轮廓拟合第27页

周勇//1.4日西安城墙十八门之九：尚德门//八音谐·西安北城墙之尚德门

西安明城墙位于陕西省西安市中心区，墙高12米，顶宽12—14米，底宽15—18米，轮廓呈封闭的长方形，周长13.74千米。城墙内人们习惯称为古城区，面积11.32平方千米，著名的西安钟鼓楼就位于古城区

高山流水无情剑·2024-01-11 06:34

AlexNet论文精读

使用SGD（随机梯度下降）来训练，每个batch128，动量为0.9，权重衰减为0.0005（防止过拟合，

warren@伟_·2024-01-11 02:02

拇指有佛眼，能力要逆天！

其实人的手上有一个叫做【佛眼】的纹路，但并不是每个人都有的，观察一下你们的左手拇指上是否有着形似的轮廓，如果有，那么恭喜你，代表着你拥有着【佛眼】。那么拥有佛眼又有什么好处呢？

小靓520·2024-01-11 00:54

数模学习day09-cftool使用

选择X和Yxy选择好之后就自动画好了拟合曲线。

WenJGo·2024-01-10 23:19

仿射变换

参考http://www.cnblogs.com/ghj1976/p/5199086.html变换模型是指根据待匹配图像与背景图像之间几何畸变的情况，所选择的能最佳拟合两幅图像之间变化的几何变换模型。

D_Major·2024-01-10 23:08

【机器视觉】机器视觉实验一——图像边缘检测

有时执行第三步，传播局部证据，以便长轮廓更加自信，或者强边缘增强附近弱边缘的自信。

yuzhangfeng·2024-01-10 22:48

老生重谈：大模型的「幻觉」问题

一、什么是大模型「幻觉」大模型的幻觉问题通常指的是模型在处理输入时可能会产生一些看似合理但实际上是错误的输出，这可能是因为模型在训练时过度拟合了训练数据，导致对噪声或特定样本的过度敏感。"

沛沛老爹·2024-01-10 22:42

内蒙古黑城

城西北角建有一覆钵式喇嘛塔，原有的街道和主建筑依稀可辨，四周古河道和农田的残貌仍保持其轮廓。

走走南北·2024-01-10 22:26

掌握深度学习的残差之道——Resnet残差网络

左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映

kay_545·2024-01-10 21:12

机器学习-线性回归实践

目标：使用Sklearn、numpy模块实现展现数据预处理、线性拟合、得到拟合模型，展现预测值与目标值，展现梯度下降；一、导入模块importnumpyasnpnp.set_printoptions(precision

Visual code AlCv·2024-01-10 20:17

梯度下降法

在机器学习和深度学习中，梯度下降被广泛应用于更新模型参数，以使模型能够更好地拟合训练数据。基本思想：通过不断迭代，沿着损失函数的负梯度方向更新模型参数，直到达到损失函数的最小值。具体来说，对

Visual code AlCv·2024-01-10 20:46

多项式回归

定义：使用多项式函数来拟合数据点，以预测因变量和自变量之间的关系。基本形式如下：理解：在了解了线性回归模型之后，我们会意识到数据集上的点有时使用曲线拟合效果会更好。我们可以选择使用多项式曲线进行拟合。

Visual code AlCv·2024-01-10 20:43

Day5半个橙子――平涂时留白的练习

步骤如下：1.用HB铅笔勾出大概轮廓。2.用橡皮泥轻点减淡线稿，在用478赭石色色铅笔勾出轮廓,丰富细节。（注意橙瓣的形状、大小位置关系）图片发自App3.用409中黄色色铅笔涂出橙瓣的大体颜色。

阿水彩铅成长营·2024-01-10 19:51

3.4.1-欠拟合与过拟合（Bias and variance） + 相关解决方案

帅翰GG·2024-01-10 18:20

想了解步进伺服的朋友可以了解下这个方案

实用于很多的斜坡轮廓的应用，特别是速度快、限制过冲的运动场合。用户根据自己的要求实现S形或sixPoint™六点式速度轮廓配置及闭环或开环的操作、动态修改运动参数。

