正负样本第23页

yolov8正负样本标签分配策略代码解析

标签分配策略yolov8版本为__version__='8.0.110'TaskAlignedAssigner简介TaskAlignedAssigner的匹配策略简单总结为：根据分类与回归的分数加权的分数选择正样本

yuanjun0416·2024-01-23 04:16

CISSP国际注册信息系统安全专家

CISSP国际注册信息系统安全专家国际信息系统安全认证协会(ISC)²证书样本CISSP是一种反映信息系统安全专业人员水平的证书，可以证明证书持有者具备了符合国际标准要求的信息安全知识和经验能力，已经得到了全球范围的广泛认可

林红 13269868521·2024-01-23 04:22

Databend x HuggingFace，海量数据，随心分析

HuggingFace上存在各种各样的数据集，不光可以用作学习和练习的样本，也可以作

Databend·2024-01-23 03:32

标准化方法

那么，当需要对样本进行差异分析时，就必须考虑影响读序数的几个因素。1.测序深度也就是一次测序得到的总reads数，不同样本中，会因为批次、实验方案不同，导致样

新欣enjoy·2024-01-23 02:43

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

训练时，通过(x,y)是否位于gtbox内判定改位置是否为正样本，当该点同时在几个gtbox内时，选择面积最小的box为其目标box。

Cat丹·2024-01-22 23:18

06 为0 什么股评不可信？信息加工阶段的认知偏差

代表性偏差，是人们误用了大数定律，只用少量样本就做决策，这种错误被称为“小数定律”。就是错在了用小样本的很少信息来做判断。在我们生活当中

a727a1a3fc25·2024-01-22 23:18

Logistic回归实战

对于每一个训练样本，你有申请人两次测评的分数以及录取的结果。为了完成这个预测任务，我们需要构建一个可以基于两次测试评分来评估录取可能性的分类模型。

时间邮递员·2024-01-22 21:01

【学习】focal loss 损失函数

focalloss用于解决正负样本的不均衡情况通常我们需要预测的正样本要少于负样本，正负样本分布不均衡会带来什么影响？主要是两个方面。样本不均衡的话，训练是低效不充分的。

超好的小白·2024-01-22 21:29

血浆血清miRNA提取试剂盒，提取的miRNA产量高吗？

产品特点◎操作简便快速，可在半小时内获得理想的miRNA；◎miRNA产量更高，较国内部分同类产品CT值小1-2个；◎样本范围广，可广泛应用于血清、血浆、胸腹水等液体样本中miRNA的提取。

清风拂面vv·2024-01-22 21:54

津恩一家亲，携手抗疫情

1月8日晚，“天津发布”消息称，20名新冠病毒核酸检测人员咽拭子样本核酸检测结果为阳性。当晚，天津疾控对其中两名确诊病例新冠病毒全基因组测序确认为奥密克戎变异株。

精进的医生·2024-01-22 21:41

C语言第四弹---printf和scanf详解

】printf和scanf详解1、printf和scanf详解介绍1.1printf1.1.1基本用法1.1.2占位符1.1.3占位符列举1.1.4输出格式1.1.4.1限定宽度1.1.4.2总是显示正负号

小林熬夜学编程·2024-01-22 19:07

【机器学习】强化学习（三）蒙特卡洛算法

无模型算法三、蒙特卡洛算法蒙特卡洛(MonteCarlo)方法是一种基于样本的强化学习算法，它通过执行和学习代理（也就是我们编程的AI）环境交互的样本路径来学习。

十年一梦实验室·2024-01-22 19:17

Python对Excel文件中不在指定区间内的数据加以去除的方法

其中，Excel表格文件具有大量的数据，每一列表示某一种属性，每一行表示某一个样本；我们需要做的，就是对于其中的部分属性加以

bagell·2024-01-22 19:41

sklearn.svm.SVC 支持向量机-简介

在分类任务中，SVM构建一个决策边界，将不同类别的样本分开。SVC类则实现了标准的支持向量机分类器。SVC类的构造函数有以下常用参数：sklearn.svm.SVC(C=1.0,ke

