0-1均匀分布

代码记录（3）

目录torch.multorch.mmtorch.matmul【pytorch】torch.rand()均匀分布【pytorch】torch.randn()标准正态分布【pytorch】torch.normal
王大银子·2023-01-17 22:10

第二章.线性回归以及非线性回归—特征缩放，交叉验证法，过拟合

第二章.线性回归以及非线性回归2.9特征缩放1.数据归一化1).作用：把数据的取值范围处理为0-1或者-1-12).数据范围处理为0-1之间的方法：newValue=(oldValue-min)/(max-min
七巷少年^ω^·2023-01-17 16:21

C++ 生成随机浮点数

但rand函数对一些情况显得难以处理：不同范围的随机数需要随机浮点数需要非均匀分布的随机数rand的使用方法：C语言rand()和srand()使用方法下文将使用C++11定义在头文件random中的随机数库通过一组协作的类来解决这些问题
叫我小秦就好了·2023-01-17 12:54

清风数学建模课笔记-多元回归分析

但是不能说吃雪糕会增加游泳死亡风险背后的原因应该是天气热所以相关性不是因果性在大部分情况下都不能直接说是因果性Y是因变量是我们研究的核心变量-因为别人的改变而改变的变量连续性指数变量-GDP-线性回归0-
我喜欢的猫呢·2023-01-17 10:06

数学建模：10 蒙特卡罗模拟

目录概述实例投针问题三门问题模拟排队问题有约束的非线性规划问题书店买书问题（0-1规划）导弹追踪问题旅行商问题TSP换灯泡武器升级估计自然对数的底数e概述原理：由大数定理可知，当样本容量足够大时，事件的发生频率即为其概率实例投针问题需要随机模拟的是
NElks·2023-01-17 07:23

HashMap 与红黑树

传统HashMap的缺点JDK1.8以前HashMap的实现是数组+链表，即使哈希函数取得再好，也很难达到元素百分百均匀分布。
·2023-01-16 18:49

ECA-Net: Efficient Channel Attention

EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks前言SENet首先通过globalaveragepooling对每个通道的空间信息进行编码，然后接两个FC层学习通道间的依赖关系，最后接sigmoid激活函数，每个通道输出一个0-
00000cj·2023-01-16 08:14

机器学习数学基础（二）：概率论与统计量、大数定律、似然估计

机器学习数学基础（二）概率论概率论基础初步认识概率公式常见概率分布两点分布二项分布Bernoullidistribution泊松分布均匀分布指数分布正态分布Beta分布总结参数、期望、方差sigmoid
'仰望星空,脚踏实地'-菱·2023-01-15 18:40

pytorch mseloss bceloss 对比

3)SmoothL1Loss比mseloss小4)bceloss收敛比较快5)bcelossinput必须是0-1之间，targets可以不是6)target是0.5input是0.4与0.6，loss
AI视觉网奇·2023-01-15 17:59

python cv2 findContours函数和drawContours函数介绍

findContourscontours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_TREE,cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)函数作用是画出0-
scut_salmon·2023-01-15 12:43

关键标注以及关键点热力图一键生成工具

开发步骤1.引入头文件2.定义读取目录文件名函数3.定义保存文件和图片函数4.定义鼠标回调函数5.主函数总结***注意：由于C++中OpenCV的像素类型为uchar即为8u1c，如果直接让热力图等于0-
猴子2333·2023-01-15 10:52

【Matlab绘图进阶第7弹】Matlab绘制二维散点图

成图效果展示绘图三步走取色取色的核心是获取0-1之间的RGB值矩阵、也可以是0-255之间的数值，但是在Matlab中都要进行归一化为0-1。
科研南同学Matlab·2023-01-15 09:15

【Matlab绘图进阶第8弹】Matlab绘制三维曲面拟合图

成图效果展示绘图三步走取色取色的核心是获取0-1之间的RGB值矩阵、在Matlab中对于0-255之间的颜色数值需要进行归一化处理。数据准备三维曲面拟合图数据需要实验数据格式为X-Y-Z，即三
科研南同学Matlab·2023-01-15 09:15

