调参第5页

数字增益和模拟增益理解和示例

本文对数字增益和模型增益的理解做简单介绍，并使用海康工业相机的MVS提供调参平台进行参数调整和效果展示，最后使用C++模型相应的增益，更加直观的展示效果。

木彳·2023-11-23 15:57

网络骨架：Backbone(神经网络基本组成——BN层、全连接层)

BN层为了追求更高的性能，卷积网络被设计得越来越深，然而网络却变得难以训练收敛与调参。

丁天牛·2023-11-23 14:46

深度学习优化算法大全系列7:NAdam，算法选择，调参

1.NAdam集大成前面我们讲Adam的时候，提到Adam是Adaptive+Momentum。更前面的时候，我们还提到Nesterov，如果把Nesterov跟Adam结果，就是我们最后的集大成者NAdam。classNadam(Optimizer):"""NesterovAdamoptimizer.MuchlikeAdamisessentiallyRMSpropwithmomentum,Nad

bitcarmanlee·2023-11-23 12:50

百度飞桨学习总结

整个学习过程收益匪浅，老师会从基于python基础代码讲解深度学习的数据处理、模型建立、优化算法、训练调参、结果处理

cocolingzy·2023-11-23 07:25

sklearn模型中预测值的R2_score为负数

分值为1表示最好，但我们在使用过程中，经常发现它变成了负数，多次手动调参只能改变负值的大小，却始终不能让该值变成正数。R2R^2R2的定义如下图，从公式来看，即使我们不使用任何模型，仅仅用

赵孝正·2023-11-23 00:00

matlab Silink PID 手动调参

接下来我们随便输入一个执行函数，来对它进行调参

i道i·2023-11-22 22:36

李红印泰山行之靓丽风景线——股骨头病旅团

没有想象中对着各种精密仪器大秀专业能力的不凡，也没有喝着咖啡和领域大牛谈笑风生的优雅，有的只是对着显示器反复改代码、调参数的无聊重复。

李红印·2023-11-22 14:04

【代码随想录】刷题笔记Day31

前言昨天做项目做到自闭，感觉自己调参花了好多无意义的时间，或许最后也没法换得想要的成果，和npy打完电话后就在纠结老师给不给共一和共一能不能毕业，甚至焦虑到半小时才入睡（真难得），今早和学长聊了聊天感觉整体又松弛下来了

小涛44·2023-11-22 05:55

Auto-Tuning with Reinforcement Learning for Permissioned Blockchain Systems

miracleo_·2023-11-21 10:34

轻量封装WebGPU渲染系统示例＜35＞- HDR环境数据应用到PBR渲染材质

github.com/vilyLei/voxwebgpu/blob/feature/rendering/src/voxgpu/sample/BasePbrMaterialTest.ts当前示例运行效果:微调参数之后的效果

含影·2023-11-21 10:11

文章解读与仿真程序复现思路——电力自动化设备EI\CSCD\北大核心《源网荷储协调参与的运行备用容量分配策略及优化模型》

这个标题涉及到电力系统中的关键概念，让我们逐步解读：源网荷储协调参与：源：可能指电力系统的能源来源，如发电厂。网：电力网络，表示整个电力系统的结构和互联性。荷：电力负荷，即系统中消耗电能的设备和用户。

电网论文源程序·2023-11-20 18:05

tensorflow playground详细指导

如果您已经有一部分神经网络知识，在这个超级易懂的demo里，可以快速体验一个算法工程师的调参工作。

海棠如醉·2023-11-20 17:40

wordpress 的运用

SLL证书http://域名/wp-admin无SLL证书安装主题外观-主题-安装主题选择想要的安装应用安装Elementorwordpress无法直接安装,进入SignUp–MyAccount进入主色调参考网址

幸运兔I·2023-11-20 08:59

赠书 | 一文了解预训练语言模型

通过大数据预训练加小数据微调，自然语言处理任务的解决，无须再依赖大量的人工调参。借助预训练语言模型，自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。那到底什么是预训练？为什么需要预训练呢？

AI科技大本营·2023-11-20 06:22

SVM之SVR参数详解以及调参

SVM之SVR参数详解以及调参一、参数、属性及方法1、参数kernel=‘rbf’degree=3gamma=‘scale’coef0=0.0tol=0.001C=1.0epsilon=0.1shrinking

清木!·2023-11-20 02:47

聊天即绘画，我来给好说 AI 当「甲方」

用过SD画图的朋友都知道，拟提示词、调参数那都是脑力活，反复试错的过程就像在操纵机器、给AI打下手。

网品天下·2023-11-19 20:00

【人工智能实验室】训练中超参数

注：下述内容学习自这篇博客(98条消息)深度学习超参数介绍及调参_xu_fu_yong的专栏-CSDN博客_深度学习超参数----------------------------------------

Miracle.W·2023-11-19 12:15

随机森林算法（Random Forest）的二分类问题

二分类问题1.数据导入2.RF模型构建2.1调参：mtry和ntree2.2运行模型3.模型测试4.绘制混淆矩阵5.绘制ROC曲线6.参考1.数据导入library(dplyr)#数据处理使用library