我有明珠一颗·2024-01-22 18:03

WEMOS D1 R1/R2 [ESP8266] + PCA9685 驱动舵机

PCA9685上有黄红黑三排针脚（红黑为正负极，黄色为PWM），每排标注0-15，共计16组。每组可以控制一个舵机。本文以PCA9685代替前述名称。

云逸之·2024-01-22 16:50

Reads, Metagenomic assembly, and custom MAGs的区别与联系解读

当进行元基因组学研究时，研究者通常会涉及到以下三个数据类型，每个都有其独特的角色和应用：Reads（读数）:定义：Reads是从原始测序数据（例如Illumina测序的FASTQ文件）中获得的短序列片段，通常包含原始样本中的

WDPLA·2024-01-22 15:18

9 | Tensorflow中的batch批处理

批处理是指同时处理多个样本或数据点而不是单个样本。在深度学习中，批处理通常用于提高训练的效率和稳定性。在TensorFlow中，可以使用tf.data.DatasetAPI来设置和处理批处理数据。

RunsenLIu·2024-01-22 12:19

疫情.怡情（之二百六十）

据研究报道:意大利米兰国家癌症研究在2019年9月至2020年3月期间，在全意大利范围内招募了959名健康的志愿者，对肺部进行CT扫描和血清样本进行检查，并储存了志愿者的血样。

飞扬的雪ing·2024-01-22 12:12

您还在为IHC和IF实验中种属间的交叉反应困惑吗？

在IHC和IF实验中，双重/多重染色以及使用与待测样本同一种属来源的抗体时经常受到检测试剂和内源性组织蛋白之间交叉反应的困扰。克服这些问题的一种方法是将一抗与半抗原分子结合，避免使用多克隆二抗。

Neobioscience·2024-01-22 11:14

高效减少组织自发荧光，提高信噪比

在免疫组化检测过程中，许多样本组织会产生可通过各种波长滤光片的组织内源性自发荧光，干扰抗体标记的目的蛋白荧光的观察，甚至导致实验失败。

Neobioscience·2024-01-22 11:42

[系统安全] 五十四.恶意软件分析 (6)PE文件解析及利用Python获取样本时间戳

您可能之前看到过我写的类似文章，为什么还要重复撰写呢？只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。因此，我重新开设了这个专栏，准备系统整理和深入学习系统安全、逆向分析和恶意代码检测，“系统安全”系列文章会更加聚焦，更加系统，更加深入，也是作者的慢慢成长史。换专业确实挺难的，逆向分析也是块硬骨头，但我也试试，看看自己未来四年究竟能将它学到什么程度，漫漫长征路，偏向

Eastmount·2024-01-22 11:40

深度学习记录--Momentum gradient descent

这种上下波动导致学习率无法得到提高，速度因此减慢(下图蓝色曲线)为了减小波动，同时加快速率，可以使用momentum梯度下降：将指数加权平均运用到梯度下降，成为momentum梯度下降(图中红色曲线)原理：纵轴上，平均过程中正负数相互抵消

蹲家宅宅·2024-01-22 10:11

如何使用pytorch的Dataset, 来定义自己的Dataset

Dataset与DataLoader的关系Dataset:构建一个数据集，其中含有所有的数据样本DataLoader：将构建好的Dataset，通过shuffle、划分batch、多线程num_workers

深度学习炼丹师-CXD·2024-01-22 09:04

科大讯飞将于1月30日发布星火大模型 V3.5，基于全国产化算力底座训练

据透露，相比于去年10月24日发布的V3.0版本，V3.5在逻辑推理、文本生成、数学答题及小样本学习能力上均实现了显著提升。

喜好儿aigc·2024-01-22 09:18

目标检测中的DR和FAR的英文全称是什么？是什么参数，用来干什么的？

这两个参数用于评估目标检测系统的性能：DetectionRate(DR)：检测率是指目标检测系统正确检测到正样本（目标）的比例。具体而言，它是真正例（TruePositive,TP）与实际正

