计算机图形学learning 第9页

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（四）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第二部分：神经网络和深度学习第十章：

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:51

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（三）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第六章：决策树决策树是多功能的机器学习算法

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（八）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十八章：强化学习强化学习（RL）是当今最激动人心的机器学习领域之一

绝不原创的飞龙·2024-02-05 10:10

成功学习的科学

正标题：MakeItStick，意思是：学习它并把它记住；副标题：TheScienceofSuccessfulLearning，翻译过来就是“成功学习的科学”。从目录（目录：一、认清学习的本来面目！

三门峡2932姚英梅·2024-02-05 09:31

ORACLE中查询日期格式

原始格式：selectStarttime,EndtimefromELEARNING.Opt_TrainingwhereOrgid='6c457da0-7825-4df7-bcd7-0e0e9c37631b

ruleslol·2024-02-05 09:10

ORACLE拼接字符串

1、可以使用“||”来拼接字符串：selectb.province||'-'||b.city||'-'||b.Addressaslocation_descrFROMelearning.Opt_UseraJOINelearning.Opt_TrainingbONa.Trainingid

ruleslol·2024-02-05 09:10

15th June Learning summary of probability

Todaywecontinueddiggingouthowtocalculateandwhattheprinciplesofitiswithunorderedsets(repetitionallowed).Andatthelast,thereisaformulan(N-1)/N-1(nobjectsinarow,chosenfromNobjects)waitingtobeverified,expe

rusty6kimo·2024-02-05 09:46

0414 VPN & Blockchain learning summary

VPNislikeasubmarinecomparedpublicboatwithprivacyandsecurityofdata.AndthescalabilityofVPNismuchgreaterthanleasedlinesincethedistanceoflocationmattersalittleforcreationofVPN.Dataconfidentialityprobablyi

rusty6kimo·2024-02-05 08:48

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（七）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十六章：使用RNN和注意力进行自然语言处理当艾伦

绝不原创的飞龙·2024-02-05 07:27

设计一个可以智能训练神经网络的流程

设计一个可以智能训练神经网络的流程，需要考虑以下几个关键步骤：初始化参数：设定初始的batchsize和learningrate，以及其他的神经网络参数。

东方佑·2024-02-05 05:07

数据支持下的差异化教学

王博士提出了课堂实践的STD标准：以学生为中心（Studentcentered），团队合作学习(Team-basedlearning),差异化教学（Differentiatedinstruction）。

王科学老师·2024-02-05 05:48

深度学习入门笔记（1）——什么是深度学习？

在很多人眼里，深度学习（DeepLearning）是一个十分高大上的研究手段，它可以模拟人的判断，让数据处理和结果输出具有“人性”，在没接触过的人看来，深度学习简直是“玄学”范畴，网络一通，谁都不爱。

ZRX_GIS·2024-02-05 05:56

ICLR2019 | 模型训练会发生了大量的、反复的样本遗忘现象，如何解决？

来自：SimpleAI标题：AnEmpiricalStudyofExampleForgettingduringDeepNeuralNetworkLearning会议：ICLR-2019机构：CMU，MSR

zenRRan·2024-02-05 05:16

【DeepLearning-10】yolo.py文件关键代码parse_model(d, ch)函数

这段代码功能是根据提供的配置字典（d）和输入通道列表（ch）来解析并构建一个YOLOv5模型。函数的核心工作是遍历模型的每一层，并根据配置创建相应的神经网络层。我们可以在函数中为新增模块配置构造参数设置。函数中fori,(f,n,m,args)inenumerate(d['backbone']+d['head']):#from,number,module,args这一部分对应yolo.yaml文件

风筝超冷·2024-02-05 02:56

cf补题（2.20）

Tanyaislearninghowtoaddnumbers,butsofarsheisnotdoingitcorrectly.Sheisaddingtwonumbersaandbusingthefollowingalgorithm

biubiu1123·2024-02-05 00:34

全面解析 Kmeans 聚类算法（Python）

作者|泳鱼来源|算法进阶一、聚类简介Clustering(聚类)是常见的unsupervisedlearning(无监督学习)方法，简单地说就是把相似的数据样本分到一组（簇），聚类的过程，我们并不清楚某一类是什么

