正负样本第36页

宦海茫茫不渡人

而针对选择蓝鼎元作为样本分析的副标题是：循吏代表人。与循吏势同水火的是酷吏。蓝鼎元外放之地为潮阳，即今日的汕头。在广府人的眼中归属于潮州府。在明清的地方治理中，潮州乃是难管之地。

Andylee·2024-01-13 19:45

强化学习笔记持续更新......

有监督学习靠样本标签训练模型，强化学习靠的是什么？强化学习的损失函数（lossfunction）是什么？写贝尔曼方程（BellmanEquation）最优值函数和最优策略为什么等价？

搬砖成就梦想·2024-01-13 16:45

触不可及|得缘今生遇见你，已是来之不易

两个主人公像是磁铁的正负极，没有一点是相同的，菲利普（Philippe）

手可摘星辰123·2024-01-13 16:17

正则化技巧总结

为了解决过拟合问题，通常有两种办法，第一是减少样本的特征（即维度），第二就是我们这里要说的"正则化".下面是一些可以帮助缓解过拟合现象的正则化技巧使用正则项(Regularization)L1RegularizationL1

ZeroZone零域·2024-01-13 16:08

人工智能：生存的本能

也许你会感觉到奇怪这么大的样本量怎么还找不出一个完全一样的人来呢？实际上，不光现在，就算是我们把历史上所有的人都加在一起，也找不出完全一样的人来，严格意义上来讲世界上是没有两片相同的叶

岑子哥·2024-01-13 14:27

【模型评估 05】Holdout、交叉检验、自助法

机器学习中，我们通常把样本分为训练集和测试集，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型。在样本划分和模型验证的过程中，存在着不同的抽样方法和验证方法。

一碗姜汤·2024-01-13 14:02

（C#源码）LIMS实验室信息系统，管理实验室的样本、数据、实验和设备等信息

LIMS即实验室信息管理系统（LaboratoryInformationManagementSystem），是一种专门为实验室设计的信息管理系统，用于管理实验室的样本、数据、实验和设备等信息。

淘源之家·2024-01-13 13:26

统计学Python计算工具

分析统计变异性和随机数据随机现象和观察结构、测量的准确度和精密度、总体和样本、样本值的描述性分析、预测区间、密度图、箱须图、分位数图和茎叶图问题计算importmathimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipyimportstatsdeftrim_std

亚图跨际·2024-01-13 11:25

C1-3.4 多个样本的向量化

C1-3.4多个样本的向量化1、为什么要用样本的向量化呢？

帅翰GG·2024-01-13 10:52

谈谈 NLP中大语言模型 LLM的In-Context Learning(ICL) 能力

2.思路ICL主要思路是，给出少量的标注样本，

Neleuska·2024-01-13 10:23

01.02 笔记-二进制及位运算

计算机存数据只能存数字数据，而且是二进制的补码计算机对数据进行运算的时候使用补码进行运算的，将数据从计算机中读出来，显示的是原码什么是补码1.原码符号位+真值说明符号位：最高位用0表示正数，用1表示负数真值：去掉正负符号后

xxxQinli·2024-01-13 09:01

机器学习之集成学习AdaBoost

以下是AdaBoost算法的主要步骤：初始化样本权重：为每个训练样本分配相等的权重，通常设为wi=1Nw_i=\frac{1}{N}w

贾斯汀玛尔斯·2024-01-13 07:42

PCL——（10）PCL中使用随机采样一致性模型

随机采样一致性算法的介绍二、最小中值法（LMedS）三、PCL中使用随机采样一致性模型四、Sample_consensus模型支持的几何模型在计算机视觉领域广泛的使用各种不同的采样一致性参数估计算法用于排除错误的样本

一抹烟霞·2024-01-13 06:32

interleaving：非用户分组实验

1.1.1、如果想要消除1.1中的偏差，需要足够多的样本数。2、提出interleaving方法在不扩大样本数的情况下来解决问题1，此方法也经常被使用在搜索引擎，IR检索领域。2.1、注意消

shudaxu·2024-01-13 04:38

随机过程——卡尔曼滤波学习笔记

定义随机序列的新息序列V(k)基于样本观测的条件均值为0，即均方不可预测。V(k)与是正交的，即。

m0_46521579·2024-01-13 04:09

深度学习--AutoEncoder异常值处理

整体的算法思路：1.将正常样本与异常样本切分为：训练集X，训练集Y，测试集X，测试集Y2.AutoEncoder建模：建模3.用正样本数据训练AutoEncoder：因为AutoEncoder是要想办法复现原有数据

Stitch的实习日记·2024-01-13 03:05

Python 全栈体系【四阶】（十三）

错误率（errorrate）：指分类错误的样本占样本总数的比例，即（分类错误的数量/样本总数数量）精度（accuracy）：指分类正确的样本占样本总数的比例，即（分类正确的数量/样本总数数量）精度=1−

