自适应SVM

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念）

机器学习-基于支持向量机的分类预测（基础概念介绍）支持向量机超平面分类线方程：核函数核函数的作用常见的核函数案例支持向量机支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器
DMULLQ·2024-01-08 18:19

实现会拐弯的时间轴

宽度自适应且能拐弯的时间轴效果如下：背景大多数的水平时间轴，一行放不下的情况下，会出现滚动条。不在屏幕内的时间点只能通过拖动滚动条的方式来查看。这种实现方式，无法满足用户一眼就能看到所有时间点的需求。
江小虫儿·2024-01-08 15:43

【SpringCloud Alibaba笔记】（2）Sentinel实现熔断与限流

Sentinel中文文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html类似Hystrix，以流量为切入点，从流量路由、流量控制、流量整形、熔断降级、系统自适应过载保护
三介只鹤·2024-01-08 15:41

游戏开发中，你的游戏图片压缩格式使用ASTC了吗

文章目录ASTC原理：使用要求ASTC（AdaptiveScalableTextureCompression，自适应可伸缩纹理压缩）是一种高级的纹理压缩技术，由ARM公司开发并推广。
极致人生-010·2024-01-08 13:51

自适应块编码-High-capacity RDH-EI based on adaptiveblock encoding【2022】

一、研究背景1、基于RRBE的结构要求内容所有者在加密之前对图像进行额外的预处理，因此不适应于轻量级客户端应用程序；2、由于加密过程中邻近像素值之间的相关性被破坏，因此基于VRAE方案的嵌入率相对较低。基于块的VRAE方案主要利用块内像素的相关性来腾出空间进行数据隐藏。二、方法概括内容所有者首先将封面图像划分为块。然后，分组置换和按位流密码过程被应用于加密图像。在接收到加密图像时，数据隐藏者分析图
蹦卡拉卡yiyo·2024-01-08 12:40

Reversible Data Hiding in Encrypted Images Basedon Multi-MSB Prediction and Huffman Coding【2020】

思路首先，对原始图像每个像素的多个MSB进行自适应预测，并采用Huffman编码进行标记。然后，通过流密码对标记后的图像进行加密。最后，利用多MSB替换的方法，将空出的空间用于嵌入秘密信息。
蹦卡拉卡yiyo·2024-01-08 12:40

el-table魔改样式出现BUG，表格内容区域出现滚动条

问题：el-table表格内容区域在高度自适应的情况下冒出滚动条解决办法：代码排查后发现时我设置了fixed:“xxx”属性就会导致滚动条出现的问题，不设置则无。
ita_code·2024-01-08 12:57

textarea 内容自适应，高度向上扩展

效果：原理：监听textarea的input事件的scrollHeight变化（scrollHeight元素内容高度），赋值给height。再给textarea设置最大最小高度，padding为0（它自身的），保证上下限。代码：Documentbody{margin:0;}.wrapper{height:100vh;display:flex;flex-direction:column;color:
Dreamy_lin·2024-01-08 10:39

126基于matlab的孪生支持向量机（Twin support vector machine,TWSVM）是SVM的一种变形算法

基于matlab的孪生支持向量机（Twinsupportvectormachine,TWSVM）是SVM的一种变形算法。该采用WSVM进行二分类，程序已注释数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。
顶呱呱程序·2024-01-08 08:35

李沐-《动手学深度学习-02-目标检测

R-CNNa.算法步骤使用启发式搜索算法来选择锚框（选出多个锚框大小可能不一，需要使用Rolpooling）使用预训练好的模型（去掉分类层）对每个锚框进行特征抽取（如VGG,AlexNet…)训练一个SVM
叮咚Zz·2024-01-08 08:40

03. BI - 详解机器学习神器 XGBoost

学习总是一个循序渐进的过程，之前两节课的内容中，咱们去了解了LR和SVM在实际项目中是如何使用的，我给大家看了两个项目都是跟分类相关，一个是员工离职预测，一个是男女声音识别。
茶桁·2024-01-08 07:48

在百模大战中AI行业发展有何新趋势？

目录1.多模态AI2.自适应学习3.AI可解释性4.边缘计算5.AI与人类协作在百模大战中，AI行业的发展有以下几个新趋势：1.多模态AI多模态AI是指能够同时处理不同输入模式（如文本、图像、语音等）的人工智能技术
时光の尘·2024-01-08 07:16

