正负样本第75页

论文浅尝 | KGQR: 用于交互式推荐的知识图谱增强Q-learning框架

然而，RL方法有一个普遍的样本效率问题，即训练有效的推荐策略需要大量的交互数据，

开放知识图谱·2023-11-05 11:07

样本不均衡之难易不均衡

更好的阅读体验请跳转至样本不均衡之难易不均衡上篇看样本下菜的FastBERT提到样本有难易，通过利用样本的这个特性，可以在推理上进行加速，除了在推理上可以利用，在训练时也可以利用，本篇就来说怎么在训练时更充分的利用样本有难易的特性

小蛋子·2023-11-05 11:07

numpy中几种随机数生成函数的用法

其返回结果中的每一个元素是服从0~1均匀分布的随机样本值，也就是返回

别致的SmallSix·2023-11-05 11:31

全球250米年度城区范围产品数据

简介全球250米年度城区范围产品（MGUP）基于现有的城区产品CCI-LC、MCD12Q1和GlobeCover产品经样本清洗自动化得到可靠的多时序城区样本。

此星光明·2023-11-05 11:59

2018-07-05效应量集合

2018-07-05更Cohen’sd值描述效应量配对样本上如何计算呢？

赵晨西西西西·2023-11-05 08:25

手写体汉字识别(分割+卷积识别)[2021课设论文]

（tensorflow2搭建模型pandas数据处理matplotlib可视化显示）文章目录1选题背景2卷积神经网络概述3主要主要工具库说明4样本数据获取方式5算法实现5.1图片预处理5.2模型搭建6结果说明

Windalove·2023-11-05 08:34

阿里云天池学习赛之恶意程序检测（学习笔记）

1：构建的特征有a:不同样本调用api,tid,index的频次信息b:对数值字段采用mean，max，min等函数生成数值特征c:对api调用tid的次数统计形成特征（采用pd.pivot_table

韩立 •·2023-11-05 06:17

【新人赛】阿里云恶意程序检测 -- 实践记录11.10 - XGBoost学习 / 代码阅读、调参经验总结...

然后再对训练样本的分布做一些调整，

Yanqiang_CS·2023-11-05 06:11

WXK+ 分布外鲁邦 AugMax: Adversarial Composition of Random Augmentations for Robust Training

AugMix使用多种的增强方法来加强收敛，而对抗训练通过生成困难的对抗样本来spottheweakness。由此启示，作者提出Aug

hoix·2023-11-05 05:49

读书笔记17：Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data

https://arxiv.org/pdf/1805.07984.pdf看过之后有一个思考，adversarialattack的目标是事先选定一个class，然后选择攻击方式，尽可能使得模型把样本分类成这个类别

b224618·2023-11-05 04:37

20211112_《活法》改变“思维方式”，人生将发生180度转变。

（-100~+100）因为思维方式存在正负值，所以它在我们的人生中是最重要的决定性因素，决定了人生的结果。纵使才华出众，但没有正确的思维方式和人生理念，纵使有短暂的成就，但也只是

阿婕Jane·2023-11-05 04:13

线性代数第六章二次型

二、标准形2.1惯性定理：正负惯性指数2.2合同：，其中C可逆化为标准形：配方法、正交变换法。三、正定3.1

至善迎风·2023-11-05 02:18

C/C++ 下标运算符subscript、后缀表达式、正负下标

提问：如果我们要获得a数组的第二个元素，请问一下那种方式可以达到要求。inta[]={1,2,3,4,5,6};cout#includeusingnamespacestd;intmain(){intintArray[1024];/*初始化，intArray:{0,1,2,3,4...1023}*/iota(intArray,intArray+_countof(intArray),0);cout.其

我叫RT·2023-11-04 23:05

【C++】关于数组是否可以使用负数下标

但实际上C++支持正负下标。负下标必须在数组边界内；否则结果不可预知。

Quentin_HIT·2023-11-04 23:02

远离负面情绪，做一个情绪稳定的人

但正如有阳光的地方就有阴影，正负情绪也是一对双生子，我们不可能一直都是正能量满满的状态，也会有消极时候的存在。

翟兆帅·2023-11-04 23:54

[学习笔记] [机器学习] 4. [下] 线性回归（线性回归、损失函数、优化算法：正规方程，梯度下降、Boston房价预测、欠拟合和过拟合、正则化、岭回归、模型保存与模型加载）

梯度下降和正规方程的对比问题梯度下降正规方程学习率需要选择合适的学习率不需要求解特点需要多次迭代求解一次运算得出线性问题可以解决可以解决非线性问题可以解决不可以解决时间复杂度难以直接给出的（受到初始值、学习率、迭代次数等多种因素的影响）O(n3)O(n^3)O(n3)适用场景特征数量多（特征数是特征的个数（列的个数），不是样本的数量