AI科技大本营·2024-02-04 22:59

2024.2.4周报

模型架构4、文献解读一、Introduction二、实验三、结论二、PINN一、PINN比传统数值方法有哪些优势二、PINN方法三、正问题与反问题总结摘要本周我阅读了一篇题目为DeepResidualLearningforImageRecognition

Nyctophiliaa·2024-02-04 22:22

【计算机图形学】实验一 DDA算法、Bresenham算法

作者：主页我的专栏C语言从0到1探秘C++数据结构从0到1探秘Linux欢迎关注：点赞收藏✍️留言码字不易，你的点赞收藏❤️关注对我真的很重要，有问题可在评论区提出，感谢支持！！！文章目录实验一、DDA算法、Bresenham算法一、实验目的及要求二、实验设备三、实验原理四、实验方法与步骤五、实验结果六、结论实验一、DDA算法、Bresenham算法一、实验目的及要求使用DDA算法画直线使用Bre

迷茫的启明星·2024-02-04 21:35

XGboost常见特征处理及其他问题

1.Bagging和Boosting区别RF,GBDT,XGBoost,lightGBM都属于集成学习（EnsembleLearning），集成学习的目的是通过结合多个基学习器的预测结果来改善基本学习器的泛化能力和鲁棒性

噶噶~·2024-02-04 21:14

头马Pathways分享 —— 时间管理

在头马大区Patehwayslearningcamp里作为Pathways导师做的分享，整理了文字版分享给大家～～～不知道大家会不会经常有这样的疑问，每天要工作要生活，还要参加头马会议，一天就24个小时

砚香Elaine·2024-02-04 20:20

【FAS Survey】《Deep learning for face anti-spoofing: A Survey》

bryant_meng·2024-02-04 19:35

Unity3D 法向量和法线详解

它们在计算机图形学中起着重要的作用，用于确定物体的表面方向和光照效果。在本文中，我们将详细介绍Unity3D中法向量和法线的概念，以及如何在代码中实现它们。

Thomas_YXQ·2024-02-04 18:35

『Python 干货』#2 NumPy（简明）

Hwcoder·2024-02-04 17:29

unity 导出html5网页,Unity WebGL demos

unrealengine4(UE4)isfree,anditallowsyoudesktop,mobile,html5.Thelearningcurveislonger,andthereareplentyofcoursesonudemy.comTomake2DgamesinUE4youmayprofittheuseofPaper2Dpreset.ProsofUnrealEngine

无无无所谓·2024-02-04 16:19

论文阅读：Learning Lens Blur Fields

这篇文章是对镜头模糊场进行表征学习的研究，镜头的模糊场也就是镜头的PSF分布，镜头的PSF与物距，焦距，光学系统本身的像差都有关系，实际的PSF分布是非常复杂而且数量也很多，这篇文章提出用一个神经网络MLP来进行表征学习，相当于将镜头的PSF分布都压缩在了一个神经网络模型里面。Abstract光学模糊是光学镜头的固有性质，因为实际镜头都存在各种各样的像差，光学模糊与物距，焦距，入射光线的波长都有关

Matrix_11·2024-02-04 14:54

人工智能基础-Numpy-创建Numpy数组和矩阵

nparr=np.array([iforiinrange(10)])nparr[5]=100nparr[5]="MachineLearning"查看数据类型nparr.dtype对于整型来说赋值浮点数会隐式转换创建

小旺不正经·2024-02-04 13:35

机器学习——集成学习

有时也被称为多分类器系统（multi-classifiersystem）、基于委员会的学习(committee-basedlearning)等。

三三木木七·2024-02-04 09:37

Python IDE——PyCharm的下载与安装（2024）

、下载PyCharm三、安装PyCharm四、使用PyCharm一、Python开发工具Python解释器捆绑了Python的官方开发工具——IDLE(IntegratedDevelopmentandLearningEnvironment

