非线性学习方法

IJCV2024 |陀螺仪引导的无监督深度单应性和光流学习：GyroFlow+

为了解决这个问题，我们提出了一种无监督学习方法
小白学视觉·2025-03-27 02:52

李雅普诺夫第二法求解思路及例题

能量函数：是一个大于等于0的量，在数学上可以用一个二次型函数来描述，形如V(x)=xTPxV(x)={{x}^{T}}PxV(x)=xTPx，其中xxx为一系列状态量或误差量系统稳定：可以定义对于一个非线性系统
yangjh542426·2025-03-26 14:58

嵌入式领域机器学习入门指南

深度学习:一种特殊的机器学习方法，通过使用具有
AI嵌入式·2025-03-26 05:47

深入浅出！java文件编码格式转换

目前网上关于Netty学习资料玲琅满目，不知如何下手，其实大家都是一样的，学习方法和技巧都是总结出来的，我们在没有找到很好的方法之前不如按部就班先从基础开始，一般从总分总的渐进方式，既观森林，又见草木。
m0_56824583·2025-03-26 03:31

不要再走弯路了2025最全的黑客入门学习路线在这

所以想要学习网络安全选对正确的学习方法很重要，这可以帮你少走很多弯路。
渗透代老师·2025-03-25 13:47

写给孩子和极客的趣味数学 --“自动驾驶背后的数学” 专栏导读

专栏逻辑图谱深度学习进阶视觉感知与多传感器融合基础工具与决策流程10.激活函数解析6.视觉坐标变换体系7.视觉优化与融合8.全流程解析2.传感器数据到控制指令的函数嵌套1.10岁孩子就能读懂自动驾驶背后的数学密码3.特征提取中的线性变换与非线性激活
赛卡·2025-03-25 12:11

神经网络解决非线性二分类

这份Python代码实现了一个简单的神经网络，用于解决复杂的非线性二分类问题。具体步骤包含生成数据集、定义神经网络模型、训练模型、测试模型以及可视化决策边界。
欣然～·2025-03-25 12:37

机器学习-分类模型-非线性模型

支持向量机(SVM)通过核函数处理非线性分类（如RBF核）小样本非线性数据svm.SVCK近邻(K-NearestNeighbors)基于局部相似性，无需训练模型小数据量，特征空间均匀neighbors.KNeighborsClassifier
恸流失·2025-03-25 01:17

【C++】string类讲解：含常用接口使用及原理模拟实现

学习方法：auto和范围forauto概念及使用注意：范围forstring类常见接口说明构造函数析构函数size()和capacity()reserve()和resize()empty()和clear
White の algo·2025-03-24 21:49

Tiny RDM：为什么说程序员都需要他，这款开源项目，太好用，轻量化的跨平台Redis桌面客户端，谁用谁知道！！

嗨，大家好，我是小华同学，关注我们获得“最新、最全、最优质”开源项目和高效工作学习方法TinyRDM是一款现代化、轻量级的跨平台Redis桌面客户端。
小华同学ai·2025-03-24 08:00

【机器学习】机器学习工程实战-第2章 项目开始前

上一章：第1章概述文章目录2.1机器学习项目的优先级排序2.1.1机器学习的影响2.1.2机器学习的成本2.2估计机器学习项目的复杂度2.2.1未知因素2.2.2简化问题2.2.3非线性进展2.3确定机器学习项目的目标
腊肉芥末果·2025-03-23 18:21

秒杀场景的设计思考

秒杀场景的介绍设计的核心思路怎么限流、削峰、异步planB总结‍秒杀场景的介绍秒杀场景是大家常说的高并发场景，但是实际上其与单纯的高并发还有一点不同，主要区别就是其流量来的猛增，几乎是一个垂直的增长，而非线性增长的并发
思无邪6675·2025-03-23 11:03

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

I.引言强化学习（ReinforcementLearning,RL）是一种通过与环境交互，学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。
数字扫地僧·2025-03-23 07:57

毕业论文代码实验（Python\MATLAB）基于K-means聚类的EMD-BiLSTM-Attention光伏功率预测模型

但受天气突变、云层遮挡等因素影响，光伏出力具有显著波动性，导致：电网调度难度增加（±15%功率波动）电力市场交易风险提升光储协同控制效率降低1.2技术挑战多尺度特征耦合：分钟级辐照度变化与小时级天气模式共存非线性映射关系
清风AI·2025-03-22 19:51

探索Python中的集成方法：Stacking

在机器学习领域，Stacking是一种高级的集成学习方法，它通过将多个基本模型的预测结果作为新的特征输入到一个元模型中，从而提高整体模型的性能和鲁棒性。
Echo_Wish·2025-03-22 15:19