Le0v1n·2023-11-04 23:15

机器学习各种算法以及开发具体流程+API具体实例+案例的实现

2、非监督学习：特征值1000个样本】机器学习算法的分类：1监督学习（预测）重点//分类：k-近邻算法，贝叶斯分类，决策树与随机森林，逻辑回归，神经网络（目标是离散型）（样本属于哪一个类别）//大多数算法应用非常

evanwusi·2023-11-04 23:14

【STM32F429开发板用户手册】第35章 STM32F429的FMC总线应用之驱动AD7606（8通道同步采样, 16bit, 正负10V）

mod=viewthread&tid=93255第35章STM32F429的FMC总线应用之驱动AD7606（8通道同步采样,16bit,正负10V）本章节为大家讲解FMC总线驱动数模转换器AD7606

硬汉嵌入式·2023-11-04 23:33

熬夜真的会死人，你会放下你的手机吗？

最近，《国际时间生物学》杂志发布一篇“作息与发病率和死亡率的关系”的重量级文章：通过研究英国50万人的样本发现，晚上不睡早晨起不来的人比早睡早起的人死亡风险高出10%！

时代精英赢家·2023-11-04 21:01

GPT系列发展及技术：GPT1到GPT3的发展，InstructGPT的RLHF流程，GPT４

Decoder微调方法--fine-tuningVSPromptingGPT1-GPT3GPT1预训练+微调1、无监督预训练2、有监督微调对子任务构造不同数据输入和bert对比GPT2-语言模型是多任务的学习器小样本学习

榴莲_·2023-11-04 20:06

opencv+python识别猪

背景：在车载监控回传的视频里判断该车里是否有猪解决思路：在回传视频里做物体识别，如果有猪就框出来并且给出一个代表值day12021-10-27设想：物体识别，并且在图中框出来猪1.找正样本最开始对正样本负样本

篮球和只因·2023-11-04 19:14

[code] 利用多进程加快视频/图片做样本

我们的训练样本都需要自己来制作，目前的样本在多段视频的固定位置可以截取。我采用了多进程同时跑多个视频然后截图保存为了区分是哪一个视频的截图，在命名上做了小区分。

壹刀_文·2023-11-04 19:18

SPSS单样本K-S检验

目录1.单样本K-S检验2.SPSS实现3.结果分析1.单样本K-S检验单样本K-S（Kolmogorov-Smirnov）检验是一种非参数的假设检验方法，用于

抱抱宝·2023-11-04 18:40

SPSS两独立样本的非参数检验

目录1.两独立样本的非参数检验2.SPSS实现3.结果分析1.两独立样本的非参数检验两独立样本的非参数检验是用于比较两个独立样本的分布差异的一种统计检验方法。它

抱抱宝·2023-11-04 18:32

【机器学习】四、计算学习理论

对于二分类问题，给定样本集假设所有样本服从一个隐含未知的分布DDD，所有样本均独立同分布（independentandidenticallydistributed）。令h为样

TwcatL_tree·2023-11-04 18:35

随想之朋友

见贤思齐，见不贤自省，相当于以别人大样本的思维、行事、生活方式来为自己找一条有效进步的路径。

尘世知行者·2023-11-04 17:58

2022-04-212022年4月21日《儿童教育纪律》培训总结—王卫静春蕾四幼

感悟：在日常生活中，我们经常会听到家长抱怨自家的孩子不够自律，像做作业这样本来可以很快完成的事情非得让自己在旁边盯着，一个不留神就是把注意力给分散到别的地方去了，学习效率太低，不仅是苦了孩子，更是累惨了家长

幸福来敲门_b8c6·2023-11-04 17:10

毕业五年新起航

初到上海的第一年，一切都是那么的陌生又新鲜，与初到上海的新同事租住在一起，日子一天天有序的进行，每天早上9点到公司打卡，然后梳理收到的样本、按照sop

梅沁沁·2023-11-04 17:08

动手学深度学习：1.线性回归从0开始实现

开始实现1.手动构造数据集2.小批量读取数据集3.初始化模型参数4.定义模型和损失函数5.小批量随机梯度下降更新6.训练完整代码1.手动构造数据集根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集，任务是使用这个有限样本的数据集来恢复这个模型的参数

shlyyy·2023-11-04 16:06

代码冲突解决

远程仓库修改本地代码修改接下来我们push一下如果使用IDE冲突内容如下：我们可以使用自带的工具进行修改我们选择接受自己改动的即可如果使用git工具怎么去处理呢远程分支是这样本地是这样的add和commit

木土雨成小小测试员·2023-11-04 15:15

揭秘阿里云WAF背后神秘的AI智能防御体系

然而这些算法大多都以监督学习为主，通过标注的正负样本数据，

Ta oo·2023-11-04 14:13

卡方 matlab,matlab卡方分布卡方检验（Chi-square test)及其MATLAB实现 - 余姚娱乐网

2.卡方检验的应用条件四格表:1).随机样本数据；2).卡方检验的理论频数不能太小。两个独立样本比较可以分以下3种情况：1.所有的理论数T≥5并且总样本量n≥40，用Pearson卡方进行检验。

weixin_39797381·2023-11-04 14:10

SPSS-非参数检验

非参数检验（卡方（Chi-square）检验、二项分布（Binomial）检验、单样本K-S（Kolmogorov-Smirnov）检验、单样本变量值随机性检验（RunsTest）、两独立样本非参数检验

