计算机图形学learning

计算机图形学理论(4)：缓冲区

在计算机图形学中，缓冲区有多种定义方式。分辨率：宽度(n)x高度(m)深度（或精度）：k位数/像素例如，如果我们想要每个像素使用RGB通
'sky.·2024-01-10 21:22

计算机图形学理论(5)：光能传递

局部照明与全局照明局部照明只考虑从物体表面到眼睛的直射光。全局照明全局照明考虑了直接照明和间接照明（根据应用配置可以有多次反射）。全局照明技术光能传递光能传递是一种模拟从光源开始的光漫反射传播的方法。这种方法的基础来自于“能量”，它从根本上与观察方向无关。因此，它对于静态场景是可预先计算的。光线追踪光线追踪是遵循从眼睛到光源的所有光线，这非常适合模拟镜面反射和透明度。光能传递光能传递的特点是：漫反
'sky.·2024-01-10 21:22

IBM用AI为癫痫患者分类，精准用药提高治愈率

雷锋网按：近日，IBM研究人员在Arxiv.org上发布了一篇题为「MachineLearningforSeizureTypeClassification:Settingthebenchmark」的论文
weixin_34128501·2024-01-10 18:54

《学习之道》第五～六章丨大脑是如何拖延的--教你两招，和拖延说“Bye-bye”

在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”，数十万人报名。本书一出版即高居美国亚马逊学习
脑科学与学习方法技能·2024-01-10 18:29

ML：5-1 neural networks

文章目录course2框架1.neuralnetworks（deeplearning）2.DemandPrediction【吴恩达机器学习p43-46】course2框架一、neuralnetworks-inference
skylar0·2024-01-10 18:22

如何在自己重视的东西上做得更好

performancezone和learningzone多花时间在learningzone，多探索未知领域，而不是机械地待在performingzone，重复已知的事情复盘：回顾和反思一天的1坚信一定会成功
5765f3fa240e·2024-01-10 16:44

强化学习求解TSP（二）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:56

TSP（Python）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:55

强化学习求解TSP：Qlearning求解旅行商问题（Traveling salesman problem, TSP）提供Python代码

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:25

强化学习求解TSP（一）：Qlearning求解旅行商问题TSP（提供Python代码）

一、Qlearning简介Q-learning是一种强化学习算法，用于解决基于奖励的决策问题。它是一种无模型的学习方法，通过与环境的交互来学习最优策略。
IT猿手·2024-01-10 15:49

机器学习顶会ICML 2024今日开放投稿，CCF A类，中稿率27.94%（附ICML23杰出论文+18篇高分论文）

ICML全称InternationalConferenceonMachineLearning，由国际机器学习学会（IMLS）举办，与NIPS一同被认为是人工智能、机器学习领域难度最高的国际会议（含金量也超高
深度之眼·2024-01-10 14:47

幻想编程岛让学习编程跟玩游戏一样有趣

1、learningbydoing（练中学）的学习方式幻想编程岛是真正的在线编程教育产品，而不是简单的讲课堂从教室搬到网络上。在课程设计中，没有和同类产品一样从
hientere·2024-01-10 13:24

pytorch调整模型学习率

lr_scheduler.StepLR5.lr_scheduler.ExponentialLR6.lr_scheduler.CosineAnnealingLRReferences:1.定义衰减函数[Sourcecode]定义learningrate
Pr4da·2024-01-10 10:36

pytorch分层学习率设置

optimizer=torch.optim.SGD(model.parameters(),lr=learning_rate,momentum=0.9,nesterov=True,weight_decay
data-master·2024-01-10 10:35

【机器学习】集成学习基础概念介绍

、1.个体与集成集成学习（ensemblelearning）通过构建的并结合多个学习器来完成学习任务，有时也被成为多分类器系统（multi-classifiersystem)、基于委员会的学习（committee-basedlearning
Avasla·2024-01-10 10:54

企业培训系统开发: 技术创新引领学习革新

1.个性化学习路径的设计#个性化学习路径的数据模型classPersonalizedLearningPath:def__init__(self,employee_id,cours
万岳科技·2024-01-10 10:42

机器学习 —— 自用整理期末复习笔记

一、绪论机器学习术语假设空间p5监督学习（supervisedlearning）的任务是学习一个模型，使模型能够对任意给定的输入，对其相应的输出做出一个好的预测。
西皮呦·2024-01-10 09:15

DUET: Cross-Modal Semantic Grounding for Contrastive Zero-Shot Learning论文阅读

文章目录摘要1.问题的提出引出当前研究的不足与问题属性不平衡问题属性共现问题解决方案2.数据集和模型构建数据集传统的零样本学习范式v.s.DUET学习范式DUET模型总览属性级别对比学习==正负样本解释：==3.结果分析VIT-basedvisiontransformerencoder.消融研究消融研究解释4.结论与启示结论总结启发PLMs的潜在语义知识引入多模态，跨模态整合细粒度角度考虑原文链接
GCTTTTTT·2024-01-10 09:37

51-7 CLIP，Contrastive Language-Image Pre-training 论文精读

原文LearningTransferableVisualModelsFromNaturalLanguageSupervision，简称CLIP，ContrastiveLanguage-ImagePre-training
深圳季连AIgraphX·2024-01-10 08:47

How I feel to Belgium ?