文献阅读 - JADE：具有可选外部存档的自适应差分进化

文章目录标题摘要关键字结论研究背景I.INTRODUCTION常用基础理论知识II.BASICOPERATIONSOFDEIII.ADAPTIVEDEALGORITHMSA.DESAPB.FADEC.SaDED.jDE研究内容、成果IV.JADEA.DE/Current-to-pbestB.ParameterAdaptationC.ExplanationsoftheParameterAdaptat
太极生两鱼·2024-01-08 07:57

Sentinel限流熔断

introduction.htmlgithub文档：https://github.com/alibaba/Sentinel/wikiSentinel是一款面向分布式服务架构的轻量级流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来保障服务的稳定性
愚人钊呀·2024-01-08 07:45

（2024，少样本微调自适应，泛化误差界限，减小泛化误差的措施）多模态基础模型的少样本自适应：综述

Few-shotAdaptationofMulti-modalFoundationModels:ASurvey公和众和号：EDPJ（添加VX：CV_EDPJ或直接进Q交流群：922230617获取资料）目录0.摘要1.简介2.多模态基础模型的预训练3.多模态基础模型的少样本适应方法A.基于提示的微调适应方法B.基于适配器的微调适应方法C.基于外部知识的适应方法D.其他方法4.数据集和实验结果比较5
EDPJ·2024-01-08 05:13

图片填满父元素，自适应缩放

#max-width:100%相对于img本身的尺寸而言，最大的宽度为自身宽度#width:100%相对于父级宽度的1.等比例缩小垂直居中：按宽度等比列缩放或者可以选择按高度等比缩放.photo-box{display:table-cell;text-align:center;vertical-align:middle;overflow:hidden;width:88px;height:120px
付渐渐·2024-01-08 04:04

秃头DAY1 Android开发体验

目的实现菜单的打开与关闭技术图片大小设定android:layout_width=""设定图片宽度android:layout_height=""设定图片高度wrap_content自适应大小，强制性地使视图扩展
辞cccc·2024-01-08 04:03

支持向量机SVM在回归问题中的应用：支持向量回归SVR

本文摘录自支持向量回归SVR-数模百科你玩过放风筝吗？放风筝可有讲究哦，如果你能熟练地控制着那根风筝线，风筝就能在蓝天上自由自在地飞。想象一下，风筝就是你心中追求的那个答案，而风筝线的长短、指向，就像是指引你找到答案的线索。比如说，你在玩一个猜谜游戏，游戏里给你的提示就像是掌握在手里的风筝线，你得根据这些线索去猜风筝在天空中的具体位置。可是，风筝受风的影响，会不停地在空中变换位置。你的任务就是要依
小树modelwiki·2024-01-08 00:30

支持向量机SVM模型里的二元线性分类是什么

本篇转载自二元线性分类-数模百科如果对支持向量机SVM模型的所有知识点感兴趣，请移步支持向量机-数模百科二元线性分类是指我们有两个类别的分类任务，而且这两个类别是可以被一个直线（在高维空间称为超平面）完全分开的
小树modelwiki·2024-01-08 00:59

支持向量机SVM中的核技巧（核函数）应该怎么理解

本文转载自数模百科-支持向量机-核技巧假设你正在尝试分离两种油，一种是橄榄油，另一种是葵花籽油。它们在一个平的盘子里混合在一起，你试图用一条直线把它们分开。听起来很不可能对吧？因为在平的盘子里（或者说在二维空间里），这两种油混合在一起，无法分开。现在这个时候你把它们装在一个底面积更小的三维容器里，那么用不了一会儿，因为二者密度的差异，密度低的油会慢慢浮上去，密度大的油会慢慢沉下来。这就类似于“核技
小树modelwiki·2024-01-08 00:59

【数模百科】支持向量机SVM如何处理非线性数据——非线性SVM

本篇文章摘录自非线性SVM-数模百科，里面有非常详细的对SVM模型以及各种延伸模型的讲解，涵盖了所有的知识点以及重点，包括代码讲解。
小树modelwiki·2024-01-08 00:59

【数模百科】支持向量机中的线性SVM讲解以及实现办法

本篇文章来源于线性SVM-数模百科，里面有完整的关于支持向量机SVM模型的讲解，还有数据处理、应用、优缺点等重要知识点。首先，强烈建议大家把我之前的文章读一遍。
小树modelwiki·2024-01-08 00:27

MATLAB|基于PSO-BP神经网络的风电功率预测

风电功率预测方法概览二、PSO-BP算法流程结果一览下载链接主要内容该模型将粒子群算法与BP神经网络结合用于BP神经网络的训练，即优化BP网络中的连接权值和各项阈值，然后利用神经网络分布式并行处理优势、自适应学习能力以及较好的鲁棒性能对风电功率数据进行预测
科研工作站·2024-01-08 00:55