【Python】 Stacking: 强大的集成学习方法

我们都找到天使了说好了心事不能偷藏着什么都一起做幸福得没话说把坏脾气变成了好沟通我们都找到天使了约好了负责对方的快乐阳光下的山坡你素描的以后怎么抄袭我脑袋想的薛凯琪《找到天使了》在机器学习中，单一模型的性能可能会受到其局限性和数据的影响。为了解决这个问题，我们可以使用集成学习（EnsembleLearning）方法。集成学习通过结合多个基模型的预测结果，来提高整体模型的准确性和稳健性。Stacki
音乐学家方大刚·2025-03-22 15:19

Stacking算法：集成学习的终极武器

Stacking算法：集成学习的终极武器在机器学习的竞技场中，集成学习方法以其卓越的性能而闻名。其中，Stacking（堆叠泛化）作为一种高级集成技术，更是被誉为“集成学习的终极武器”。
civilpy·2025-03-22 14:16

RRU 软件中 DPD（数字预失真）的全面测试方案

然而，PA通常具有非线性特性，会导致信号失真，产生谐波和互调产物，影响通信质量。
youngerwang·2025-03-22 12:52

MATLAB程序代编液压系统电机非线性滑膜伺服模糊控制simulink仿真

在MATLAB中设计和仿真一个液压系统电机的非线性滑模伺服模糊控制系统，可以通过Simulink来实现。以下是一个大致的步骤指南，帮助你完成这个任务。
matlabgoodboy·2025-03-22 11:48

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：3.TheArchitecture—网络结构3.1ReLUNonlinearity—非线性激活函数
小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

lingo使用笔记(仅入门)

lingo使用教程㈠，大致描述（平白无趣的科普）Lingo是一款用于线性规划、整数规划和非线性规划的优化软件。以下是一些常见的Lingo语法和写法的笔记，帮助你快速上手。
发篇博客骗自己·2025-03-22 02:16

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。
快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

C++ 学习需要多长时间？

学习C++所需的时间因个人的学习目标、基础、学习方法和投入的时间而异。
·2025-03-22 01:04

关于离子滤波小记

粒子滤波（ParticleFilter,PF）粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的贝叶斯滤波算法，主要用于解决非线性、非高斯的状态估计问题。它广泛应用于机器人定位、目标跟踪、金融建模等领域。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

YOLO魔改之频率分割模块（FDM）

深度学习方法，如FasterR-CNN和YOLO系列，已成为主流解决方案。这些方法通常采用两阶段或单阶段策略，通过卷积神经网络(CNN)提取特征并进行分类和定位。
清风AI·2025-03-20 21:11

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法

Matlab基于BP神经网络与NSGA-II的多目标工艺参数优化方法一、方法原理与框架BP神经网络的作用BP神经网络通过建立工艺参数与目标性能（如翘曲变形、收缩率、硬度等）之间的非线性映射关系，作为代理模型替代复杂的物理仿真或实验
天天酷科研·2025-03-20 13:02

不要再走弯路了2025最全的黑客入门学习路线在这

所以想要学习网络安全选对正确的学习方法很重要，这可以帮你少走很多弯路。
渗透代老师·2025-03-20 12:22

混合整数非线性规划的松弛与分解方法

背景简介混合整数非线性规划（MINLPs）作为运筹学中的一个重要领域，涉及到优化问题的连续和离散变量混合，在工程设计、生产调度、资源分配等多个领域发挥着关键作用。
Waiyuet Fung·2025-03-20 09:03

【初学者】请介绍一下线性与非线性的区别？

李升伟整理线性与非线性是数学和科学中常用的概念，主要区别如下：1.定义线性：系统或函数满足叠加性和齐次性。叠加性指输入的和导致输出的和，齐次性指输入按比例缩放时，输出也按相同比例缩放。
lisw05·2025-03-20 08:56

数据结构篇——线索二叉树

一、引入遍历二叉树是按一定规则将二叉树结点排成线性序列，得到先序、中序或后序序列，本质是对非线性结构线性化，使结点（除首尾）在线性序列中有唯一前驱和后继；但以二叉链表作存储结构时，只能获取结点左右孩子信息
张二娃同学·2025-03-20 07:16

【高考志愿】数学

目录一、数学专业概述1.1学科特点1.2课程设置1.3学习方法1.4数学专业的分类二、就业前景三、填报建议四、注意事项五、数学专业排名一、数学专业概述1.1学科特点数学专业作为一门基础学科，具有高度的抽象性
大雨淅淅·2025-03-20 06:04

软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索

软件设计师之树与二叉树：非线性数据结构的深度探索在软件开发领域，数据结构是程序设计的核心基础，其中树和二叉树作为重要的非线性数据结构，在众多场景中都有着广泛应用。
一杯年华@编程空间·2025-03-20 00:46

