蓄水池采样第121页

调参神器optuna学习笔记

主要的调参原理如下：1采样算法利用suggested参数值和评估的目标值的记录，采样器基本上不断缩小搜索空间，直到找到一个最佳的搜索空间，其产生的参数会带来更好的目标函数值。

ASKED_2019·2023-01-12 21:40

【从零开始学习深度学习】46. 目标检测中锚框的概念、计算方法、样本锚框标注方式及如何选取预测边界框

目录1.锚框介绍1.1生成多个锚框2.交并比--Jaccard系数3.标注训练集的锚框4.输出预测边界框---非极大值抑制方法总结1.锚框介绍在目标检测算法中通常会在输入图像中采样大量的区域，然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标

阿_旭·2023-01-12 20:19

matlab 功率谱密度汉宁窗_【转】功率谱密度相关方法的MATLAB实现

1.基本方法周期图法是直接将信号的采样数据x(n)进行Fourier变换求取功率谱密度估计的方法。假定有限长随机信号序列为x(n)。

weixin_39596720·2023-01-12 19:41

pytorch: 上采样和PixelShuffle

文章目录0、什么是上采样？

啊菜来了·2023-01-12 18:11

自动驾驶——平均道路曲率计算

我们在使用的时候，当X距离很小时，通过采样点计算，即可求出平均道路曲率，用于后续的前馈弯道控制。附上我的手写推导，字，凑合着看吧。。。。。2022120700

Jack Ju·2023-01-12 16:12

音频格式对ASR模型的影响

如果你写过read或load音频文件的程序，你会发现，音频数组和采样率通常会同时出现。如果你不知道采样率是什么，可以看看这篇文章。

warpin·2023-01-12 15:31

SLT2021: HOW FAR ARE WE FROM ROBUST VOICE CONVERSION: A SURVEY

我们发现采样率和音频持

ruclion·2023-01-12 13:45

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16

冷冻工厂·2023-01-12 13:05

linux nmi,NMI是什么

NMIpin–deliverymodeNMImessagesthroughsystembusorlocalAPICserialbusNMI通常用于通知操作系统发生了无法恢复的硬件错误，也可以用于系统调试与采样

山山笔记·2023-01-12 12:17

【Paper】Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

本文贡献GCNs超越了网格采样的局限性，并成功地应用于不规则（或非网格）数据的表示和分析。

pangpd·2023-01-12 12:11

论文阅读笔记之Deformable Convolutional Networks

通过额外的偏移量参数增强空间位置采样能力，并从目标任务中学习偏移量，不需要附加偏移量监督。新模块可以很容易的在现有网络中进行替换，通过标准反向传播很容易进行端到端的训练

AICVer·2023-01-12 12:40

图卷积神经网络--Graph Convolutional Networks for Hyperspectral Image Classification

除了网格采样的局限性，最近提出了图卷积网络（GCN），并成功地应用于不规则（或非网格）数据的表示和分析。在本文中，我们从HS图像分类的角度对CNN和GCN（定性和定量）进行了深入研究。

你这个代码我看不懂.·2023-01-12 12:39

深度之眼Paper带读笔记GNN.05.TransE/H/R/D

文章目录前言论文结构导读研究背景Trans系列算法概述数据集简介研究成果研究意义摘要论文结构论文精读知识树算法模型总览算法系列图谱Notation细节一：TransE模型精讲负采样的trickTransE

oldmao_2000·2023-01-12 10:10

68.多尺度目标锚框的代码实现

比如，我们可以在输入图像中均匀采样一小部

chnyi6_ya·2023-01-12 08:32

（二）对图像进行预处理（灰度化，二值化）

对图像进行预处理（灰度化，二值化）一、图像灰度化处理图像灰度化是指每个像素只有一个采样颜色的图像，这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度。

AgentPotato·2023-01-12 08:57

几种特殊的卷积（转置卷积，空洞/膨胀卷积····）

stride为1的时候，当kernel为3padding为1或者kernel为5padding为2一看就是卷积前后尺寸不变一：转置卷积上采样的方法举例：最近邻，双线性插值，双立方插值等转置卷积：上采样的一种方法

郑建宇Jy·2023-01-12 07:41

数据图像处理——期末复习知识点二2（含matlab简单命令考察）

~期末复习知识点2二、综合题三、填空题四、MATLAB简单命令1.读写图像文件2.图像类型转换3.图像的增强4.运算函数二、综合题几何变换图像压缩微分锐化三、填空题1.数字图像的质量在很大程度上取决于采样和量化中所用的采样数和灰度级

留家里哦哦哦·2023-01-12 06:04

R语言随机森林 Random Forest 交叉验证 error.cv Gini指数画图

data=read.csv("L6_filter.csv",row.names=1,header=T)#设置随机种子数，确保以后再执行代码时可以得到一样的结果set.seed(123456789)#数据随机采样设置

qsub·2023-01-12 00:28

十大机器学习算法（二）—— 决策树与随机森林（学习笔记）

将若干个弱分类器的分类结果进行投票选择，从而组成一个强分类器bagging不用单棵决策树来做预测，增加了预测准确率，即不容易过拟合，减少了预测方差如果训练集大小为N，对于每棵树而言，随机且有放回地从训练集中的抽取N个训练样本（采样方式称为