卓联微范同学·2024-01-10 17:10

27、过度拟合的简单直觉，或者为什么测试训练数据是一个坏主意

当您第一次开始使用机器学习时，您需要加载数据集并尝试模型。您可能会想到，为什么我不能仅使用所有数据构建模型并在同一数据集上对其进行评估？这看似合理。培训模型的更多数据更好，对吧？在同一数据集上评估模型和报告结果将告诉您模型有多好，对吧？错误。在这篇文章中，您将发现这种推理的困难，并发展直觉，为什么在看不见的数据上测试模型很重要。在同一数据集上进行训练和测试如果你有一个数据集，比如虹膜花数据集，该数

攻城狮笔记·2024-01-10 16:54

2022-02-26

月缺影旧，似杯水，攥住了你的轮廓，攥不住你早已流逝的人。有了结果，便没有了如果，若这是此生种下的因，愿去时的路上，佛来渡我一支玫。——题记我如泥鳅一般，往时光的箭里钻，它是那样的坚硬，那样的庞大。

迷糊DE小蚊子·2024-01-10 15:12

R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方：使用ploynom包拟合三阶多项式模型

R语言ggplot2可视化多项式曲线、多项式方程以及多项式模型评估指标R方：使用ploynom包拟合三阶多项式模型目录

statistics.insight·2024-01-10 13:56

计算机视觉下的数据增强

这有助于提升模型的泛化能力，减轻过拟合，增强模型对各种变化和噪声的鲁棒性。

Algorithm_Engineer_·2024-01-10 13:45

【Python特征工程系列】教你利用逻辑回归模型分析特征重要性（源码）

数据杂坛·2024-01-10 11:10

选择三个机器学习算法，代码实现，并选择一个数据集进行性能分析

线性回归算法通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合线，误差是指实际观测值与回归线预测值之间的差异。

Aurora_木迦·2024-01-10 11:37

2020-2022年最全湖南省矢量数据（路网含城市道路、铁路（包括地铁、轻轨）高速、国道、省道、县道、乡道+几百万个poi数据+省市县乡镇行政区划+河流水系网+建筑轮廓+30米dem等shp数据

2020-2022年最全湖南省矢量数据（路网含城市道路、铁路（包括地铁、轻轨）高速、国道、省道、县道、乡道+几百万个poi数据+省市县乡镇行政区划+河流水系网+建筑轮廓+30米dem等shp数据,并加赠

gis1206042102·2024-01-10 11:56

如果一切没有发生过（歌词）

张继旗我最怕有一天你就这样不见了一丝痕也没有仿佛从未出现过我习惯地转身那边空空没有人只能停住了傻傻地出神难道是场大梦我正慢慢醒过来还是怪我想象太多终于变疯呆可是我的手心留着暖暖的温度原谅我此刻任性的顽固如果这一切从没发生过为何感觉心被掏走了什么怎样略过身边那个灰色轮廓用尽全力却仍无法触摸如果这一切从没发生过究竟是什么把命运

孤行迹·2024-01-10 11:28

忆

思绪如烟，在黑色的夜里飘散，想睁开眼，看清命运的轮廓，只有寂静无声的回应。当平静代替了惊恐，内心已被麻木攻陷，时空中飘浮的每一缕烟，是否都纂刻着灵魂的颜色。那些深深浅浅或斑斑驳驳，都是记忆剥落的样子。

我在地球等你·2024-01-10 11:13

第三节

欠拟合使用较小的特征集合，使得拟合模型过于简单。过拟合使用太大的特征集合，使得拟合模型过于复杂，只能表示特定样本的规律。

piziyang12138·2024-01-10 10:33

YOLOv8分割任务数据集标注流程

半自动化标注这里使用了半自动化标注工具链接：https://pan.baidu.com/s/1x22BtI_bHKH0iUUg0eTUdA提取码：r5ca需要指定权重和修改类别信息配置文件中保存了类别、界面语言、轮廓模式等信息