工智能基础知识总结--导出SVM要优化的问题

导出SVM要优化的问题对于上图中这样一个二分类线性可分问题，期望找到一个分类超平面将正负类分开，SVM就是一个用来寻找这样的分类超平面的算法。
北航程序员小C·2024-01-07 20:20

wordpress个人博客/杂志主题Pin Premium

PinPremiumWordPress主题是针对博主的时尚且自适应的Pinterest风格主题。
播客趣导航·2024-01-07 19:02

geemap学习笔记019：监督分类与精度验证（上）

GEE中的监督分类方法主要是包括以下几种，包括决策树、随机森林(RF)、贝叶斯、支持向量机(SVM)等。监督分类主要是包括以下几个步骤：(1)收集数据，包括待分类的影像数据以
静观云起·2024-01-07 19:22

web移动端常见面试题以及适配兼容问题

●定宽布局●一般移动端设计稿是640或者750的尺寸2、移动布局自适应不同屏幕的几种方式（1）响应式布局（2）100%布局（弹性布局）（3）等比缩放布局（rem）3、你们做移动端平时在什么浏览器上测试？
小薇同学v·2024-01-07 16:49

2018-05-29交易日志

一、量化模拟盘运行状况SVM预测----根据前30分钟的数据预测下一分钟的涨跌，仅设置简单的卖出条件判断预测准确率：49%买入卖出共成交：24笔盈亏：-5400下个交易日调整：1、调整为前10分钟数据‘
007刚下班·2024-01-07 14:45

微信小程序开发——评论功能

将comment容器设置为固定定位，高度设置为自适应，会根据textarea容器高度的变化来变化。textarea容器中最小高度，文本的行高都设置一致，这样就不会出现滚动条。
吃素的黑猫·2024-01-07 14:33

qam已调信号matlab相干解调,通信原理课程设计-基于MATLAB的M-QAM调制及相干解调的设计与仿真.doc...

调制及相干解调的设计与仿真班级：通信工程1411姓名：成绩：日期：2016年12月21日基于MATLAB的M-QAM调制及相干解调的设计与仿真摘要：正交幅度调制技术(QAM)是一种功率和带宽相对高效的信道调制技术，因此在自适应信道调制技术中得到了较多应用
看不见的天边·2024-01-07 05:27

分类3：机器学习处理read-wine（红酒）数据集代码

目录1介绍2导入常用的工具箱3导入数据集4MinMaxScaler归一化5分别使用svm、knn、决策树、随机森林进行实验6使用PCA降维，然后使用随机森林进行分类7GridSearchCV调整rf的参数
王小葱鸭·2024-01-07 03:04

大津法（OTSU）点云强度信息分割

目录一、相关介绍二、计算方法三、实现代码四、运行结果一、相关介绍大津法是一种灰度图像自适应的阈值分割方法，1979年由日本学者大津提出。大津法根据图像的灰度分布，将图像分成背景和前景两部分，前
点云处理·2024-01-07 02:41

uniapp 图片自适应不压缩

第一种图片原始宽高/缩放比例.img{width:90upx/1.2;height:60upx/1.2;}第二种image标签中的mode属性可以设置为widthFix，宽度不变，高度自动变化，保持原图宽高比不变。也可以给mode设置heightFix，width设置为inherit，高度不变，宽度自动变化，保持原图宽高比不变.img{width:90upx/1.2;height:inherit;
百事可乐☆·2024-01-07 02:26

CSS滑动门

wxx.jpg为了使各种特殊形状的背景能够自适应元素中文本内容的多少，出现了CSS滑动门技术。它从新的角度构建页面，使各种特殊形状的背景能够自由拉伸滑动，以适应元素内部的文本内容，可用性更强。
王玉伟的伟·2024-01-07 01:36

自适应分区

在很多计算机系统中，保护不同的程序或者一组程序不受其他程序的影响很重要。当然你也不希望一个应用去（不管是有意还是程序缺陷）打断或阻止其他程序的运行。为了解决这个问题，有些系统提供了”虚拟墙“（称为分区），来确保为每个分区提供一组经过工程设计的资源。主要的资源就是CPU时间，也可以包括其他的共享资源，例如内存和磁盘空间等。分区提供：（1）内存保护：每个分区都是独立的，由内存管理单元控制（MMU)（2
北原寒星101·2024-01-06 22:01

css 保持元素宽高比 随页面宽度变化高度自适应

目录1.效果展示2.代码内容3.代码解析（1）分析inner类写法（2）分析container类写法1.效果展示2.代码内容.item{background:red;width:50%;margin:0auto;}.inner{width:100%;height:0;padding-bottom:60%;position:relative;}.container{position:absolute
路光.·2024-01-06 22:04