学习第十一天-树

一、树的基础概念1.定义树是一种非线性数据结构，由n个有限节点组成层次关系集合。
大橙子房·2025-03-19 16:43

OpenLSD是一个自适应开源数据集，旨在支持逻辑综合中的多种机器学习任务。

该数据集的核心研究问题是如何在逻辑综合的三个基本步骤——布尔表示、逻辑优化和技术映射中，通过机器学习方法提升效率和质量。
·2025-03-19 11:34

大模型学习方法之——大模型技术学习路线

“技术学习无非涵盖三个方面，理论，实践和应用**”**大模型技术爆火至今已经有两年的时间了，而且大模型技术的发展潜力也不言而喻。因此，很多人打算学习大模型，但又不知道该怎么入手，因此今天就来了解一下大模型的学习路线。‍‍丁元英说：“透视社会有三个层面，技术，制度与文化”；同样的，技术学习同样有三个层面，理论，实践和应用，三者相辅相成，缺一不可。技术的意义在于解决问题01—大模型技术学习的理论，实践
hhaiming_·2025-03-19 06:44

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

本文将深入探讨Actor-Critic算法，这是一种结合了策略梯度（PolicyGradient）和值函数（ValueFunction）的强化学习方法。
进取星辰·2025-03-18 19:17

关于非线性优化小记

非线性优化（NonlinearOptimization）1.什么是非线性优化？非线性优化是指目标函数或约束条件中至少有一个是非线性的优化问题。
文弱_书生·2025-03-18 10:34

人工智能技术篇*卷(三)

它通过多个神经元层的非线性变换，能够学习复杂的非线性关系，对数据进行分类或预测连续值。
code_stream·2025-03-18 04:46

Blender学习方法与技巧

以下是针对Blender零基础用户的学习教程推荐与高效学习方法总结，结合了多个优质资源整理而成，帮助快速入门：一、Blender学习方法与技巧制定学习计划与目标明确短期目标（如掌握基础操作）和长期目标（
自动化专业爱好者·2025-03-18 01:16

深度探索 Java 代码审计：筑牢安全防线的关键之路

一、学习经验：开启Java代码审计的智慧之门Java代码审计之路并非坦途，需要有系统的学习方法和实践经验。书籍
阿贾克斯的黎明·2025-03-17 16:07

信号传输与通信：光纤通信中的信号处理_（15）.高级光信号处理技术

高级光信号处理技术1.光纤通信中的非线性效应及其补偿1.1光纤非线性效应的原理光纤通信系统中，非线性效应是限制系统性能的关键因素之一。
kkchenkx·2025-03-17 07:35

支持向量机 (SVM) 算法详解

SVM特别适合高维数据，并且在处理复杂非线性数据时表现出色。本文将详细讲解SVM的原理、数学公式、应用场景及其在Python中的实现。什么是支持向量机？
sssugarr·2025-03-17 05:17

Python精进系列： K-Means 聚类算法调用库函数和手动实现对比分析

一、引言在机器学习领域，聚类分析是一种重要的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为不同的组或簇，使得同一簇内的样本具有较高的相似性，而不同簇之间的样本具有较大的差异性。
进一步有进一步的欢喜·2025-03-16 21:15

即插即用模块--KANLinear

KAN网络KAN网络即Kolmogorov-Arnold网络，是一类基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络架构，具有强大的非线性表达能力。
苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

AI笔记——语音识别

随着计算能力的提升和深度学习方法的出现，语
Yuki-^_^·2025-03-16 15:07

matlab 模糊pid实现温度控制

对于这样一个具有非线性、大滞后、大惯性、时变性、升温单向性等特点的控制对象，很难用数学方法建立精确的数学模型，因此用传统的控制理论和方法
studyer_爱啃鸡爪的小米·2025-03-16 14:54

【机器学习】基于t-SNE数据可视化工程

一、说明t-SNE(t-DistributedStochasticNeighborEmbedding)是一种常用的非线性降维技术。它可以将高维数据映射到一个低维空间（通常是2D或3D）来便于可视化。
无水先生·2025-03-16 04:17

小白零基础学数学建模系列-Day1-数学建模入门介绍与案例实践

1.2数学建模的重要性二、常见的数学建模方法概述2.1线性模型和案例2.1.1特点2.1.2应用2.1.3问题2.1.4模型2.1.5数学表达式2.1.6求解算法2.2非线性模型和案例2.2.1特点2.2.2
川川菜鸟·2025-03-15 20:17

数据挖掘技术介绍

分类定义：是一种监督学习方法，用于将数据分为不同的类别。功能：根据已标记的训练数据，学习一个模型，用于预测新数据的类别。方法：决策树、支持向量机、神经网络、逻辑回归、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

PINN物理信息网络 | 基于物理信息神经网络PINN求解Burger方程

基于物理信息神经网络（PINN）求解Burger方程的研究背景源于对非线性偏微分方程（PDE）求解方法的不断探索和改进。
算法如诗·2025-03-14 23:23
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