计算机CV民工·2024-01-10 10:01

机器学习 —— 自用整理期末复习笔记

【机器学习】假设空间与版本空间-CSDN博客二、模型评估与选择1、经验误差与过拟合2、评估方法2.1、留出法2.2、交叉验证法2.3、自助法

西皮呦·2024-01-10 09:15

想要好看的鼻子的话，该怎么选择适合自己的鼻型呢

鼻子在面部五官中，鼻子无疑是最突出的器官，无论正面、侧面哪个角度，鼻部的线条都会影响面部轮廓，只有360度无死角的英挺美鼻，才能将面部的立体轮廓展现得淋漓尽致。

我怎么这么好看_·2024-01-10 08:21

C2-3.3.2 机器学习/深度学习——数据增强

当数据量不足时，模型很容易过拟合，精度也无法继续提升，因此数据增强技术应运而生通过执行数据增强，你可以阻止神经网络学习不相关的特征，从根本上提升整体性能。——见后面4、应用场景举例2、什么是

帅翰GG·2024-01-10 06:43

【Python机器学习】决策树的优缺点

决策树的缺点是，即使做了预剪枝，它也经常过拟合，泛化性能很差，所以大多数应用中，往往使用集成方法来替代单颗决策树。

zhangbin_237·2024-01-10 06:40

【Python机器学习】决策树集成——随机森林

随机森林本质上是许多决策树的集合，其中每棵树都和其他数略有不同，随机森林背后的思想是：每棵树的预测可能都比较好，但是可能对部分数据过拟合，如果构造很多树，并且每棵预测的都很好，但都以不同的方式过拟合，那么可以对这些树的结果取平均来降低过拟合

zhangbin_237·2024-01-10 06:33

深夜新作现代诗两首：《三月的三潭印月》《奈良与鹿还有我们》！

图片发自App《三月的三潭印月》新芽在三月脸上柔和泥土泥土在春天的轮廓里画上西湖看见的野花还在生长看见的我们还需成长再给西湖画上三只可以看见月亮的眼睛希望在春天的情书里依旧崭新——千岛油菜子写于2019.3.5

千岛油菜子·2024-01-10 06:51

2017-12-26 将CAD图导入AD

然而在绘制非常复杂的PCB外围轮廓的时候用后者来设计就比较吃力了，但是cad可以轻松搞定复杂的二维图。

酝锦·2024-01-10 02:48

[动手学深度学习-PyTorch版]-3.13深度学习基础-丢弃法

3.13丢弃法除了前一节介绍的权重衰减以外，深度学习模型常常使用丢弃法（dropout）[1]来应对过拟合问题。丢弃法有一些不同的变体。

蒸饺与白茶·2024-01-09 21:56

远距离俯拍一点收获

用轮廓比用图案方便可以通过旋转达成动态感字母识别度较高起降所产生的文字在动态状况下比较难识别线条需要达到一定密度，即人与人距离不能过小变化不要过多，动作保持一定时间集体的流动效果不错

_小轩窗_·2024-01-09 20:41

2022-逆转思维-成功的门，用任何方式都可以打开（2）打破常识

熟知只是看到了眼前事物的轮廓，而对其内涵却未加深思，因而并非是真知。

12_德德·2024-01-09 20:09

C# 多项式拟合、线性回归、 MathNet.Numerics

介绍Math.Net是一个开源项目，旨在构建和维护涵盖基础数学的工具箱，以满足.Net开发人员的高级需求和日常需求。其中Math.NETNumerics旨在为科学、工程和日常使用中的数值计算提供方法和算法。涵盖的主题包括特殊函数，线性代数，概率模型，随机数，插值，积分变换等等。安装要使用MathNet.Numerics，首先安装它的Nuget包：NuGet包管理器搜索MathNet.Numeric

gewen_1988·2024-01-09 19:03

吃瓜学习笔记4-第五章神经网络（感知机、多层前馈网络、误差逆传播算法BP,过拟合）

感知机感知机由两层神经元组成，如图5.3所示，输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称"阈值逻辑单元"其中感知机是用在线性可分的数据集上。感知机的目的就是能得到一个对数据集T中的正负样本完全正确划分的超平面，其中就是超平面方程什么叫线性可分？就是找到一个超平面把数据分开。什么叫超平面？超平面就是能把数据集分开的，比如说在一维可以用点区分，点就是超平面；二维可以用线条区分，线