FinallyIfindsometimetowritedownhowIfeelaboutBelgium.Study:Firstthing:Talkandexpress“ignorant”enoughFormyoneweekofstudyingexperienceinBelgium,specificallymylearningexperienceinVUB
Lisa萍萍·2024-01-10 07:41

【Machine Learning】Other Stuff

RobustMachineLearningAttack:PGDmax⁡δ∈ΔLoss(fθ(x+δ),y)\max_{\delta\in\Delta}Loss(f_\theta(x+\delta),y)
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:09

【Machine Learning】Unsupervised Learning

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义无监督学习相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。PrincipleComponentAnalysisDimensionreductio:JLlemmad=Ω(log⁡nϵ2)d=\Omega\left(\frac{\logn}{\epsilon^2}\right)d=Ω(ϵ2logn)to
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:08

【Machine Learning】Supervised Learning

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义监督学习相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。LinearRegressionPerceptronf(x)=sign(w⊤x+b)f(x)=sign(w^\topx+b)f(x)=sign(w⊤x+b)convergenceLogisticRegressionoutputprobabili
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:08

The loss converges too quickly. how to solve this problem.

Thereareafewpossiblewaystoaddresstheissueoflossconvergingtooquickly,dependingonthecauseandthedesiredoutcome.Herearesomesuggestions:Increasethelearningrate
Wwwilling·2024-01-10 06:33

【Machine Learning】Generalization Theory

本笔记基于清华大学《机器学习》的课程讲义中泛化理论相关部分，基本为笔者在考试前一两天所作的CheatSheet。内容较多，并不详细，主要作为复习和记忆的资料。NofreelunchForalgroithmA′A'A′,exsitsfffthatisperfectanswerofD∈C×{0,1}D\inC\times\{0,1\}D∈C×{0,1},suchthatLD(f)=0L_D(f)=0L
YiPeng_Deng·2024-01-10 06:33

期望损失机器学习_机器学习听力损失

期望损失机器学习Machinelearning(ML)hasspreadintomanydifferentfieldsanddisciplines.Dippingyourtoesintoanewfieldisthebestwaytogrowandlearnnewthings.Thefollowingisasummaryofhowresearchershaveappliedmachinelearni
weixin_26704853·2024-01-10 05:26

每天记录一件值得感恩的事情Day12

啊今天完成了两个groupprojectpresentation,马不停蹄，最后还可以吧～anyway，这周是term1最后一周learning，下周recess，再下周就期末啦。
写作业去了·2024-01-10 04:31

论文阅读：Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

用启发式的方法来解决Linearscalinglearningrate增大batch-size之后，梯度的期望不变，但是方差
涂山容容·2024-01-10 01:26

Tyger28天英文亲子阅读计划第十二天

今天我们玩了第一部分的learningthewords部分，几十个单词Eleven居然和我一起学了一遍，看到cat时，他说就是它总是挠人，我说现在有首歌怎么唱的？
Eleven芃妈·2024-01-09 22:26

强化学习10——免模型控制Q-learning算法

Q-learning算法主要思路由于Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ(s,a)V_\pi(s)=\sum_{a\inA}\pi(a\mids)Q_\pi(s,a)Vπ(s)=∑a∈Aπ(a∣s)Qπ
beiketaoerge·2024-01-09 22:58

抛弃模板，一种Prompt Learning用于命名实体识别任务的新范式

王翔论文名称：Template-freePromptTuningforFew-shotNER文献链接：https://arxiv.org/abs/2109.1353201前言1.论文的相关背景PromptLearning
NLP论文解读·2024-01-09 21:44

【ECON2101】Microeconomics

oftheoverallECO2101Microeconomicscourseassessment.RationaleofIndividualProject▪Thisindividualprojectallowsyoutopursueauthenticlearningandtoapplytheo
iuww1314·2024-01-09 19:43

蓝桥杯省赛无忧 竞赛库常用函数 课件6 最值查找

01min和max函数02min_element和max_element03nth_element函数04例题讲解https://www.lanqiao.cn/problems/497/learning
暗托涅瓦·2024-01-09 16:39

深度学习的图像盲几何畸变校正‘Blind Geometric Distortion Correction on Images Through Deep Learning(CVPR 2019)‘ 复现

代码：GitHub-GeoProj1）创建环境：condacreate-nGeoProjpython=3.82）进入并配置环境：condaactivateGeoProj代码没给requirements.txt，自己总结了一个，如下：torchtensorflownumpyscikit-imageargparsescipyloggertorchvisionopencv-python然后终端配置环境：
六个核桃Lu·2024-01-09 15:04