【Matlab绘图进阶第5弹】Matlab绘制三维散点图

成图效果展示绘图三步走取色取色的核心是获取0-1之间的RGB值矩阵、配色的好坏直接决定着图形的颜值高低、论文的门面即是图表。数据准备三维散点图的数据主要包括X、Y、Z、ZF三维
科研南同学Matlab·2023-01-15 09:14

Brenda应用(2.0) - 构建(酶, 物质, 关系)0-1表格用于NBI推断新关系

本文是《Brenda应用(2)-构建(酶,物质,关系)0-1表格用于NBI推断新关系》的第一篇：数据获取。
ZOOEEER·2023-01-14 22:06

神经网络模型之GRU门控循环单元

GRU门控循环单元原理：内部的Resetgate和Updategate是可训练的并且他们可以影响隐藏状态和输入特征的大小，Rt和Zt的取值都是在0-1之间，这样功能就有点类似于dropout，不过其中的参数是可学习的
时代新人0-0·2023-01-14 10:48

数据分析师统计学必知必会知识点汇总！

来源：数据蛙DataFrog阅读路线：概率介绍离散型概率分布和连续型概率分布抽样和抽样分布区间估计假设检验一、概率介绍概率是指的对于某一个特定事件的可能性的数值度量，且在0-1之间。
大数据技术派·2023-01-13 23:46

推荐1位AI产品经理求职信息（企业方可要简历），新增3个JD（共计59个、AI PM可内推）...

能分享大家一些喜悦和信心——【推荐1位AI产品经理的求职信息，可微信我要简历】1、北京，3年AI产品经验（含1.5年全勤实习），目前在某厂负责CV/跨模态产品及商业化工作；有IoT平台、边缘AI、端AI、隐私计算等从0-
hanniman_·2023-01-13 22:22

RGB图像边缘检测

图像边缘检测实验图像代码%RGB图像边缘检测%边缘检测clearallcloseallclcf=imread('图6-1.tif');%此时数据为uint8类型f=im2double(f);%数据类型转换成0-
「已注销」·2023-01-13 19:56

torch.normal()、torch.randn()和torch.rand()简要介绍

torch.normal()：返回从均值means和标准差std的离散正态分布中抽取随机张量，torch.randn()：生成满足标准正态分布（0~1）的随机张量torch.rand()：返回从区间[0,1)的均匀分布中抽取的一组随机数示例
两分先生·2023-01-13 16:45

Pytorch的rand、randn和normal的用法及区别

文章目录1.rand2.randn3.normal1.rand生成均匀分布随机数【范围在0到1之间】X=torch.rand(size=(3,5))#三行五列均匀分布矩阵print(X)#tensor(
什么都干的派森·2023-01-13 16:14

mxnet.ndarray.random.uniform

uniform表示生成一个服从均匀分布的矩阵,X~U(a,b),在这个API文档里面其实就是X~U(low,high),uniform返回值会介于low和high之间,uniform的shape参数是表示生成的矩阵的形状
阿维的博客日记·2023-01-13 11:48

【Matlab数理统计知识点合集】新手入门第十三天

数理统计学习目标1.随机数的产生1.1二项分布随机数1.2泊松分布随机数1.3均匀分布随机数1.4正态分布随机数1.5其他常见分布随机数2.概率密度函数2.1常见分布的密度函数作图2.2通用函数计算概率密度函数值
Luminous烁·2023-01-13 10:39

激活函数的选择

1、sigmoid函数：特点：输出值落于0-1的连续区间内，sigmoid函数的导数位于0-0.25的连续区间内，其在0处取得导数最大值为0.25。
ciaowzq·2023-01-13 10:56

