蓄水池采样第111页

RNN网络架构解读|词向量模型|模型整体框架|训练数据构建|CBOW和Skip-gram模型|负采样方案

文章目录RNN网络架构解读词向量模型模型整体框架训练数据构建CBOW和Skip-gram模型负采样方案RNN网络架构解读递归神经网络实际上就是普通的神经网络的部分进行修改更新：实际上常用于时间序列的更新

Micoreal·2023-02-05 11:31

基于negative sampling（负采样）的CBOW模型、skip-gram模型

negativesampling的CBOW模型（一）基于negativesampling的CBOW模型与基于hierarchicalsoftmax的CBOW模型不同：基于negativesampling的模型采用随机负采样法计算概率

你好星期一·2023-02-05 11:30

基于高频词抽样+负采样的CBOW模型

模型word2vector之CBoW模型详解_tt丫的博客-CSDN博客2、基于分层softmax的CBOW模型基于分层softmax的CBoW模型详解_tt丫的博客-CSDN博客3、基于高频词抽样+负采样的

tt丫·2023-02-05 11:00

区分总体标准差、样本标准差与标准误

因此，必须对总体进行抽样观察（采样）。由于我们是利用抽样来对总体的分布进行推断，所以抽样必须是随机的，抽样值应视为一组随机变量。由于抽样的目的是为了

hotlong·2023-02-05 11:45

MVS网络的一点思考

MVS网络同样如此，对于单一尺度的方法，将深度假设采样作为类别标签，逐像素分类或回归（计算期望）。对于

朽一·2023-02-05 10:53

致所有人

由于学校有密接，全校师生都得等待着疾控中心来采样进行核酸。此时的天已经暗的不算晚了，大抵是六点多中才逐渐从渐变的云霞中转入漆黑，但对面的教学楼却是前所未有的灯火通明。

散人lkl·2023-02-05 10:51

【11.4修复】csmsc数据集制作快捷工具

csmsc数据集制作快捷工具——保姆级教程【更新日志】11.4对音频采样率声道数进行调整，以解决GPU爆炸的问题用途在训练自定义语音合成模型时，需要仿照标准格式制作自己的数据集（这个项目是针对[类似csmsc

AI Studio·2023-02-05 09:06

滤波算法详解

在滤波时，将N个周期的采样值计算平均值，算法非常简单。当N取值较大时，滤波后的信号比较平滑，但是灵敏度差；相反N取值较小时，滤波平滑效果差，但灵敏度好。

wei2023·2023-02-05 09:19

OFDM系统同步技术的matlab仿真,包括符号定时同步,采样钟同步,频偏估计

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述在单载波系统中，载波频率的偏移只会对接收信号造成一定的幅度衰减和相位旋转，这可以通过均衡等方法来加以克服。而对于多载波系统来说，载波频率的偏移会导致子信道之间产生干扰。OFDM系统内存在多个正交子载波，其输出信号是多个了信道信号的叠加，由于子信道相互覆盖，这就对它们之间的正交性提出了严格的要求。无线信道时变性的

我爱C编程·2023-02-05 09:45

（读Yolo3源码发现的不会的函数）Pytorch常用函数记录-pretrained-torch.nn.Upsample()函数-torch.cat-a.permute-a.view()等

2、torch.nn.Upsample()函数实现上采样importtor

小馨馨的小翟·2023-02-05 08:22

31.Linux-wm9876声卡驱动(移植+测试)

本节学习目的1)分析Linux中的OSS声卡系统2)移植wm9876声卡3)使用madplay应用程序播放mp31.声音三要素采样频率音频采样率是指录音设备在一秒钟内对声音信号的采样次数,常用的采样率有

weixin_34250709·2023-02-05 02:25

又咬又嚼

在灰色云泥层凿出一个口子硬生生的探出个头射出三道光刚好刺眼就被流动的浓云盖过忽阴忽明核酸采样点的人儿眼光呆滞语气无力相比眼神犀利的保安显得更像一条条蠕动的虫没有脾气的张开那失语的嘴巴抬头又看了看天空刚才那阳光已挣扎开浓云四射大地虽然短暂但大地一片光亮追着光跑的小孩显然心里只有光斑竹更好奇的是哪时候去拔掉智齿

