正负样本第45页

Global Mapper SDK 19 中文开发文档（九）

乘以mNumBands以获得每个样本的总位深度。mBandValType仅限光栅/高程：波段的数据类

八两·2023-12-31 11:48

pytorch基础语法学习：数据读取机制Dataloader与Dataset

●数据收集：收集原始样本和标签，如Img和Label。●数据划分：划分成训练集train，用来训练模型；验证集valid，验证模型是否过拟合，挑

深度之眼·2023-12-31 10:55

网络上招的不露脸的语音主播是真的吗?

配音新手圈·2023-12-31 10:52

史上最好用的SSH工具，好用到超出你的想象

1、功能特点布局自由命令管理酷炫皮肤在线编辑文件上传方式多样本地融合显示支持rzsz文件断点上传服务器监控2、来吧，展示布局自由双击修改标题自由拖拽右侧底部边栏区功能按钮炫酷皮肤多彩主题经典日间夜间主题背景透明自定义背景颜值方面没得挑

Gosse0405·2023-12-31 09:13

三角函数诱导公式

推导原理①三角形内角和180°②y值是线段OA投影到周的移动距离,即AC⊥x③平面几何中的坐标正负1.2kΠ2kΠ2kΠ线移动2k+θ后线与x的夹角未发生变化投影x轴位置未变化投影y轴位置未变化sin(

唐-import-某人·2023-12-31 08:46

Prometheus 基础概念

process_open_fds:当前系统打开的文件描述符时间序列中的每一个点称一个样本（sample）样本有三部分组成指标metric只表明和表述当前样本特征的标签集合指标数据类型有四种，counter

石兴稳·2023-12-31 08:07

机器学习系列 - 3. 数据预处理

的主要优点有：理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归天然解决多分类问题，也可用于回归问题和朴素贝叶斯之类的算法比，对数据没有假设，准确度高，对异常点不敏感由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本

小蘑菇1962·2023-12-31 07:31

docker日志清理

docker的解决方法：1.用脚本清理，一般yum安装的docker，其存储空间一般都在/var/lib/docker/containers下面，不同id对应不同容器,这个适用于docker容器运行时下面是样本

青纹刀狼·2023-12-31 07:06

西瓜书公式（10.31）的推导

西瓜书10.5.2节局部线性嵌入与Isomap试图保持近邻样本之间的距离不同，局部线性嵌入（LocallyLinearEmbedding,简称LLE）试图保持邻域内样本之间的线性关系。

chansonzhang·2023-12-31 07:59

2019-12-29

聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的K个模式样本的向量值作为初始聚类中心。第二步：逐个将需分类的模式样本{x}按最小距离准则分配给K个聚类中心中的某一个zj(1)。

xias147·2023-12-31 06:07

论文浅读之PIP-Net: Patch-Based Intuitive Prototypes for Interpretable Image Classification

原型(Prototype)在解释可解释模型中的含义是:原型代表模型学习到的一组重要特征或模式,这些特征/模式可以用来解释和表示输入样本中的某些重要概念或特征。

筱筱西雨·2023-12-31 06:56

【23-24 秋学期】NNDL 作业12 优化算法2D可视化

该算法通过随机选取小批量样本的梯度均值来更新模型参数，每次迭代使用的是随机梯度，即从全局最优解开始，以一

.Hypocritical.·2023-12-31 06:51

sklearn的数据集

换句话说，我们的模型一定是要经过样本数据对其进行训练，才可以对未知数据进行预测的。问题：我们得到数据后，是否将数据全部用来训练模型呢？

浅笑_7cad·2023-12-31 06:35

机器学习归一化和标准化

1.为什么做归一化和标准化¶样本中有多个特征，每一个特征都有自己的定义域和取值范围，他们对距离计算也是不同的，如取值较大的影响力会盖过取值较小的参数。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-31 04:50

GPT-4 API惨遭美国加州实验室团队毒手，清纯工具被进行攻击测试，经坑蒙拐骗黑化成坏蛋

通过对15个有害样本和100个良性样本的微调，他们成功地使GPT-4降低了警惕，使其生成有害内容的能力大大增强。

喜好儿aigc·2023-12-31 03:53

AI产品经理 - 方法篇-工作方法

一、AI产品经理-典型的工作方法二、如何从0做一个AI产品1.完整的工作流程2.项目经理：3.项目实施：样本测试模型-推荐引擎4.项目上线5.项目实施-产品设计研发

石工记·2023-12-31 01:37

强化学习计划

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·2023-12-30 23:11

偏好对齐RLHF-OpenAI·DeepMind·Anthropic对比分析

Traininglanguagemodelstofollowinstructionswithhumanfeedbackpaper:LearningtosummarizefromhumanfeedbackIntroducingChatGPT解密Prompt系列4介绍了InstructGPT指令微调的部分，这里只看偏好对齐的部分样本构建