菜鸟小芯·2024-02-04 07:21

pandas_learning

1，普通操作importrandomimportnumpyasnpimportpandasimportpandasaspdimportseaborn#u=pd.DataFrame(np.random.randn(3,4),columns=list('abcd'),index=list('123'))#print(u)t=pd.Series([-1,-1,-1,2,3,1,4,-4,4,4])t_u

伽利略の助教·2024-02-04 07:30

机器学习 | 如何利用集成学习提高机器学习的性能？

目录初识集成学习Bagging与随机森林OttoGroupProduct(实操)Boosting集成原理初识集成学习集成学习（EnsembleLearning）是一种通过组合多个基本模型来提高预测准确性和泛化能力的机器学习方法

亦世凡华、·2024-02-04 06:23

林轩田机器学习基石课程笔记1 -The Learing Problem

而机器学习（MachineLearning），顾名思义，就是让机器（计算机）也能向人类一样，通过观察大量的数据和训练，发现事物规律，获得某种分析问题、解决问题的能力。

Spareribs·2024-02-04 05:33

英语流利说 Level 4 Unit2 Part4 Learning Al Capone 2

In1930,CaponewaspublicenemynumberoneinChicago.Ayearlaterhewasarrestedforfailuretopaytaxes.Thegovernmenthadfinallyfoundawaytocatchhim.Afteratrial,hewasfoundguiltyandsentencedto11yearsinprison.Hespentth

rivendell1984·2024-02-04 02:43

Lesson 8: Learning Through Practice

MyVoice:https://www.ximalaya.com/waiyu/12250588/104661055text:http://www.wherewriterslearn.com/blog.htm?post=958532Practiceputsbrainsinyourmuscles—legendarygolferSamSneadAthletesandmusicianswhowanttob

梦浩然·2024-02-04 02:04

基于敏锐背景响应和自蒸馏学习的弱监督时序动作定位 SODA: WTAL Based on Astute Background Response and Self-Distillation Learni

“SODA:WeaklySupervisedTemporalActionLocalizationBasedonAstuteBackgroundResponseandSelf-DistillationLearning

六个核桃Lu·2024-02-04 01:32

En-Compactness:Self-Distillation Embedding&Contrastive Generation forGeneralized Zero-Shot Learning

1.引言基于大量标记数据的图像分类任务[6,16,23]由于深度学习的进步取得了巨大的进展[13,21,55]。然而，深度模型对数据的强烈依赖性使其在某些类别缺乏或甚至没有标记数据的情况下表现不佳[47]。零样本学习（ZSL）[24,35]被提出来解决这一数据缺失问题，通过识别来自未见过类别的对象。首先，它们在已见过的类别上学习分类模型，这些类别提供了训练样本，然后使用类别级别的语义描述符[10,

computer_vision_chen·2024-02-03 22:27

LLM大模型

LLM代表"LanguageLearningModel"，它的目标是通过大规模的文本数据来学习语言的表示和语义理解。LLM模型采用了Transformer架构，它由多个编码器层和解码器层组成。

程序小勇·2024-02-03 22:05

Numpy 多维数组ndarray 数据类型dtype

#-*-coding:utf-8-*-#Numpy(NumericalPython)Learning#2018/2/2importnumpyasnp#ndarray:N维度数组对象data1=[6,32132,9,0,1.1

绍重先·2024-02-03 22:00

机器学习算法之学习向量量化（LVQ）

学习向量量化（LearningVectorQuantization，LVQ）是一种监督学习算法，用于解决分类问题。

迎风斯黄·2024-02-03 20:22

030-铁兰

图片发自App[今日金句]Thereisnoroyalroadtolearning.学问无坦途

紫晶Jane·2024-02-03 18:32

论文阅读-一种用于大规模分布式文件系统中基于深度强化学习的自适应元数据管理方案

名称：AnAdaptiveMetadataManagementSchemeBasedonDeepReinforcementLearningforLarge-ScaleDistributedFileSystemsI