一夕秉·2023-02-04 23:07

2023.2.3 openmmlab ai训练营直播笔记（未美化条理完整）

mmcls理论、答疑、布置作业、超算平台使用定义数据、数据预处理、基于dataset，做dataload做采样；写模型（nn.module），前传计算图devicecuda传入gpu计算；optimizer

千恋茉子·2023-02-04 19:42

语音信号处理 —— 笔记（一）音频信号处理

2.采样频率传感器的探测频率，即为采样频率。根据采样定理得到采样频率。采样定理（Nyquist-Shannon定理）定义：用来描述给定带宽的最高传输速率。整数周期

叮叮车不是车·2023-02-04 19:01

DSP TMS320C5509A 控制DDS AD9854芯片进行AM幅度调制

调幅就是用调制信号的幅度控制载波的幅度，对于AD9854，就是用AD采样到的音频信号的幅度控制AD9854幅度寄存器的值，就完成了调幅的过程。平时该幅度寄存器为最大值输出。程序如下：inte

夕阳下的枫林·2023-02-04 19:54

抽个上上签吧

走向核酸检验人员时，第一次被指导要发出“啊”的声音，于是两次好好发声后，才被仔细地采样放走。今天的工作人员好像挺不一样的，离开的时候这样想到。尤其是

懒兔少女·2023-02-04 17:24

opencv——图形金字塔、轮廓、模板

=cv2.imread("AM.png")cv2.imshow("img",img)cv2.waitKey()cv2.destroyAllWindows()print(img.shape)第一种：向下采样方法

一瞬にして失う·2023-02-04 17:01

信号基础知识----线性调频信号LFM //matlab命令：chirp

第二章P33clc;closeall;clearall;%参数----------------------------------f0=1000;T=5;%时宽，时间总长B=10;%带宽fs=100;%采样频率

weixin_30326741·2023-02-04 16:23

DeepLabV3+学习笔记

在DeepLabV3中作者通过使用ASPP可以获得任意分别率（理论上是这样的，但是有GPU计算内存的限制）的特征图，然后通过线性插值上采样得到最后输出。

JackWang(dog)·2023-02-04 15:13

python ransac拟合曲线,随机抽样一致算法（Random sample consensus，RANSAC 简单版）PYTHON实现...

RANSAC可以理解为一种采样的方式，所以对于多项式拟合、混合高斯

delawarearthur·2023-02-04 14:48

随机抽样一致算法(RANSAC, Random Sample Consensus )

RANSAC算法是一种通过采样集合S，以及已知的数据模型，确定模型参数的方法。该算法主要用于集合S中存在野值时模型参数的求解，对于不存在野值的情况，该方法同样适用。

nwpulei·2023-02-04 14:11

【点云处理技术之PCL】随机采样一致算法（Random sample consensus，RANSAC）

文章目录1.RANSAC介绍2.RANSAC与最小二乘法3.RANSAC思路流程4.代码举例1.RANSAC介绍应用范围：曲线拟合、地面拟合、图像拼接。RANSAC是“RANdomSAmpleConsensus（随机抽样一致）”的缩写，这个算法于1981年由FischlerandBolles首次提出。它是一种迭代方法，用于从一组包含局内点Inliers和局外点outliers的数据中，通过迭代的方

非晚非晚·2023-02-04 14:07

RANSAC（Random sample consensus）随机采样一致--边缘检测模型拟合方法

C++源码，学习一下#include#include"LineParamEstimator.h"LineParamEstimator::LineParamEstimator(doubledelta):m_deltaSquared(delta*delta){}/**********************************************************************

Synioe·2023-02-04 14:07

RANSAC: Random Sample Consensus

目录RANSAC算法基本思想和流程迭代次数推导参考RANSACRANSAC(RAndomSAmpleConsensus,随机采样一致)算法是从一组含有外点(outliers)的数据中正确估计数学模型参数的迭代算法

A_cainiao_A·2023-02-04 14:04

MATLAB 灰度重采样--双线性插值法

MATLAB灰度重采样–双线性插值法本文主要是借鉴，博客园jianguo_wang老师的文章，总结的自我笔记。为的是方便自己以后查看，仅此而已。十分感谢！重新取样将会在缩放图片时更改图像数据的数量。