人工智能小豪·2023-12-30 21:08

APE+SELF=自动化指令集构建代码实现

GitHub-keirp/automatic_prompt_engineer一语道破天机:prompt逆向工程，根据输入和输出让模型生成并寻找更优的prompt指令生成这里作者基于原始的输入+输出，部分样本只

人工智能小豪·2023-12-30 21:38

图像分割之常用损失函数-Dice Loss

DiceLossDiceLoss是由Dice系数而得名的，Dice系数是一种用于评估两个样本相似性的度量函数，其值越大意味着这两个样本越相似，Dice系数的数学表达式如下：其中|X∩Y|是X和Y之间的交集

唐宋宋宋·2023-12-30 21:34

受控代码生成-CCS 23

SecurityHardeningandAdversarialTesting1.Introduction2.Background3.受控代码生成4.SVEN4.1.Inference4.2.Training4.2.1.训练样本

I still …·2023-12-30 21:50

点成分享丨冷冻保存技术对生物样本库的重要性

生物样本库概述生物样本库又称生物银行，是一种集中收集、储存和管理各种生物样本（如血液、组织、DNA等），用于疾病的治疗和生命科学研究的生物应用系统。

点成生物科技·2023-12-30 19:17

点成方案丨点成生物PCR实验解决方案

PCR概述聚合酶链式反应(PolymeraseChainReaction,PCR)是一种在体外模拟DNA复制过程，扩增少量的DNA片段，从而获得足够数量的DNA样本用于进一步研究的常见的分子生物学技术。

点成生物科技·2023-12-30 19:16

点成案例 | 如何利用细胞计数仪在单细胞测序中评估细胞

为了确保时间和资源的投资得到高质量的数据回报，处理前的样本质量至关重要。此外，由于所有的单细胞测序方案都依赖于在处理前准确定量细胞，因此准确的细胞计数是非常重要的第一步。

点成生物科技·2023-12-30 19:42

机器学习之初识KNN算法——针对泰坦尼克号生存记录建模的两种方法

KNN算法原理本篇博客基于《机器学习实战》实现算法原理简要概括，重在代码实现k-近邻算法(kNN)的工作原理是：存在一个样本数据集合，称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即样本集中每一数据与所属分类的对应关系

奶糖猫呀·2023-12-30 18:01

熵值法确定权重，主成分分析，聚类分析

（1）数据的标准化Zij=（x－u）/σZij为标准化后的变量值;x为实际变量值;μ为所有样本数据的均值，σ为所有样本数据的标准差。

Joy19·2023-12-30 17:24

21-Deep learning (DL)一种基于多组学构建肝癌患者分型的新算法

DeepLearningbasedmulti-omicsintegrationrobustlypredictssurvivalinlivercancer;2018.3;IF:9.619]目前，缺少整合多个样本群的多组学数据预测

AAA肿瘤信息学王协·2023-12-30 12:22

亲子共同成长30天17@20181107

一、肯定自己86上班时接到老妈电话说儿子又拉稀水水了，立马回家，路上微信告知领导，电话老妈取好样本收拾好等我到家即可去医院。

菲菲_e26b·2023-12-30 11:13

DP进阶之路——01背包问题

这些研究材料包括实验设备、文献资料和实验样本等等，它们各自占据不同的空间，并且具有不同的价值。

Maodo_·2023-12-30 10:56

【机器学习】Adaboost

是一种通过改变训练样本权重来学习多个弱分类器并进行线性结合的过程。它的自适应在于：被前一个基本分类器误分类的样本的权值会增大，而正确分类的样本的权值会减小，并再次用来训练下一个基本分类器。

DonngZH·2023-12-30 10:50

机器学习 --- 等度量映射

-importnumpyasnpdefisomap(data,d,k,Max=10000):'''input:data(ndarray):待降维数据d(int):降维后数据维数k(int):最近的k个样本

*Crystal·2023-12-30 10:46

大模型系列：OpenAI使用技巧_自定义文本向量化embeding

文章目录0.Imports1.输入2.加载和处理输入数据3.将数据分成训练和测试集4.生成合成的负样本5.计算嵌入和余弦相似度6.绘制余弦相似度的分布图7.使用提供的训练数据优化矩阵。

愤斗的橘子·2023-12-30 09:37

共享单车之租赁需求预估

/step1/bike_train.csv中，共享单车的训练集数据总共有8709个训练样本，训练样本中有12个特征(其中count为标签)。特征说明如下：datetime：时间。

柔雾·2023-12-30 09:42

【数据倾斜笔记】

在目标变量中，数据倾斜表示某个类别的样本数量远大于其他类别的样本数量，这可能导致模型对少数类别的预测效果不佳。在特征变量中，数据倾斜表示某个特征值出现的频率远高于其他特征值，这可能导致模型对该特