柠檬小帽·2024-01-13 02:54

小红书搜索团队提出全新框架：验证负样本对大模型蒸馏的价值

传统研究方法仅从正样本中迁移知识，而忽略了那些带有错误答案的合成数据。在AAAI2024上，小红书搜索算法团队提出了一个创新框架，在蒸馏大模型推理能力的过程中充分利用负样本知识。

小红书技术REDtech·2024-01-13 01:49

2022-07-20

因此，在做DNA检测时，送检材料与比对样本不应当是同一个来源，如果系同一来源，该鉴定存在不合法之处，鉴定意见不得作为定案根据。有同学会疑问，什么叫“送检材料与比对样本属于同一个来源？”

上塘银三街26B号·2024-01-13 01:30

C++中取余运算符与负数

intj=7.0%2;2运算对象是负整数对于m%n格式的表达式，当m与n的正负符号不同时，表达式最终取值的符号与m相同，即当m是正数时，m%n的值是正数，当m是负数时，m%n的值是负数。

棉猴·2024-01-12 23:15

CMCC--simplerop 题解

WriteUp文件信息漏洞定位利用分析wp总结文件信息该样本是我在做BUUCTF上的题刷到的，该题目本身漏洞明显，利用起来也不算太难，不过在我查阅一下他人的wp后发现了多种解法，在这里做个记录和总结

__lifanxin·2024-01-12 23:12

微软 GitHub 网站成“帮凶”！黑客和勒索软件组织滥用发起攻击

2023年3月至11月样本中被滥用的GitHub服务明细报告指出，黑客一直钻Windows系统的空子，利用程序和可执行文件来获得初始访问权限，而现在这些黑客还能利用可信

网安老伯·2024-01-12 23:06

不可重复的心理学套路

这表明实验过程中有什么东西发生了变化，像一些认为不会变化的因素发生了变化；或者实验样本不充分，导

颜江坤·2024-01-12 22:08

12.06点评记录

而且文章给我们提供了内外兼修的样本照片

幺拐妖怪·2024-01-12 22:36

ROC曲线及Python绘制方法

对某个分类器而言，我们可以根据其在测试样本上的表现得到一个TPR和FPR点对。这样，此分类器就可以映射成

JlDyWlV·2024-01-12 22:00

机器学习速成课程学习笔记9:泛化

以下三项基本假设阐明了泛化：我们从分布中随机抽取独立同分布(i.i.d)的样本

HBU_DAVID·2024-01-12 20:49

【Golang】IEEE754标准二进制字符串转为浮点类型

符号位(s)用一个位来表示数的正负，0表示正数，1表示负数。指数位(e)用8位表示指数。对于单精度浮点数，指数位是以偏移量的形式表示的。

Amctwd·2024-01-12 20:56

【Golang】补码二进制字符串转整型

在原码表示法中，最高位（符号位）用来表示数的正负，0表示正数，1表示负数。正数的原码与其二进制表示相同，而负数的原码是在其绝对值的基础上，最高位改为1。

Amctwd·2024-01-12 19:52

网络变压器与RJ45链接器如何接电路

在接电路时，需要将电源线的正负极分别连接到网络变压器的正负极，然后将网线的一端连接到网络变压器的输出端口，另一端连接到其他网络设备的输入端口。

Hqst 网络变压器 Andy·2024-01-12 19:04

线性分解模型（LDM）的扩展方法——分析稀疏数据里的微生物组存在或缺失关联

一种是将计数视为定量的(即作为相对丰度数据进行分析)；另一种是将计数数据离散化，只表明一个分类单元在样本中是否存在。

谷禾牛博·2024-01-12 18:50

使用 PLS 回归进行近红外光谱的异常值检测

很多异常样本是无法通过人眼观测的。从宏观来讲，任何不遵循总体趋势的数据点我们都可以称

子虚先生√·2024-01-12 17:07

用通俗易懂的方式讲解大模型分布式训练并行技术：MOE并行

但现在的模型越来越大，训练样本越来越多，每个样本都需要经过模型的全部计算，这就导致了训练成本的平方级增长。

Python算法实战·2024-01-12 17:59

《动手学深度学习》学习笔记第8章循环神经网络

有需要的可以自己去看看关于本系列笔记：书里为了让读者更好的理解，有大篇幅的描述性的文字，内容很多，笔记只保留主要内容，同时也是对之前知识的查漏补缺8.循环神经网络到目前为止我们默认数据都来自于某种分布，并且所有样本都是独立同分布的