清，纯一色·2023-11-04 14:39

卡方检验(Chi-square test/Chi-Square Goodness-of-Fit Test)

它属于非参数检验的范畴，主要是比较两个及两个以上样本率(构成比）以及两个分类变量的关联性分析。其根本思想就是在于比较理论频数和实际频数的吻合程度或拟合优度问题。

ducode·2023-11-04 14:39

卡方线性趋势检验_卡方--有感

2×2两随机样本：SPSS，交叉表，chisquare配对：SPSS，交叉表，kappa，McNemarR×C1，双向无序：1.1比较多个构成比或率：SPSS，crosstable，chisquare1.2

琅邪杨文理·2023-11-04 14:39

“关注文体、聚焦表达”如何给孩子学习的空间？

在三位工作室老师提供样本课堂之后，南京市教研员芮琼老师从“言意”之间的关系、“阅读与表达”之间的关系方面作了点评，并在最后提出了，在这个主张的基础上如何体现学生学习、探究过程，提供足够的学生学习、探究的空间的问题

宝应陈林·2023-11-04 14:28

matlab里支持向量机SVM实例1葡萄酒分类

1.数据集介绍wine数据的来源是UCI数据库，记录的是在意大利同一区域上三种不同品种的葡萄酒的化学成分分析，数据里含有178个样本，每个样本含有13个特征分量（化学成分），每个样本的类别标签已给。

Studying 开龙wu·2023-11-04 14:17

高斯过程回归 | 高斯过程回归（Python）

它允许我们以一种灵活的方式建模数据的不确定性，并在小样本情况下表现出色。高斯过程是一种用于建模函数的分布的非参数方法。

算法如诗·2023-11-04 14:17

高压检测设备

高压数字表：单独使用，功能很简单，有2个正负极探爪，把2个探爪连接到高电压电容的2极，就可以在数码管小屏幕上直接显示实时的电压。

Gutie_bartholomew·2023-11-04 12:17

yolov5训练使用的负样本图片

以yolov5为例，可以生成同名txt文件内容为空即可，yolov5训练的时候会自动检测空样本数量并打印到终端

我是谁？？·2023-11-04 12:43

【音视频 | opus】RFC7845：Opus音频编解码器的Ogg封装(Ogg Encapsulation for the Opus Audio Codec)

目录概述1、介绍3、数据包结构4、GranulePosition✨4.1修复实时流中的间隙✨4.2Pre-skip✨4.3PCM样本位置✨4.4端部修整✨4.5对初始颗粒位置(Gra

wkd_007·2023-11-04 11:43

【Pytorch(四)】学习如何使用 PyTorch 读取并处理数据集

处理数据样本的代码可能会变得混乱且难以维护，因此PyTorch将数据集代码与模型训练代码相分离，从而获得更好的可读性和模块化。

zqwlearning·2023-11-04 11:11

使用pytorch处理自己的数据集

目录1返回本地文件中的数据集2根据当前已有的数据集创建每一个样本数据对应的标签3tensorboard的使用4transforms处理数据tranfroms.Totensor的使用transforms.Normalize

Q渡劫·2023-11-04 11:41

单尾检验和双尾检验

往往在纠结什么时候用单尾检验，什么时候用双尾检验那么事实上用单尾检验还是用双尾检验往往取决于你的实验目的和实验所想验证的想法那么我们举个例子来看下单，双尾检验的区别单尾检验假设我有A，B两组实验数据，总体满足：我们通常采用用样本估计总体的思想

小潤澤·2023-11-04 10:11

动手学深度学习——多层感知机

每一层都输出到上面的层，直到生成最后的输出——多层感知机（multilayerperceptron，MLP）:输入：X∈，表示n个样本的小批量，每个样本具有d个

和星星作伴_·2023-11-04 08:07

《动手实现深度学习》笔记（三）多层感知机

[线性模型可能出错]仿射变换中的线性是一个很强的假设，但实际上线性模型是可能会出错的，线性意味着单调，任何特征的增大都会导致模型输出的增大或减小（权重正负决定），对于图片倒置等操作也无法处理。 2.

Massif_Li·2023-11-04 08:37

从个人的中年危机谈到企业的中年危机

“以这5%要求35岁以下的招聘职位作为研究样本，我们大致研究了下不同地方对中年职场人的友好度。在各类企业中，要求35岁以下的职位比例最高的是国企，而民

清心涟漪·2023-11-04 07:59

python解析法解决一元线性回归

python解决一元线性回归课程链接解析法求一元线性理论基础代码课程链接链接:link.解析法求一元线性求面积与房价的线性关系理论基础求解问题：求一理想直线最能描述样本点增长趋势具体：求直线的w，b基本思想

关于楼主为什么这么懒这件事·2023-11-04 07:52

如何优雅地做一个一般的系统综述和meta分析？（二）

通常这个时候我们会发现：这些文献中表达的观点有可能相似，也有可能完全不同，不同的文章的研究样本量，效应值也不尽相同。这时候我们可以通过Meta分析的方法，把这些研究的结果综

西西街的Ocean·2023-11-04 05:00

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