AwesomeDong·2023-01-12 00:56

【YOLO系列】YOLOv8算法（尖端SOTA模型）

主要结构思想的体现在C3模块，这里也是梯度分流的主要思想所在的地方；PAN-FPN：双流的FPN，必须香，也必须快，但是量化还是有些需要图优化才可以达到最优的性能，比如cat前后的scale优化等等，这里除了上采样

心无旁骛~·2023-01-11 18:05

一篇就够！数据增强方法综述

今天分享一篇全面和结构化的数据增强综述，将DA方法基于增强数据的多样性分成三类：释义、噪声和采样，分别进行详细分析，另外也介绍了它们在NLP任务中

文文学霸·2023-01-11 16:39

MachineLearning(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系

问题归处：如果能够建模/近似建模p(x)，就能够利用p(x)进行采样/数据生成。离散化x的空间{xi}i=1n\{x_i\}_{i=1}^n{xi}i=1n,计算

小陈同学-陈百万·2023-01-11 16:02

SIFT经典论文翻译版

SIFT原文：https://www.cs.ubc.ca/~lowe/papers/ijcv04.pdf尺度不变关键点的独特图像特征摘要1.引言2.相关工作3.尺度空间极值检测3.1局部极值检测3.2尺度采样频率

Seemplus·2023-01-11 16:53

基于matlab实现双路音频信号的AM调制与解调

文章目录一、代码解析二、滤波器的设置完整代码分享一、代码解析使用audioread读取音频信号，将采样率设置为100kHz，并利用awgn函数为信号添加高斯白噪声。

AnthonyBridge·2023-01-11 15:44

CVPR-2018-SiamRPN++: Evolution of Siamese Visual Tracking with Very Deep Networks 阅读笔记

作者通过简单而有效的空间感知采样策略打破了这一限制，并成功地训练了一个ResNet驱动的孪生网络跟踪

菜菜子hoho·2023-01-11 15:25

SiamRPN++阅读笔记

SiamRPN++动机解决方法1.均匀采样策略2.ResNet驱动的孪生跟踪3.多层特征融合4.深度互相关结果总结动机该论文主要解决的问题是将深层基准网络ResNet、Inception等网络应用到基于孪生网络的跟踪网络中

DL小白123·2023-01-11 15:55

SiamRPN++论文笔记

作者通过一种简单而有效的空间感知采样策略打破这一限制，成功地训练了一个性能显著提高的resnet驱动的Siamese跟踪器。作者还提出了一种新的模型结构来实现layer-wiseanddepth-wi

echo_hao·2023-01-11 15:24

深度半监督学习

].Synthesislecturesonartificialintelligenceandmachinelearning,2009,3(1):1-130.链接半监督无监督学习：主要目的是从独立同分布采样中得到的

metrao·2023-01-11 15:53

XGBoost论文阅读

目录1.摘要2.方法2.1正则化学习目标2.2梯度提升树2.3收缩率和列采样2.4分裂点查找算法2.5稀疏数据感知的节点分裂方法3.工程实现3.1用block按列存储每个特征3.2分布式并行加速1.摘要提出了一种新的稀疏性感知算法

Bruce-XIAO·2023-01-11 14:46

画质增强概述-3.1-AI增强实践之超分训练

增强实践画质增强处理从方法上可以分为传统方法和深度学习(AI)方法，他们是互相补充的关系，传统方法相对而言性能会好些，AI方法吃GPU、吃算力，很多课题AI方法效果远非传统方法科比，典型的如超分、超帧(频率上采样

何亮-1108·2023-01-11 13:44

matlab fft 横纵坐标,Matlab 进行FFT

x=load(‘cur.txt’);%读入变换数据fs=100;%设定采样率N=128;%变换点数n=0:N-1;t=n/fs;y=fft(x);%进行FFT变换mag=abs(y);%求取幅值f=(0

weixin_39730671·2023-01-11 13:34

C语言实现DFT计算

在进行频谱分析时有一个概念叫做频谱分辨率，其计算公式如下：∆f为频谱分辨率，N为采样点数，Ts为采样时间间隔，fs为采样频率比如频谱

爱吃兔子的二土·2023-01-11 13:03

时间分辨率、频率分辨率

其大小代表着对模拟信号采样后得到的离散信号中点的密集程度。数学公式：Ts=1Fs{T_s}=\frac{1}{{{F_s}}}Ts=Fs1数值越低，时间分辨率越高。

安星眠·2023-01-11 13:33

FFT变换后的横坐标是怎么求的

FFT变换后的横坐标是频率，例如采样点数是N，则FFT后，得到N个数据（一般都是复数），分别对应的频率是：0、1/NFs、2/NFs、……、(1-1/N)*Fs用公式表示为：((0:N-1)*Fs)/N