Oo_Amy_oO·2023-12-30 07:01

机器学习系列06：决策树

决策树算法如何工作套用西瓜书上的一个图来说明决策树算法是如何工作的：我们挑选西瓜时，都会考虑西瓜脐部、色泽、根蒂以及敲一敲听声音等因素（特征），决策树就是对这些考虑因素进行逐个拆解，从而判断西瓜（样本）

加百力·2023-12-30 07:00

帆软FineBi V6版本经验总结

这时大数据时代用户思维是：1、数据的爆炸式增长，人们比起明细数据，更在意样本的整体特征、相互关系。2、基于明细的“小数据分析”到面向总体的“大数据分析”，是这个时代的大趋势。

大强哥666·2023-12-30 07:09

SVM（支持向量机）-机器学习

SVM的目标是找到这个超平面，使得距离超平面最近的训练样本点

普通研究者·2023-12-30 07:35

总体标准差、样本标准差、标准误差

我们之前学的标准差，指的是总体标准差，但是在现实中，由于样本数量很大，且都具有随机性，我们不可能得到全部的样本，所以要计算出总体标准差是不现实的。

Leon.ENV·2023-12-30 07:33

机器学习系列10：数据预处理——特征缩放

下载地址：https://archive.ics.uci.edu/dataset/109/wine这个数据集含有三种不同的红酒，共178个样本，每个样本由13个不同化学属性。

加百力·2023-12-30 07:02

7+WGCNA+机器学习+泛癌生信思路,非肿瘤也能结合泛癌分析

结果解读：DEG筛选和数据预处理数据在箱线图中进行了标准化，不同的颜色代表不同的数据集，行代表样本，列代表样本中的基因表

生信风暴·2023-12-30 07:01

梦云姐的日记（2019年3月1日）

第一件事：做出入库的表格，同事做好了样本让我照做，在做的时候他把表格里的日期1到14号改了，而后让我照做，把余下的改了。

梦云姐·2023-12-30 06:05

我正在读张萌萌姐《从受欢迎到被需要：高情商决定你的社交价值》读书会，我在第15组，欢迎你也来学习

如何做一个能成事的人的方法，用问题答案的正负能量来加减分得分越高现实成就越大，反复讲故事反复复盘挤

朱桐同学·2023-12-30 05:37

17.深度学习之计算机视觉-1

17.1图像增广图像增广（imageaugmentation）技术通过对训练图像做一系列随机改变，来产生相似但又不同的训练样本，从而扩大训练数据集的规模。

大勇任卷舒·2023-12-30 05:20

机器学习之K-means聚类

聚类是一种无监督学习方法，它试图将数据集中的样本划分为具有相似特征的组（簇）。K-means算法的目标是将数据集划分为K个簇，其中每个样本属于与其最近的簇中心。

贾斯汀玛尔斯·2023-12-30 05:34

laafeer·2023-12-30 05:31

K-means 聚类算法分析

算法简述K-means算法原理我们假定给定数据样本X，包含了n个对象，其中每一个对象都具有m个维度的属性。

夏天是冰红茶·2023-12-30 04:42

Llama 美洲鸵（大羊驼）改进之一：均方层归一化RMSNorm

LayerNorm)RootMeanSquareLayerNormalization(RMSNorm)原理对特征张量按照某一维度或某几个维度进行0均值，1方差的归一化操作LayerNorm是一种标准化方法，它计算一个样本的均值和方差

量化交易曾小健(金融号)·2023-12-30 03:07

机器学习距离度量方法

机器学习算法中，经常需要判断两个样本之间是否相似，比如KNN，K-means，推荐算法中的协同过滤等等，常用的套路是将相似的判断转换成距离的计算，距离近的样本相似程度高，距离远的相似程度低。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2023-12-30 01:04

Focal Loss-解决样本标签分布不平衡问题

文章目录背景交叉熵损失函数平衡交叉熵函数FocalLoss损失函数FocalLossvsBalancedCrossEntropyWhydoesFocalLosswork?针对VidHOI数据集Reference背景FocalLoss由何凯明提出，最初用于图像领域解决数据不平衡造成的模型性能问题。交叉熵损失函数Loss=L(y,p^)=−ylog(p^)−(1−y)log(1−p^)Loss=L(y

路过的风666·2023-12-30 01:29

linux iptables简介

INPUTOUTPUTFORWARDPREROUTINGPOSTROUTING（所有链的名字要大写）pre…之前post…之后filter表iptables默认操作就是这个表实现防火墙的功能：屏蔽或准许端口ip主要和主机自身相关，真正负责主机防火墙功能的

datacom_chen·2023-12-30 00:25

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