OCS2 入门教程（三）- 最优控制模块

除此之外，您可能还希望为MPC提供一些参考轨迹、预定义模式计划（用于切换系统）和其他外部信息，如模型参数的更新（如在自适应控制设置中）、环境地图（如用于避免碰撞的SDF地图）等。
kuan_li_lyg·2024-01-06 21:40

MATLAB - 自适应 MPC（Adaptive MPC）

系列文章目录前言一、何时使用自适应MPCMPC控制使用线性时间不变(LTI)动态模型预测未来行为。在实践中，这种预测永远不会精确，而一个关键的调整目标就是使MPC对预测误差不敏感。
kuan_li_lyg·2024-01-06 21:37

Vivado IP核之浮点数乘除法 Floating-point

最近正在研究空域自适应抗干扰技术
迎风打盹儿·2024-01-06 19:14

SVM 保存和加载模型参数

在Python中，你可以使用scikit-learn库中的joblib或pickle模块来保存和加载SVM模型的参数。
不做梵高417·2024-01-06 19:01

基于K 邻近朴素贝叶斯LinearSVM机器视觉的害虫种类及数量检测程序代码+数据集

摘要.......................................................................................................................IABSTRACTII目录..................................................................
yushibing717·2024-01-06 19:55

面试官：如何实现两栏布局，右侧自适应？三栏布局中间自适应呢？

面试官：如何实现两栏布局，右侧自适应？三栏布局中间自适应呢？
C+ 安口木·2024-01-06 18:02

IDEA 2023快捷键

1、main|sout|psvm2、CTAL+D复制当前行3、ALT+SHIFT+↕可以把当前行代码进行移动4、CTRL+H类的继承继承结构5、CTRL+F12类的成员6、SHIFT+F6统一修改变量7
Code攻城狮·2024-01-06 09:17

饥人谷作业 -- css布局及其技巧

1.左右布局实际项目开发过程中遇到页面DIV左右布局的需求：左侧DIV固定宽度，右侧DIV自适应宽度，填充满剩余页面，（然后本人充当抄袭的急先锋，拾人牙慧了）首先提供传统的方案：左侧DIV（可以加个div
xiaoznz·2024-01-06 09:04

matlab svm核函数选择,SVM分类核函数及参数选择比较.pdf

Compu~rEngineering口4胁日ff0计算机工程与应用SVM分类核函数及参数选择比较奉国和FENGGuohe华南师范大学经济管理学院信息管理系，广州510006SchoolofEconomy
短鱼儿商学院·2024-01-06 08:35

svm核函数gamma参数_svm常用核函数介绍

blog.csdn.net/batuwuhanpei/article/details/52354822在吴恩达的课上，也曾经给出过一系列的选择核函数的方法：1、如果特征的数量大到和样本数量差不多，则选用LR或者线性核的SVM
weixin_39683692·2024-01-06 08:35

机器学习算法之不同SVM核函数效果比较

世界上有10种人：一种知道二进制一种不知道二进制最后一种以为这是个二进制笑话工程代码完整已上传：不同SVM核函数效果比较如图所示的两类数据，分别分布为两个圆圈的形状，这样的数据本身就是线性不可分的，此时咱们该如何把这两类数据分开呢
Mr Robot·2024-01-06 08:31

4种SVM主要核函数及相关参数的比较

本文将用数据可视化的方法解释4种支持向量机核函数和参数的区别简单地说，支持向量机(SVM)是一种用于分类的监督机器学习技术。它的工作原理是计算一个最好地分隔类的最大边距的超平面。
deephub·2024-01-06 08:26

CSS - 实现自适应分隔线的N种方法

1.伪元素+transform:translateX(-100%);//html我是分割线//css.title{position:relative;text-align:center;overflow:hidden;font-size:14px;color:#999;}.title::before,.title::after{content:'';display:inline-block;wid
kelly0721·2024-01-06 07:23

Python图像处理【16】OpenCV直方图均衡化

OpenCV直方图均衡化0.前言1.直方图均衡化算法2.全局直方图均衡化2.1使用最小-最大归一化缩放CDF2.2将输入RGB图像转换为LAB空间3.自适应直方图均衡化3.1算法原理3.2使用OpenCV
AI technophile·2024-01-06 07:17
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