北方骑马的萝卜·2024-01-12 15:54

线性判别分析LDA（（公式推导+举例应用））

LDA不同于一些无监督降维方法，如主成分分析（PCA），它充分利用了类别信息，通过寻找最佳投影方向，使得不同类别的样本在降维后的空间中有最大的类间距离，

Nie同学·2024-01-12 14:00

计算机图形学——第四章

输出图元我们讨论的坐标是绝对坐标多边形：识别凹四边形：通过；连续两边向量的叉积，凸四边形的叉积都是同号，而出现正负同时存在就是凹四边形分割凹四边形：将他切割成一组凸四边形，向量法与旋转法分割凸四边形：将凸多边形的顶点集

胖胖旭·2024-01-12 12:39

西瓜书第六章课后习题

6.1试证明样本空间中任意点x到超平面(w,b)的距离为式(6.2)。画了个图在纸上进行了证明，感觉这样自会通俗易懂些。

lammmya·2024-01-12 11:52

GraalVM 原生镜像支持中文文档

GraalVM原生镜像支持中文文档引言GraalVM原生镜像介绍与JVM部署的主要区别了解SpringAhead-of-Time处理源代码生成生成提示文件生成代理类开发您的第一个GraalVM原生应用程序应用样本使用构建包构建原生映像系统要求使用

逆水行舟x·2024-01-12 11:32

3dmax灯光缓存参数怎么设置？解析来了！

细分：用来决定灯光缓存的样本数量，样本数量以此数值的平方来计算。数值越高，效果越好，速度越慢。一般出图建议1000到1800之间已经足够了。

Qq235561·2024-01-12 10:38

神经网络中数据集的三种类别的区分：训练集、验证集、测试集

特点：包含大量的样本，模型通过训练集学习特征和模式。验证集（ValidationSet）：作用：用于调整模型的超参数，例如学习率、正则化参数

郡执·2024-01-12 10:16

【Python机器学习】SVM的优缺点

它在低维数据和高维数据上的表现都很好，但对样本个数的缩放表现不好。在有多大10000个样本的数据上运行SVM可能表现良好，但更高数量级的数据上，在运行时间和内存使用方面可能面临调整。

zhangbin_237·2024-01-12 09:05

【深度学习目标检测】十四、基于深度学习的血细胞计数系统-含GUI（BCD数据集，yolov8）

首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白细胞和

justld·2024-01-12 09:56

DomainForensics: Exposing Face Forgery across Domains via Bi-directional Adaptation

4.数据增强、频域特征提取、零样本学习、少样本学习都有各自的缺点。二、研究动机1.zero-shot方法难以利用新增样本，few-shot方法需要对样本进行注释，无监督域自

二苏旧局吖·2024-01-12 09:26

【深度学习目标检测】十三、基于深度学习的血细胞识别（python，目标检测，yolov8）

首先，血细胞计数通常需要处理大量的血液样本，手动计数每个细胞既耗时又容易出错。使用目标检测算法，可以自动识别和计数图像中的血细胞，大大提高了计数的准确性和效率。其次，不同的血细胞（如红细胞、白细胞和

justld·2024-01-12 09:51

正负样本分配策略simOTA

simOTA是YOLOX中提出的正负样本分配策略（OTA,SimOTA，TAS）OTA源于2021年cvpr的论文，使训练和验证的标签有着更好的对应关系。

cv-daily·2024-01-12 08:57

目标检测正负样本分配策略----ATSS

blog.csdn.net/xuzz_498100208/article/details/110355048https://zhuanlan.zhihu.com/p/411659547作者提出了一种自适应的选取正样本的方法

cv-daily·2024-01-12 08:53

机器学习之独热编码（One-Hot）

例子如下：性别特征：["男"，"女"]=>[0,1]祖国特征：["中国"，"美国，"法国"]=>[0,1,2]运动特征：["足球"，"篮球"，"羽毛球"，"乒乓球"]=>[0,1,2,3]假如某个样本，

物随心转·2024-01-12 06:52

【机器学习300问】3、机器学习中有哪些数据集都有什么用？

一、训练集（TrainingSet）作用：用来训练模型算法，模型算法根据这个集合中的样本和对应的标签来学习模型参数或权重。

小oo呆·2024-01-12 06:21

【机器学习】半监督学习

一、问题假设要利用无标签样本进行训练，必须对样本的分布进行假设？二、启发式算法自训练和协同训练是两种常用的半监督学习的方法，它们的主要区别在于使用的模型的数量和类型。

十年一梦实验室·2024-01-12 06:08

快速了解—机器学习、K-近邻算法及其API

2、发展的三要素：数据、算法、算力3、相关术语机器学习模型=数据+算法数据：用于训练模型样本（sample）：一行数据特征（feature）：一列数据（必须和目标相关）标签（label）/目标（target

小林打怪中·2024-01-12 06:05

探索性数据分析（三）—— 异常值处理

异常值是什么：如下图中，收入平均是在0.8m左右，但是有两个为4m和4.2m，远远大于总体样本。2.异常值种类异常值可以分成两种：单变量（Univariate）和多变量（Multivariate）。

Avasla·2024-01-12 06:31

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