神笔馬良·2024-01-22 08:54

数学建模--Radar图绘制

1.Radar图简介最近在数学建模中碰见需要绘制Radar图(雷达图)的情况来具体分析样本的各个特征之间的得分与优劣关系，这样的情况比较符合雷达图的使用场景，一般来说，雷达图适用于展示多个维度的数据

温柔济沧海·2024-01-22 08:43

Python基础之高级特性介绍

object[start_index:end_index:step]start_index：起始索引（起点，包含该索引）；end_index：终止索引（终点，不包含该索引）；step：步长（不指定时默认为1）正负数均可

老孟说禅·2024-01-22 07:40

ARIMA模型

数据平稳性与差分法平稳性经由样本时间序列所得到的拟合曲线在未来一段期间内仍能顺着现有的形态“惯性”地延续下去；平稳性要求序列的均值和方差不发生明显变化；严平稳与弱平稳严平稳分布不随时间的改变而改变。

Yolo_nn·2024-01-22 07:35

掌握大语言模型技术: 推理优化

掌握大语言模型技术_推理优化堆叠Transformer层来创建大型模型可以带来更好的准确性、少样本学习能力，甚至在各种语言任务上具有接近人类的涌现能力。

扫地的小何尚·2024-01-22 07:02

优先经验回放(prioritized experience replay)

prioritizedexperiencereplay的作者们认为，按照一定的优先级来对经验回放池中的样本采样，相比于随机均匀的从经验回放池中采样的效率更高，可以让模型更快的收敛。

chencjiajy·2024-01-22 07:59

【学习笔记】遥感影像分类相关精度指标

混淆矩阵中，对角线上元素为被正确分类的样本数目，非对角线上的元素为错分的样本数。1.精度名词解释名词解释生产者(制图)精度地表真实为A类

GeoLearning·2024-01-22 06:34

SPSS学习--数据分析选择

统计变量1、连续型变量在SPSS中，选择分析--描述统计--探索正态性检验：D检验：K-S检验W检验：S-W检验SAS：样本小于2000用W检验，大于2000使用D检验SPSS以5000为界。

流光溢彩426·2024-01-22 05:31

第四课：GPT2

文章目录第四课：GPT21、学习总结：GPT2的学习目标和概念任务调节零样本学习和零短任务迁移模型结构GPT-2自注意力掩码实现1-创建qkv2-评分3-合并注意力头4-Projecting课程ppt及代码地址

一条大蟒蛇6666·2024-01-22 02:40

【R语言】WGCNA分析blockwiseModules函数报错

它是一种分析多个样本基因表达模式的分析方法，可将表达模式相似的基因进行聚类，并分析模块与特定性状或表型之间的关联关系，在研究表型性状与基因关联分析等方面的研究中被广泛应用。

生信交流平台·2024-01-22 02:12

C语言数据类型和变量------（2）

signed关键字，表示一个类型带有正负号，包含负值；unsigned关键字，表示该类型不带有正负号，只能表示零和正整数。对于int类型，默认是带有正负号的，也就是说int等同于signedint。

傲_慢_之_罪·2024-01-22 00:22

李沐深度学习-权重衰退从零开始实验

importtorchimporttorch.nnasnnimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2l'''该实验为了验证权重衰退的作用，特地设置样本数小于权重数量样本特征维度

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:51

李沐深度学习-权重衰退简洁实现

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.utils.dataasDataimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2l'''---------------------------------------------------设计初始化样本数据

大小猫吃猫饼干·2024-01-22 00:51

李沐深度学习-多项式函数拟合试验

importtorchimportnumpyasnpimportsyssys.path.append("路径")importd2lzh_pytorchasd2l'''-----------------------------生成人工数据集样本数