酸酸~sour.·2023-02-04 13:24

使用傅里叶级数展开法从谐波的和中产生方波（Matlab代码实现）

2运行结果3参考文献[1]肖勇,赵伟,黄松岭.基于离散傅里叶级数的非同步采样下谐波功率测量算法[J].电工技术学报,2018,

我爱Matlab编程·2023-02-04 13:13

秋游淌豆寺

今泉源在岩壁上，水自岩缝流出，经凿石修建的长方形池，顺山势北流，汇于石坝拦截的蓄水池内。泉旁伴有一株挺拔高大的古银杏树。

涛头立·2023-02-04 13:16

利用对比学习来提升采样质量

论文题目的意思是：在不平衡的原始数据上，通过对比学习(ContrastiveLearning)来提升开放式采样效果。其出发点是：当前对比学习许多下游任务上都取得显著成效，尤其在不平衡数

烛之文·2023-02-04 12:56

Python GDAL获取坐标系，转投影，重采样

获取栅格数据基本信息defGetGeoInfo(FileName):ifexists(FileName)isFalse:raiseException('[Errno2]Nosuchfileordirectory:\''+FileName+'\'')SourceDS=gdal.Open(FileName,gdal.GA_ReadOnly)ifSourceDS==None:raiseException

balabalaxi~·2023-02-04 12:37

蓄水池抽样

摘要:蓄水池抽样入门【对数据分析、人工智能、金融科技、风控服务感兴趣的同学，欢迎关注我哈，阅读更多原创文章】我的网站：潮汐朝夕的生活实验室我的公众号：潮汐朝夕我的知乎：潮汐朝夕我的github：FennelDumplings

·2023-02-04 12:45

语音信号的2ASK的调制解调，编码解码，还有它的误码率，功率谱

%%--通信原理大作业--%%clear;clc;closeall;filename='myspeech.wav';%填音频文件名%%信号预处理Fs_low=8e3;%降采样频率[x,fs]=audioread

小陈IT·2023-02-04 11:06

CRF后处理技术--学习笔记

使用原因：使用反卷积层进行上采样，虽然可将特征图恢复到原图尺寸，但也造成了特征损失，导致了分类目标边界模糊的问题。

Wsyoneself·2023-02-04 11:59

机器学习10-信用卡反欺诈模型

文章目录1.数据准备2.数据采样3.建模与调参最终代码1.数据准备#信用卡反欺诈模型#识别数据中的虚假信息importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

哎呦-_-不错·2023-02-04 10:57

计算广告（人工智能）

计算广告互联网广告的商业模型合约广告竞价广告程序化交易广告广告系统架构图计算广告的相关算法用户画像点击率预估样本采样特征抽取与组合模型训练模型评估广告检索广告排序／选择相关书籍互联网广告的商业模型合约广告合约广告一般在门户网站和视频网站中较为常见

Lei_yiyi·2023-02-04 10:21

一次核酸检测

很快就轮到我了，一位穿防护服的叔叔把我的采样码扫了一下，另一位阿姨对我说:“张大嘴巴说啊。”我脱下口罩，也跟着说:“啊。”在做的时候嗓子有一点难受，不过一会儿就好了

心如止水8888·2023-02-04 10:40

8、集成学习知识点

更像是一种训练策略bagging：（有放回采样，用同一模型训练）boosting：（基模型的训练集按照某种策略每次都进行一定的转化，如权重）stacking：（将预测值作为新的训练集，再在模型中训练）（

爱补鱼的猫猫·2023-02-04 09:48

tensorboard显示数据不全

进行一个时间序列数据预测结果显示的时候，遇到了这么个问题可以看出来，相邻两点的Step有一定的间隔，说明对显示结果的采样是有间隔的，结果显示不全。

xiyanjoy·2023-02-04 08:15

【目标检测】Fast RCNN基本思想和网络结构以及论文补充

文章目录fast-RCNN一、fast-RCNN简介二、fast-RCNN算法的3个步骤1.概念：训练数据的采样（正负样本）2.分类器3.边界框回归器4.多任务损失函数三、论文解析补充1.R-CNN的缺点

Jul7_LYY·2023-02-04 08:12

Dropout是什么？为什么Dropout可以防止过拟合？

策略旨在训练过程中按照一定的概率（一般情况下：隐藏层采样概率为0

技术宅zch·2023-02-04 08:42

深度学习-加载MNIST数据集

'''importnumpyasnp#1.采样数据data=[]#保存样本集的列表foriinrange(100):#循环采样100个点x=np.random.uniform(-10.,10.)