Amyniez·2023-11-19 11:15

优化｜优化求解器自动调参

原文信息：MindOptTuner:BoostthePerformanceofNumericalSoftwarebyAutomaticParameterTuning作者：王孟昌（达摩院决策智能实验室MindOpt团队成员）一个算法开发者，可能会幻想进入这样的境界：算法只用开发一次，但可以到处部署交付。这种ROI无穷大的壮丽景象，不光开发者很喜欢，老板们更喜欢。但是，早在1997年，IBM两位学者就

运筹OR帷幄·2023-11-19 05:44

大山里的一天

我有幸被抽调参加了那次活动，被分在第一组，好像共六、七人的样子，由经委的薛主任带队，负责后峪的一个管理区，是最偏远、路最难走的管理区，山路骑不了自行车，只能步行。

未来2786·2023-11-19 03:09

Flink on RocksDB 参数调优指南

基于我们长期的状态调优经验，通过合理的资源分配，RocksDB方案可以稳定支持上百GB甚至上TB的总状态量；但是众所周知的是，RocksDB的可调参数非常繁琐，有上百个之多，且彼此之间还相互影

pucheung·2023-11-18 19:59

使用Matlab理解PID

目录前言一、P、I、D三个参数的意义1、P的控制作用2、I的控制作用3、D的控制作用4、总结二、PID调参前言笔者初学PID算法，有错误欢迎指出，也欢迎大家和我讨论有关问题。

王语嫣·2023-11-17 00:01

机器学习经典方法思想

本文附带问题以及答案，and总结，在每个章节对应的末尾目录1绪论2模型评估和选择留出法(ps:留一法是只留一个验证)交叉验证法(k折交叉验证)(10折交叉验证)自助法调参和最终模型性能度量查准率、查全率

ZJH'blog·2023-11-15 17:47

「需求广场」需求词更新明细（十六）

2022.7.12上线需求词：No.需求词No.需求词No.需求词1超分辨率重建95idea快捷键189pid调参2视频编解码96linux切换到root用户190openmv与arduino串口通信3fpga

CSDN文库小助手·2023-11-15 11:29

Python数据分析与机器学习32-聚类算法

DBSCAN算法3.1基本概念3.2工作流程3.3参数选择3.4优势和劣势3.4.1优势3.4.2劣势四.算法可视化参考：一.聚类概念无监督问题：我们手里没有标签了聚类：相似的东西分到一组难点：如何评估，如何调参二

只是甲·2023-11-15 10:08

caffe使用step by step：caffe框架下的基本操作和分析

caffe虽然已经安装了快一个月了，但是caffe使用进展比较缓慢，果然如刘老师说的那样，搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，

weixin_30699955·2023-11-14 17:38

Caffe使用step by step：caffe框架下的基本操作和分析

caffe虽然已经安装了快一个月了，但是caffe使用进展比较缓慢，果然如刘老师说的那样，搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，

Omni-Space·2023-11-14 16:32

Caffe框架的基本操作和分析

参考文章搭建起来caffe框架环境比较简单，但是完整的从数据准备->模型训练->调参数->合理结果需要一个比较长的过程，这个过程中你需要对caffe中很多东西，细节进行深入的理解，这样才可以知道为什么能有这样的结果

LittleStudent12·2023-11-14 16:27

Azure 机器学习：在 Azure 机器学习中使用 Azure OpenAI 模型

三、在机器学习中访问AzureOpenAI模型连接到AzureOpenAI部署AzureOpenAI模型四、使用自己的训练数据微调AzureOpenAI模型使用工作室微调微调设置训练数据自定义微调参数部署微调的模型使用基于代码的示例微调疑难解答在本文中

TechLead KrisChang·2023-11-14 08:37

基于知识图谱和图卷积神经网络的应用和开发

一深度学习CNN深度学习的特点：权重分配：权重矩阵，调参层级结构：每一层训练结果依赖上一层欧几里得空间数据：多维坐标去体现所在位置1.1图结构数据现实中有大量数据是由非欧几里得结构。

hellolianhua·2023-11-14 02:00

实用机器学习-学习笔记

文章目录3.5多层感知机3.5.1手动提取特征到学习特征3.5.2线性方法到多层感知机3.5.3代码实现4.2过拟合和欠拟合4.2.1模型选择4.2.2总结9.1模型调参9.1.1思考与总结9.1.2基线

雨浅听风吟·2023-11-13 18:27

数据分析实战 | KNN算法——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型改进十一、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv

天下弈星~·2023-11-13 03:53

练手项目——Click-Through Rate Prediction 逻辑回归

8GBGPU:GeForceGTX970M(CUDA10.1)目录读取数据Filedescriptions：Datafields：数据预处理特征离散/因子化训练小部分特征训练全特征训练选择部分特征标准化模型调参库环境