8. 类神经网络训练不起来怎么办（五）Batch normalization

类神经网络训练不起来怎么办（五）特征的变化范围不一样，对Loss的影响不一样不同dimension范围变化到0-1范围在Deeplearning中，还要对z或者a做Normalization对z做还是对
Shannnon_sun·2023-01-12 19:13

海康威视sdk调整摄像头的亮度 对比度 饱和度 色度

其中有关于摄像头参数的结构体如下：typedefstructtagNET_DVR_VIDEOEFFECT{BYTEbyBrightnessLevel;/*0-100*/BYTEbyContrastLevel;/*0-
wukongxuetang·2023-01-12 17:23

深度学习一般工作流程

三、确定模型评估方式如：留出法、K折交叉验证、乱序重复K折交叉验证四、数据预处理预处理目标：1、特征值为张量数据2、特征取值较小（0-1区间或正负1区间）3、特征非异质数据4、特征缺失处理为0
Anli未末·2023-01-12 14:20

概率和数理统计

均匀分布随机数连续型均匀分布离散型均匀分布正态分布型概率密度函数离散型连续型分布抽样分布随机变量的数字特征平均值列的DIM为1，行为2中位数数据的排序期望和方差[m1,v1]=binostat(n1,p1
惊鸿.Jh·2023-01-12 13:15

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16
冷冻工厂·2023-01-12 13:05

2023年1月6日星期五-PPP/BPP相关学习

独立均匀分布matlab的rand指令可以帮助我们生成[0,1]的均匀分布的数据，这样，如果我们想要[a,b]的分布数据，只需要a+(b-a)*rand就可以了。[a,b]均值，标准差均值
weixin_41724971·2023-01-12 12:58

2023年1月6日星期五-PPP/BPP相关学习-旧版重写

1.独立均匀分布matlab的rand指令可以帮助我们生成[0,1]的均匀分布的数据，这样，如果我们想要[a,b]的分布数据，只需要a+(b-a)*rand就可以了。
weixin_41724971·2023-01-12 12:03

机器学习——数学基础(一)

机器学习数学基础均匀分布转变为正态分布importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathx=np.random.rand(1000)##rand是均匀分布
Aure219·2023-01-12 09:48

python random模块

模块引入：importrandom1.random()生成0-1之间的随机小数print(random.random())2.randomint(a,b)生成a,b之间的整数（包括a,b）print(random.randint
有梦想的刺儿·2023-01-12 08:34

Matlab RGB 颜色对照表(0-1之间取值)

https://blog.csdn.net/qq_38882446/article/details/100886087
Anne033·2023-01-12 07:28

数学建模-7.多元线性回归分析

绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想解决回归分析的任务：通过研究自变量X和因变量Y的相关关系（注意相关性≠因果性），尝试解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的常见的五类回归分析：线性回归、0-
smile~。·2023-01-12 07:49

数学建模--多元线性回归分析

学习自：b站清风数学建模一、回归分析的介绍和分类1回归分析研究X与Y之间相关性的分析1.1相关性相关性≠因果性1.2Y因变量/核心变量连续数值型变量0-1型变量定序变量计数变量生存变量1.3X研究X与Y
nickkkkkkkkk·2023-01-12 07:18

交叉熵损失cross entropy loss

CrossEntropy交叉熵，是与两个分布有关的概念KLDivergence散度，衡量两个分布的差别大小：对于0-1的情况H§=0所以优化H(
kiss_the_rain86·2023-01-11 23:35

python-基本数据运算

求余数9%2=17、2**3幂运算2**3=88、divmod(x，y)，可以得到商和余数；divmod(18,5)=（3，3）9、round(8.8),可以返回数值的四舍五入结果；二、整数1、0b二进制0-
viker2009·2023-01-11 18:00

Pytorch语义分割理解

PIL.Image.open("D:\\DataSets\\PascalVOC2012\\VOCdevkit\\VOC2012\\JPEGImages\\2010_003055.jpg")#图片预处理，转化为0-
视觉菜鸟Leonardo·2023-01-11 17:19

