Olivia_ll·2025-06-09 05:43

Python训练day39

图像数据作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)灰度图像结构化数据（如表格）的形状通常是(样本数,特征数)，例如(1000,5)

Mantanmu·2025-06-08 13:48

通信算法之281：大疆DJI无人机ID-DJI DroneID开源工程-相关问题-协议信息问题

大疆DJI无人机ID-DJIDroneID开源工程-相关问题-协议信息问题1.DJI飞行器ID射频分析2.如何处理样本识别零相关序列检测零相关序列粗略CFO检测/调整细微CFO检测/调整相位校正符号提取解扰

秋风战士·2025-06-08 03:33

flask架构api

发票识别1.发票字段定位配置（可根据实际样本调整,获取数据更准确）2.解决图片有大小的问题后在进行定位（统一一样大小）gitpull--ff-only或gitmerg1.使用venv虚拟环境（myvenv

技术支持者python，php·2025-06-07 15:19

5.15 day21

1.数据高维困境维度灾难（CurseofDimensionality）：当特征维度超过样本数量时，模型容易过拟合存储与计算成本：高维数据需要更多存储空间，算法

AщYΘ·2025-06-07 15:17

机器学习KNN算法全解析：从原理到实战

一、算法简介：近朱者赤，近墨者黑KNN（K-NearestNeighbors，K最近邻）是最直观的机器学习算法之一，核心思想就是“物以类聚”：一个样本的类别由其最近

AI妈妈手把手·2025-06-07 14:45

机器学习与深度学习13-K均值聚类

该算法通过最小化簇内样本之间的平方误差和最大化簇间的距离来确定簇的位置

my_q·2025-06-07 14:15

YOLOv11 改进策略：引入 Focaler-IoU 损失函数加强边界框回归

Focaler-IoU通过引入焦点损失的概念，专注于困难样本（对齐较差的边界框），从而进一步提升模型的定位精度。技术背景什么是YOLO？YOLO（YouOnlyLookOnce）

鱼弦·2025-06-07 13:40

层次聚类python实现_层次聚类和随机森林（python实现）

层次聚类步骤：假设有N个待聚类的样本，对于层次聚类来说，基本步骤就是：1、(初始化)把每个样本归为一类，计算每两个类之间的距离，也就是样本与样本之间的相似度；2、按一定规则选取符合距离要求的类别，完成类间合并

weixin_39813009·2025-06-07 12:58

基于PyTorch的少样本学习(Few-shot Learning)实现

基于PyTorch的少样本学习(Few-shotLearning)实现：用"小抄"教会AI快速学习新任务关键词：少样本学习、PyTorch、元学习、支持集、原型网络摘要：传统深度学习需要"海量数据喂养"

AI原生应用开发·2025-06-07 09:42

标签平滑（Label Smoothing）

文章目录1.案例2.标签平滑的优缺点3.计算公式4.代码5.总结1.案例假设一个三分类问题(C=3)(C=3)(C=3)，有两个样本(n=2)(n=2)(n=2)，真实标签y=[1,2]y=[1,2]y

GiantGo·2025-06-07 09:38

DeepSeek模型微调实战：从数据准备到生产部署全流程指南

一、微调数据准备与优化1.1数据质量诊断矩阵问题类型检测方法修复方案样本偏差统计类别分布过采样/欠采样标注噪声

软考和人工智能学堂·2025-06-07 06:16

端到端大语言模型微调技术 Demo 全流程详解（附完整模块说明）

目录端到端大语言模型微调技术Demo全流程详解（附完整模块说明）一、项目结构概览二、数据准备模块（data/）1️⃣数据格式推荐2️⃣数据预处理流程3️⃣样本构造脚本三、模型构建模块（models/）模型加载逻辑

gs80140·2025-06-07 05:44

02 Deep learning神经网络的编程基础逻辑回归--吴恩达

以猫咪预测为例假设单个样本/单张图片为（x\mathbf{x}x，y\mathbf{y}y），特征向量X=x\mathbf{x}x，则y^\hat{y}y^即为X的预测值，y^\hat{y}y^=P（y

狂小虎·2025-06-06 10:01

数学建模期末速成聚类分析与判别分析

聚类分析是在不知道有多少类别的前提下，建立某种规则对样本或变量进行分类。判别分析是已知类别，在已知训练样本的前提下，利用训练样本得到判别函数，然后对未知类别的测试样本判别其类别。

HCl+NaOH＝NaCl+H_2O·2025-06-06 08:18

CVPR 2025 | 迈向可泛化的场景变化检测

设计零样本场景变化检测模型：设计GeSCF模型，这是首个零样本场景变化检测模型。它以零样本方式

小白学视觉·2025-06-06 05:58

全面解析6大热门语音模型：TTS 与 ASR 赛道的创新者们

gs80140·2025-06-06 04:54

真的没有脑袋·2025-06-06 01:32

基于Matlab实现LDA算法

在这个新空间中，不同类别的样本能够得到更好的分离。LDA假设样本服从多变量正态分布，并且各类别的协方差矩阵相同。通过解决特定的优化问题，我们可以找到最优的投影向量。二

Matlab仿真实验室·2025-06-05 19:47

【论文阅读】VideoChat-R1: Enhancing Spatio-Temporal Perception via Reinforcement Fine-Tuning

实验与发现RFT在小样本数据下即可显著提

s1ckrain·2025-06-04 17:41

环境保护税法DID (2015-2023)

数据库选取了沪深两市2013—2023年制造业上市公司为初始样本，并对初始样

数据皮皮侠AI·2025-06-04 17:06

python第39天打卡

1.灰度图像作为图像数据，相较于结构化数据（表格数据）他的特点在于他每个样本的的形状并不是(特征数，)，而是(宽，高，通道数)#先继续之前的代码importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimfromtorch.utils.dataimportDataLoader

zdy1263574688·2025-06-04 17:05

Fisher准则例题——给定类内散度矩阵和类样本均值

设有两类样本，两类样本的类内散度矩阵分别为S1=(11/21/21),S2=(1−1/2−1/21)S_1=\begin{pmatrix}1&1/2\\1/2&1\end{pmatrix},\quadS

phoenix@Capricornus·2025-06-04 16:27

【技术观点】AI大语言模型10大安全风险的思考

大模型训练需要大量数据，可能包含敏感信息（如个人信息、商业秘密等），造成信息泄漏；攻击者可以通过精心设计的输入（对抗性样本）欺骗AI模型，导致错误的输出，对自动驾驶、医疗诊断等构成严重威胁；大模型还可能被用于生成虚假信息

yxiaoyu__·2025-06-04 14:17

生成对抗网络（GAN）基础原理深度解析：从直观理解到形式化表达

摘要本文详细解析生成对抗网络（GAN）的核心原理，从通俗类比入手，结合印假钞与警察博弈的案例阐述生成器与判别器的对抗机制；通过模型结构示意图，解析噪声采样、样本生成及判别流程；基于公式推导目标函数的数学本质

青柚MATLAB学习·2025-06-04 13:07

机器学习——聚类算法

一、聚类的概念根据样本之间的相似性，将样本划分到不同的类别中的一种无监督学习算法。

Xyz_Overlord·2025-06-04 12:30

linux bbr算法样本采集

文章目录样本格式样本初始化样本更新样本生成检查是否app受限何时设定app受限总结样本格式/*Aratesamplemeasuresthenumberof(original/retransmitted)

rlistEngr·2025-06-03 19:56

【R语言编程绘图-mlbench】

BreastCancer威斯康星州乳腺癌数据集（原始版），包含699个样本和1

南瓜胖胖·2025-06-03 18:13

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