曼曼668·2024-01-09 17:09

python求解多元多次方程组或非线性方程组

（上篇用python拟合2019nCov感染人数的文章被不少博主转载了，发的比较早，不少博主在文章基础上添加新内容也新发了新的更新后的预测，或者加入一些新的模块。

祥瑞Coding·2024-01-09 17:14

图像分类保姆级教程-深度学习入门教程（附代码）

低级特征包括边缘、纹理等，而高级特征则包括物体的形状、轮廓等。这些特征的组合能够更好地描述图像的内容，从

从懒虫到爬虫·2024-01-09 16:39

模型评估之偏差-方差分解

为了避免过拟合，我们经常会在模型的拟合能力和复杂度之间进行权衡。拟合能力强的模型一般复杂度会比较高，容易导致过拟合。相反，如果限制模型的复杂度，降低其拟合能力，又可能会导致欠拟合。

老羊_肖恩·2024-01-09 15:53

两棵大树

两颗大树枝干独自强壮枝叶生长入白云却有紧紧相依相偎风吹着两棵树时而发出沙沙的响声时而发出哗哗的歌声时而宁静两棵树的外轮廓枝叶茂盛伸向天空两棵树的内侧生长出一些小的枝叉保留两个人相处的空间更舒适此时我感觉自己的身体也化为中通强壮的树干直耸云霄枝繁叶茂

晓言虾语·2024-01-09 14:54

iOS OpenCV 身份证静态识别浅谈

成果展示：身份证识别一、可以发现，轮廓检测时间小于0.4秒，有人说我使用的是iPhone模拟器看不出性能，但如果你知道我用的电脑性能不高的话，应该会觉得这个时间可以了，而且如果运行在真机上，速度还会更快些

随行的羊·2024-01-09 14:19

OpenCV4工业缺陷检测的六种方法【文末送书】

方法三：复杂背景下的图像缺陷分析，基于空域增强实现图像缺陷分析，针对复杂背景的图像，通过空域滤波增强以后实现缺陷查找，运行截图如下：方法四：基于样品模板比对实现基于空域增强实现图像缺陷分析，通过二之分析与轮廓比对实现缺

小余要努力·2024-01-09 14:30

r语言拟合曲线

r语言拟合曲线#圆滑曲线library(ggalt)library(ggplot2)df<-read.csv("lqs-1.csv",header=T)p2<-ggplot(data=df,

不懂python不懂R·2024-01-09 13:06

传统图像处理学习笔记更新中

线性插值双线性插值仿射变换透视变换常见的边缘检测算子Sobel算法Canny算法Hough变换原理（直线和圆检测）找轮廓（findCountours）单应性（homography）原理

搬砖成就梦想·2024-01-09 12:20

uni-app如何生成骨架屏

骨架屏是页面的一个空白版本，通常会在页面完全渲染之前，通过一些灰色的区块大致勾勒出轮廓，待数据加载完成后，再替换成真实的内容。参考效果骨架屏作用是缓解用户等待时的焦虑情绪，属于用户体验优化方案。

小夏同学呀·2024-01-09 11:50

【深入浅出Pytorch-task3】上采样与下采样、神经网络中类的继承，调用父类初始化方法、对网络中间层进行修改

下采样连接和上采样连接也可以叫做池化层以及上采样层1.1下采样（downsampling）在深度学习中，下采样连接也叫下采样层，在视觉领域也称为池化层目的就是用来降低特征的维度并保留有效信息，一定程度上避免过拟合

数据框·2024-01-09 09:33

将mask的图片标签转换为yolo的txt标签

将mask的图片标签转换为yolo的txt标签获取外轮廓importcopyimportcv2importosimportshutilimportnumpyasnppath="你的mask路径/Dataset

计算机CV民工·2024-01-09 09:27

NLP -关键词提取

TextRankLDALSA/LSIRake特点关于关键词提取关键词提取（KeyWordExtraction）主要有以下方法：基于统计：tf-idf,TextRank基于词分布：LDA：采用贝叶斯学派的方法对分布信息拟合

小田_·2024-01-09 09:14

推荐频道

轮廓拟合