Big Whale·2023-02-04 08:23

Cesium中dem或tif转terrain用于地形发布 CesiumLab系列教程

一般来说地形是一个三维引擎的基础数据，很多其他数据的显示都要依赖地形，比如影像数据需要贴合在地形上展示，POI点需要采样地形高程，鼠标交互需要获取鼠标交互位置点。

Cesium实验室·2023-02-04 08:53

2020年9月总结

3.工作繁忙采样中4.育儿MO，注意饮食，按摩，偶尔有痰，胃口好转，会唱好多歌了。YO，月考学习成绩比开学初小测提升了20名，陪伴加开导。买英语点读笔，学习效率提高。5.理财无记账，无理财。

捣蛋的yoyo·2023-02-04 07:43

pytorch中关于distributedsampler函数的使用

目录关于distributedsampler函数的使用1.如何使用这个分布式采样器2.关于用不用这个采样器的区别总结关于distributedsampler函数的使用1.如何使用这个分布式采样器在使用distributedsampler

·2023-02-04 03:37

信用卡交易欺诈数据检测

背景目标案例流程方案一：下采样方案二：采用SMOTE技术来处理数据不平衡问题，SMOTE(SyntheticMinorityOver-samplingTechnique)，即：合成少数样本过采样技术(1

非畅6 1·2023-02-04 00:03

集合卡尔曼滤波（EnKF）原理及样例应用

它与PF的相同点是都采用了采样粒子的集合来表示状态概率空间，但EnKF在更新步使用卡尔曼更新，该方法以集合的形式进行模拟预报和分析更新这两个过程,通过模式状态的集合来表征误差协方差的信息,以最小化观测值和模拟值的误差协方差为约束条件

uniquetzh·2023-02-04 00:22

深度学习中几种常用增强数据的库

裁剪：在裁剪的过程中，对图像的一部分进行随机采样亮度：增加或者减少图像的亮度缩放：缩放图像可以向外缩放或向内缩放。向外缩放时，图像大小增大，向内缩放时图像大小减小添加噪声：可以

不吃·2023-02-03 23:02

采样softmax（Sampled softmax ）

Sampledsoftmax原文：https://www.tensorflow.org/extras/candidate_sampling.pdf假设有一个单分类问题。训练集中的每个样本包含一个上下文和一个目标类。将给定上下文时，目标类为写作概率我们使用函数产生softmaxlogits，即对数化的概率：其中是一个不依赖的函数。在完整的softmax训练中，对于每个训练样本，都需要对所有的分类计算

manlier·2023-02-03 19:49

Diffusion 扩散模型（DDPM）详解及torch复现

文章目录torch复现第1步：正向过程=噪声调度器Step2:反向传播=U-NetStep3:损失函数采样Training我公众号文章目录综述：https://wangguisen.blog.csdn.net

WGS.·2023-02-03 18:10

[总结] DDPM Diffusion模型各阶段训练和采样过程方案细节和代码逻辑汇总

DDPMDiffusion模型训练和采样过程细节汇总算法回顾框架理解DDPM训练过程采样过程Text-guiledDDPM训练过程采样过程Null-textguiledDDPM训练过程采样过程项目代码训练过程

_Summer tree·2023-02-03 18:35

千字好文，基于未采样GraphSage算子和DGL实现的图上 Edge 回归

千字好文，基于未采样GraphSage算子和DGL实现的图上Edge回归历史图算法相关文章：(1）一文揭开图机器学习的面纱，你确定不来看看吗(2)graphSage还是HAN？

算法全栈之路·2023-02-03 18:33

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