畸变矫正-深度学习相关论文学习

DocumentImageTransformerforGeometricUnwarpingandIlluminationCorrectionSimFIR:ASimpleFrameworkforFisheyeImageRectificationwithSelf-supervisedRepresentationLearningModel-FreeDistortionRectificat
六个核桃Lu·2024-01-09 15:02

（GraphGeo）Connecting the Hosts: Street-Level IP Geolocation with GraphNeural Networks

大多数传统的基于测量（traditionalmeasurement-based）和最近基于学习的方法（learning-basedmethods）要么关注的是拓扑的有效利用（efficientemploymentoftopology
别致的SmallSix·2024-01-09 13:47

gem5学习（9）：构建gem5——Building gem5

gem5binarytypes四、Commonerrors1、gcc版本过低2、使用非默认版本的python3、未安装M4宏处理器4、Protobuf版本过低前面的gem5学习（3）—（8）是gem5官网的learning_gem5
zhenz0729·2024-01-09 13:02

极限学习机原理及Python实现（ELM）

基本原理极限学习机（ExtremeLearningMachine，简称ELM）是一种单隐层神经网络，它的主要特点是隐含层节点的权重和偏置系数可以随机生成，生成之后就不再调整，唯一需要确定的是输出层的权重系数
Mobius8086·2024-01-09 12:56

AI数字人国内人工智能产业发展趋势

随着计算机图形学、自然语言处理和深度学习等技术的快速发展，AI数字人越来
广州硅基技术燕儿·2024-01-09 12:10

学会复盘，做一个自我进化的人

书名BOOKTITLE复盘：对过去的事情做思维演练[爱心]基本信息BASICS作者：陈中出版社：机械工业出版社阅读进度：第一遍[爱心]阅读心得LEARNINGS第一部回顾目标，回顾复盘事件的目标。
肖宇说·2024-01-09 11:27

2019-08-14 进入人工智能行业必读的书籍

1、数字图像处理，冈萨雷斯，阮秋琦（译），电子工业出版社；2、opencv基础篇，于仕琦，刘瑞祯，北京航空航天大学出版社；3、LearningOpenCVcomputervisionwiththeopencvlibrary
可乐W·2024-01-09 10:25

【前沿技术杂谈：迁移学习】迁移学习是在航空业实现人工智能的最后一步吗？

Whatis“transferlearning”?什么是“迁移学习”？
jcfszxc·2024-01-09 09:49

【深度学习每日小知识】Transfer Learning 迁移学习

TransferLearning迁移学习是指机器学习中的一种技术，其中从解决一个问题中获得的知识应用于另一个不同但相关的问题。在迁移学习中，预训练模型被用作学习新任务或提高现有模型性能的起点。
jcfszxc·2024-01-09 09:17

图像融合论文阅读：CS2Fusion: 通过估计特征补偿图谱实现自监督红外和可见光图像融合的对比学习

@article{wang2024cs2fusion,title={CS2Fusion:ContrastivelearningforSelf-Supervisedinfraredandvisibleimagefusionbyestimatingfeaturecompensationmap
图像强·2024-01-09 08:49

Week6

第6周十、应用机器学习的建议(AdviceforApplyingMachineLearning)10.1决定下一步做什么参考视频:10-1-DecidingWhattoTryNext(6min).mkv
kidling_G·2024-01-09 08:19

讲解：CSE 404、Data、c/c++、Java，PythonDatabase|Processing

CSE404:IntroductiontoMachineLearning(Spring2020)Homework#6Due3/12/2020Note:LFDreferstothetextbook“LearningfromData
siliaoxie·2024-01-09 07:44

［FL］Adversarial Machine Learning (1)

ReadingNotesfor(NISTAI100-2e2023)[https://csrc.nist.gov/pubs/ai/100/2/e2023/final].AdversarialMachineLearningATaxonomyandTerminologyofAttacksandMitigationsSe
Simba17·2024-01-09 06:46

《学习之道》第十～十一章丨孩子应该知道的增强记忆力的巧妙方法--记忆宫殿

在MOOC、Coursera上开创最受欢迎的学习课“learninghowtolearn”，数十万人报名。本书一出版即高居美国亚马逊学
脑科学与学习方法技能·2024-01-09 06:36

【代码】Keras3.0:实现残差连接

简介残差连接是一种非常重要的网络结构创新，最早被广泛应用于ResNet（ResidualNeuralNetwork）模型中，由何凯明等人在2015年的论文"DeepResidualLearningforImageRecognition
缘起性空、·2024-01-09 06:02

2024年先进机器人，自动化工程与机器学习国际会议（ARAEML 2024）- EI核心

自动化工程与机器学习国际会议（ARAEML2024）-EI核心2024InternationalConferenceonAdvancedRobotics,AutomationEngineeringandMachineLearning
CSTech学术会议·2024-01-09 05:08
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