向来痴_·2024-02-03 17:59

游戏ai人工智能_AI与游戏，第1部分：游戏如何推动了两门AI研究流派

游戏ai人工智能国际象棋和象征性AI(ChessandSymbolicAI)Today,AIbasedondeeplearningandneuralnetworksistakingtheworldbystorm.However

weixin_26632369·2024-02-03 16:23

花书学习笔记-深度学习概念

优化从线性到非线性：从函数逼近的角度理解多个特征变量逼近连续曲线表示更有弹性的模型总结用多个Featuresigmoid->ReLU从机器学习到深度学习早期的人工智能机器学习表征学习(representationlearning

iwill323·2024-02-03 16:17

学习笔记1《吴恩达深度学习》Deep Learning

P11.1.1欢迎Welcome深度学习改变了传统互联网业务，例如网络搜索和广告，但是深度学习同时也使得许多新产品和企业以很多方式帮助人们，从获得更好的健康关注，深度学习做得非常好的一个方面就是读取X光图像，到生活中的个性化教育，到精准化农业，甚至到驾驶汽车以及其他一些方面。如果你想要学习深度学习的这些工具，并应用它们来做这些令人窒息的操作，就学习这门课程。在接下来的十年中，我认为我们所有人都有机

木懋懋·2024-02-03 16:17

【阅读笔记】Deep Mutual Learning

Abstract模型蒸馏是一种有效且广泛使用的技术，可将知识从教师网络转移到学生网络。典型的应用是从强大的大型网络或集成转移到小型网络，以满足低内存或快速执行的要求。在本文中，我们提出了一种深度相互学习（DML）策略。与模型蒸馏中静态预定义教师和学生之间的单向迁移不同，使用DML，学生的集合在整个训练过程中协作学习并互相教授。我们的实验表明，各种网络架构都受益于相互学习，并在类别和实例识别任务上都

一只瓜皮呀·2024-02-03 16:17

Deeplearning with pytorch p1ch2

Deeplearningwithpytorchp1ch2AlexNet&ResNetResNet&resnet101AlexNet&ResNetResNet&resnet101ResNet：residualnetworksresnet101

风与海的半神·2024-02-03 16:17

吴恩达深度学习-学习笔记p1-p6

哔哩哔哩网站视频-[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai网站：up主：mHarvey，视频：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai一.p11.1欢迎二.p21.2什么是神经网络

丢了橘子的夏天·2024-02-03 16:47

P1【深度学习】Deep Learning概论及介绍

｜深度学习概论深度学习改变了传统互联网业务，例如搜索和广告。同时，深度学习同时使得很多新产品和企业来帮助人们获得更多healthcare。深度学习做的非常好的有读取X-ray图像，到生活中的个性化教育，到精准农业，甚至到个性化汽车，通过这门课的学习，我们可以知道如何应用深度学习来做上面这些令人窒息的操作（被UP主的翻译笑死）。在接下来的10年里，AI（人工智能）将会发挥巨大能量，让我们一起为创建A

张小怪的碗·2024-02-03 16:46

【深度学习】P1 Deep Learning 简介

目录什么是深度学习深度学习网络结构深度学习重要历史节点常见深度学习库什么是深度学习深度学习，deeplearning，是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对资料进行表征学习的算法。

脚踏实地的大梦想家·2024-02-03 16:15

2020李宏毅学习笔记——11.Unsupervised Learning： Linear Methods（无监督学习）

文章目录摘要1.Introduction（介绍）2.Clustering（聚类）2.1K-means2.2HAC3.DimensionReduction（降维）3.1HowtodoDimensionReduction？3.2PCA算法（Principlecomponentanalysis）3.2.1基于最大方差原理1.PCAfor1-D2.PCAforn-D3.2.2基于最小化误差原理3.2.3从

catcous·2024-02-03 15:08

2020李宏毅学习笔记——41.Unsupervised learning Linear Methods

每个读者的大脑就是一套独立的无监督学习系统,根据各自的识别模型/方式来把实例进行分类.一.无监督学习概念分为两类：（1）聚类&降维（化繁为简）：将多个输入抽象成一种类型（2）Generation（无中生有）：输入一个code，得到一个样本一个上来就分类，一个是先画快在分类大树变成抽象的树二，Clustering：聚类聚类中最常用的方法有：（1）k-means：a.随机初始化k个类的中心点；b.每个

是汤圆啊·2024-02-03 15:38

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