XuZhiyu_·2023-11-12 14:21

如何用sklearn对随机森林调参

赵孝正·2023-11-12 10:17

直线检测——对比M-LSD直线检测（基于深度学习）与霍夫曼直线检测

前言1.直线检测在好多实现应用中能用到到，比如文档扫描，辅助驾驶中的车道线检测，传统的算法用的最多应该属于霍夫曼直线检测，但传统算法都有一个痛苦的调参过程和只能对优化过的使用场景有较好的结果，换个场景可能就要重新调参

知来者逆·2023-11-12 08:44

模型的“参数”与“超参数”

一、“参数”与“超参数”通常所述的模型调参，是指算法的“超参数”，可以理解为模型的“

Felier.·2023-11-12 03:18

数据分析实战 | 逻辑回归——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接

天下弈星~·2023-11-11 23:25

数据分析实战 | 贝叶斯分类算法——病例自动诊断分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测一、数据及分析对象CSV文件——“bc_data.csv”数据集链接

天下弈星~·2023-11-11 23:54

数据分析实战 | K-means算法——蛋白质消费特征分析

目录一、数据及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练编辑八、模型评价九、模型调参与预测一、数据及分析对象txt文件——“protein.txt”，主要记录了

天下弈星~·2023-11-11 23:17

JVM调优之垃圾回收器选择

2、背景描述：促销主要核心系统之前部分接口存在耗时较大，经常触发到报警阈值，进行了一系列调参

wxyxxi·2023-11-11 23:07

AI调参师会被取代吗？对话AutoML初创公司探智立方

1955年，约翰·麦卡锡（JohnMcCarthy）、马文·闵斯基（MarvinMinsky）、克劳德·香农（ClaudeShannon）等人聚在一起，为第二年即将召开的具有重要历史意义的“达特矛斯会议”列了一份AI研究议题，排在首位的就是“AutomaticComputers”——自动编程计算机。作为AI的开山鼻祖，他们在这份纲领里写道：“我们相信，如果精心挑选一批科学家，在一起工作一个夏天，

喜欢打酱油的老鸟·2023-11-11 21:08

PID超详细教程——PID原理+串级PID+C代码+在线仿真调参

目录前言仿真调参环境案例引入——小球位置控制抛开案例——更专业地理解PID由虚到实——代码编写最后一步——PID参数调整总结——使用PID的步骤更进一步——串级PID前言很多人应该都听说过PID，它的运算过程简单

skythinker616·2023-11-11 10:05

【Flutter 3-5】Flutter进阶教程——在Flutter中使用Lottie动画

所以为了释放程序员的双手，不再陷入写动画调参数的苦恼，Airbnb开源了一款专门用于跨平台的动画解决方案：Lottie。Lottie可以解析使用Bodym

弗拉德x0·2023-11-10 03:25

数据分析实战 | 线性回归——女性身高与体重数据分析

目录一、数据集及分析对象二、目的及分析任务三、方法及工具四、数据读入五、数据理解六、数据准备七、模型训练八、模型评价九、模型调参十、模型预测实现回归分析类算法的Python第三方工具包比较常用的有statsmodels

天下弈星~·2023-11-10 00:37

snownlp 原理_snownlp入门

所以很头疼，后来不得已用了一个可视化的软件RostCM，但是一般可视化软件最大的缺点是无法调参，很死板，准确率并不高。现在研一，机器学习算法学完以后，又想起来要继续学习文本挖掘了。所以前半个

马福报·2023-11-09 22:27

set.stream使用 java_一文教会你使用JAVA8 Stream API

Stream简介JAVA8的新特性，更方便的处理数据，Java把很多东西都封装好了，我们只要调用Api就好了真.调参编程。例子：我们先准备一个实体类，方便之后的讲解。

壹心理·2023-11-09 19:54

IBM Qiskit量子机器学习教程翻译：第二章参数化电路

介绍参数化量子电路，其中的门是通过可调参数定义的，是近期量子机器学习算法的基本组成部分。在文献中，根据上下文，参数化量子电路也被称为参数化试态、变分形式或分析。

溴锑锑跃迁·2023-11-09 08:04

Jakarta-JVM篇

文章目录一.前言1.1JVM-堆常用调参1.2JVM-方法区常用参数1.3JVM-codeCache二.JVM内存结构三.对象创建四.JVM垃圾回收算法4.1可达性分析算法4.1.1对象引用4.1.2回收方法区

呆萌小新@渊洁·2023-11-08 00:04

tcl网络电视android无法启动,tcl智能电视系统升级和刷机常见问题解答

盲调参数代码成功后机器会自动待机状态，再用遥控器开机即可，屏参如正确即可看到正常开机画面。

鱼总美签·2023-11-06 13:28

shell --选项详解

这儿是强调参数和选项的顺序，如果乱了顺序就完蛋了。但是选项的顺序是可以颠倒的。例子来源：https://www.linuxidc.com/Linux/2018-07/153121.

uu2ww2·2023-11-06 10:14

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