ACE-Mayer·2023-01-11 13:33

常用数字信号处理方法在matlab上的实现(目录和先导)

常用数字信号处理方法在matlab上的实现信号处理和图像处理连续信号和离散信号数字信号和模拟信号数字、模拟信号的概念及两者之间的转换模拟频率、模拟角频率、采样频率、数字频率时域和频域时、频域的概念及对频域的理解时

安星眠·2023-01-11 13:02

离散正(余)弦信号的时域与FFT变换后所得频域之间的关系（幅值和相角）

在满足奈奎斯特采样定理条件下对信号x(t)进行采样得到离散正弦信号x(n)式中，fs为

jbb0523·2023-01-11 13:32

DFT的计算、FFT的基础代码、FFT的横纵坐标问题(matlab)

这里的“离散时间”指的是时域上式离散的，也就是计算机进行了采样。不过傅里叶变换后的结果依然是连续的。也就是说：DTF

安星眠·2023-01-11 13:29

EEG-SEED数据集作者的---基线论文阅读和分析

将原始脑电图数据降采样至200Hz采样率。目视检查脑电图信号，人工去除受肌电图和脑电图污染严重的记录。在实验中还记录了眼动图

KPer_Yang·2023-01-11 12:07

VAE模型——pytorch实现

GitHub-AntixK/PyTorch-VAE:ACollectionofVariationalAutoencoders(VAE)inPyTorch.VAE的目的：构建一个解码器Decoder，通过输入从标准正态分布中采样得到的采样变量

Peach_____·2023-01-11 12:07

EEG论文阅读和分析：《Differential entropy feature for EEG-based emotion classification》

算法流程步骤：采样过程：A.预处理根据受试者的压力反应，仅使用诱发目标情绪时收集的数据。为加快计算速度，EEG数据以200Hz的采样频率进行下采样，人工去除伪影。B.特征的计算本研究采用频域

KPer_Yang·2023-01-11 12:06

PyTorch常用参数初始化方法：【均匀分布、正态(高斯)分布、Xavier、kaiming、正交矩阵、稀疏矩阵、常数、单位矩阵、零填充】

一、“均匀分布”初始化torch.nn.init.uniform_(tensor,a=0,b=1)从均匀分布U(a,b)中采样，初始化张量。

u013250861·2023-01-11 11:03

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16

·2023-01-11 11:12

Multi-Stage Progressive Image Restoration 论文笔记

多阶段优点的是相比于单阶段的编码器-解码器结构，由于存在下采样使得会丢失一部分的空间

Unsunshine_Bigboy_?·2023-01-11 10:06

DL小笔记

一、下采样与上采样。下采样（subsampled）又称为降采样（downsampled），即抽取特征缩小图像尺寸，减少矩阵的采样点数。

可莉害了呢·2023-01-11 10:54

【论文笔记】ICML2016 ＆ Cornell | (IPS-MF) Recommendations as treatments: Debiasing learning and evaluation

·2023-01-11 10:51

2.11 PID控制算法（三）----PID结果与实际值的关联

文章目录1、讲解2、举例13、举例24、举例35、调试PID参数1、讲解1、AD采样，经过PID计算的值，怎么和PWM对应起来？2、电机编码采样，经过PID计算的值，怎么与速度对应起来？

车间溜盖子·2023-01-11 08:06

python word2vec skipgram 负采样_理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型

注明：我发现知乎有些公式在手机端不显示，但在PC端可以正常显示。后面的文章我会尽量用图片或者纯文本来表示公式，方便手机端阅读。写在之前专栏终于申请成功啦，不过现在正在申请改名中，可能要审核几天。后面我会不定期在专栏中更新机器学习和深度学习的一些内容，主要包括机器学习的比赛代码、深度学习的算法思想以及深度学习的实战代码。由于目前我在公司实习中，所以平时上班时间就认真上班啦，下班以后和周末我会抽空去写

weixin_39977488·2023-01-11 08:23

轨迹预处理（地图匹配Map Matching）

地图匹配MapMatching可以按照两个标准分类两类一种是是否使用了额外的信息，另外一种是轨迹中采样的范围。第一种方法可以分为四类：几何、拓扑、概率、先进技术几何：将GPS点匹配到最近的道路。

「已注销」·2023-01-11 07:20

道路匹配MapMatching：GPS轨迹点常用聚类算法介绍（K-Means聚类、蚁群算法等）

二、道路匹配中常见聚类算法介绍1.K-Means算法2.基于时间和距离的算法3.蚁群算法总结前言实际观测过GPS轨迹的朋友知道，在一些红路灯路口或者车速较慢的道路上，采样频率较高的GPS采样设备往往会在同一个点附近记录大量的轨迹点

懂事的观众GPT·2023-01-11 07:44

神经网络中的负采样

zhuanlan.zhihu.com/p/39684349针对前文的skip-gram以及CBOW的算法训练，当面对百万级的文本，就算是隐藏层是检索功能，其计算量也是相当大，而且还会造成冗余计算，这时候对高频词抽样以及负采样就应运而生了

sunghosts·2023-01-11 07:55

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