关于batch normalization的理解

新的问题：但是加入BN层之后，使得数据区间是[0-1]，经过激活函数sigmoi
Jack Su·2023-01-11 12:05

PyTorch常用参数初始化方法：【均匀分布、正态(高斯)分布、Xavier、kaiming、正交矩阵、稀疏矩阵、常数、单位矩阵、零填充】

一、“均匀分布”初始化torch.nn.init.uniform_(tensor,a=0,b=1)从均匀分布U(a,b)中采样，初始化张量。
u013250861·2023-01-11 11:03

Pytorch网络参数初始化

Pytorch中常见的两种初始化操作(1)使用pytorch内置的torch.nn.init方法正态分布、均匀分布、xavier初始化、kaiming初始化都已经实现，可以直接使用。
@Elaine·2023-01-11 11:59

Pytorch初始化方法

常用初始化方法PyTorch中提供了10中初始化方法Xavier均匀分布Xavier正态分布Kaiming均匀分布Kaiming正态分布均匀分布正态分布常数分布正交矩阵初始化单位矩阵初始化稀疏矩阵初始化
JNash·2023-01-11 11:25

逻辑斯蒂回归公式

函数范围（0-1）例1：hθ(x)=g(θ0+θ1x1+θ2x2)h_\theta(x)=
藕片薯片·2023-01-11 11:17

297个机器学习彩图知识点（9）

1.鞍点2.损失函数的饱和3.饱和4.均匀分布5.单位阶跃激活函数6.上采样7.验证曲线8.梯度消失9.方差膨胀因子10.方差11.方差阈值法12.RSS13.值缩放14.随机缺失15.完全随机迷失16
·2023-01-11 11:12

【SLAM】ORB-SLAM3解析——帧Frame()的构建(2)

然后在image上提取均匀分布的FAST角点，为了实现这一点，对照片分成若干个格子，在不同的格子下分别提取角点
iwander。·2023-01-11 10:50

报错：UnicodeEncodeError: ‘ascii‘ codec can‘t encode characters in position 0-1: ordinal not in range(1

Python3报错处理：UnicodeEncodeError:‘ascii’codeccan’tencodecharactersinposition0-1:ordinalnotinrange(128)解决问题参考地址：https://www.cnblogs.com/lsdb/p/12470739.html在python代码前面中加入如下代码块：importsysimportcodecssys.st
昵称很野·2023-01-11 10:08

python3报错处理：UnicodeEncodeError: ‘ascii‘ codec can‘t encode characters in position 0-1

一、背景说明最开始不愿意使用Python，一大原因是因为Python2默认使用ASCII编码处理中文可以说是一件痛苦的事情。仅从更换默认编码一项变换，就可以说Python3和Python2不算同一门语言。Python3更换为默认使用Unicode（utf-8）编码，一直使用下来再没有遇到编码问题带来的困挠，似乎编码问题在Python3时代就该完全消失的。但这两天遇到了一个问题。在调用一个库时，出现
whatday·2023-01-11 10:08

已解决UnicodeEncodeError: ‘ascii‘ codec can‘t encode characters in position 0-1: ordinal not in range(1

已解决（pythonnumpy报错）UnicodeEncodeError:‘ascii’codeccan’tencodecharactersinposition0-1:ordinalnotinrange(128)文章目录报错代码报错翻译报错原因解决方法帮忙解决报错代码粉丝群里的一个小伙伴想用numpy库对列表中的元素进行排序，但是发生了报错（当时他心里瞬间凉了一大截，跑来找我求助，然后顺利帮助他解
无 羡ღ·2023-01-11 10:07

UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 0-1: ordinal not in range(128)

从mysql中取出的内容，写入到文本文件（*.html）中，代码如下：results={'version':u'\u4e2d\u5174'}withopen("H:\Work\\report.html",'r')asf:template=f.read()printtemplate#tem=template.content=template.format(**results)withopen("H:
Web魔法师·2023-01-11 10:07
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