大小猫吃猫饼干·2024-01-21 23:47

java手写代码标准样本

//java不同于C,java有自己优雅的代码结构publicclassHelloWorld{publicstaticvoidmain(String[]args){System,out.println("HelloWorld");}}

m0_37767445·2024-01-21 22:27

Day 4: 优化算法

1.GradientDecent把所有的训练样本丢进去训练一次之后，把W和b更新一次，然后重复这个过程，具体重复多少次就看我们的“迭代次数”是多少。

andyjkt·2024-01-21 21:45

ClickHouse/Doris vs Elasticsearch谁更胜一筹？

前言我之前在ClickHousevsDoris读写性能比较一文中，初步做了一下ClickHouse和Doris的读写性能比较，但由于数据样本比较小，且未发挥出所有硬件资源的性能，因此进行了第二轮压测。

禹鼎侯·2024-01-21 18:14

蜜罐系统（安全产品）

蜜罐是一种安全威胁的主动防御技术，它通过模拟一个或多个易受攻击的主机或服务器来吸引攻击者，捕获攻击流量与样本，发现网络威胁、提取威胁特征。蜜罐的价值在于被探测、攻陷。

Zh&&Li·2024-01-21 17:59

样本处理之SMOTE算法

1.少数类别过采样技术SMOTE简介SyntheticMinorityOversamplingTechnique，是一种用于合成少数类样本的过采样技术，通过对训练集中的正例进行插值来产生额外的正例。

MusicDancing·2024-01-21 16:52

AI基于近邻图的向量搜索案例（二）

KNN图的构建KNN图是指对于样本数据中的每一个点，将其自身与K个近邻点连接而形成的图。由于样本数据规模非常大，我们采用了一定的算法构建近似的KNN图，具体算法[1]如下：随机划分一组子空间。

人工智能MOS·2024-01-21 16:32

AI基于近邻图的向量搜索（一）

我们可以将问题定义为：其中，q为查询向量，x为样本向量，我们可以计算它们的L2或余弦距离，获得两者距离最近的样本。该问题最早是在1973年由高德纳在《计算机程序设计艺术》中提到，并称之为邮局问题，即

人工智能MOS·2024-01-21 16:29

论文阅读“Cluster Analysis with Deep Embeddings and Contrastive Learning”

etal.ClusterAnalysiswithDeepEmbeddingsandContrastiveLearning[J].arXivpreprintarXiv:2109.12714,2021.摘要导读本文提出了一种新的端到端的聚类框架，结合基于深度嵌入的聚类中心预测器，以及样本级对比学习进行深度嵌入的图像聚类

掉了西红柿皮_Kee·2024-01-21 15:50

荒芜之地的花朵

这么想来这样的大环境下，“性”反而成为了非常能体现一个人的学习能力的领域：如何在可支配和可获得参考资料有限、信息质量真伪难辨、外界支持/奖励不足、样本池建立难度大，难以找到人探讨和沟通，几乎是全凭内在奖励去破除万难进行探索和研究

神爱玩钱·2024-01-21 15:56

如何探究大模型理论？UCLA最新《深度学习统计理论》综述，详述近似、训练动力学和生成模型

通过这些构造，可以根据样本大小、数据维度和函数平滑度来表达网络的宽度和深度。然而，它们的底层分析仅适用于深度神经网络高度非凸景观中的全局

AI知识图谱大本营·2024-01-21 13:39

04高通量测序-R实现主成分分析

#我们将用10个样本制作一个数据矩阵，在每个样本中测量100个基因data.matrixstr(pca)Listof5$sdev:nu

不到7不改名·2024-01-21 12:35

Span-based Joint Entity and Relation Extraction with Transformer Pre-training

该模型使用强句内负样本进行训练，这些负样本在一次BERT中被有效的提取，这有助于对句子中的所有span进行搜索，在消融试验中，本文证明了预训练、负采样和局部环境的好处。

自然语言处理CS·2024-01-21 12:37

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