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信息论Matlab仿真——信息量的计算

《信息论与编码》第二章——信息量的计算%@authorZhang%@copyrightZhang%@release2021.06.16%已知X和Y相互独立PX=[0.1,0.2,0.3,0.4];PY=

Kevin&1123·2022-11-21 08:10

OpenGL与PCL库实现点云体系滤波优化及三角面片化

优化效率较好，时间根据参数线性增长，本点云建议参数为0.2直通滤波以坐标系的值限制来进行滤波，该方法的使用比较灵活但完全取决于用户的限定字段和对应条件，适合过滤不需要的高度范围内的点，时间根据参数线性递增

不爱穿底裤·2022-11-21 08:02

目标检测模型性能衡量指标、MS COCO数据集的评价标准以及不同指标的选择推荐

0.2目标检测领域常用的公开数据集PASCALVOCMicrosoftCOCO在COCO数据集出来之前，目标检测基本上用的是PASCALVOC数据集，现在COCO非常流行。

Le0v1n·2022-11-21 05:55

tf 损失函数_【TF2.1学习笔记7】激活函数、损失函数和优化器

例子：importtensorflowastfepoch=40lr_base=0.2lr_deca

weixin_39629989·2022-11-21 03:15

Pytorch和cuda对应版本

CUDA9.0condainstallpytorch==1.0.0torchvision==0.2.1cuda90-cpytorch#CUDA8.0condainstallpytorch==1.0.0torchvision==0.2

SSPo·2022-11-21 03:13

pytorch-classifier-v1.1更新日志

2022.11.8修改processing.py的分配数据集逻辑,之前是先分出test_size的数据作为测试集,然后再从剩下的数据里面分val_size的数据作为验证集,这种分数据的方式,当我们的val_size=0.2

魔鬼面具·2022-11-21 00:24

材料力学科研国产仪器新高度，新拓三维0.2级高精度视频引伸计面世

2022年10月20日，由新拓三维技术（深圳）有限公司自主研发出的高精度视频引伸计XTDIC-VG系列新品正式发布。作为实验室中常见的材料测试方式，引伸计到今天已有130多年历史，这么多年来，为满足材料测试的需求，普通引伸计、全自动引伸计、激光引伸计等被发明出来，随着近几年新材料行业、视频处理技术和计算机软件的快速发展，非接触式引伸计应运而生，即视频引伸计。新拓三维专注光学测量技术十几年，拥有深厚

新拓三维·2022-11-20 23:44

新拓三维非接触式视频引伸计发布上市，单相机2.5D&0.2级精度

10月20日下午15：00，新拓三维新一代单相机2.5D视频引伸计即将上市。视频引伸计有着广泛的应用领域，广泛应用于材料力学、结构力学等学科研究，适用于金属、塑料、陶瓷、混凝土、柔性材料、复核材料、生物试样等多种材料在不同温度环境下的特性测试，如应力-应变曲线、弹性模量、泊松比、N值、R值等。新拓三维专注光学测量技术十几年，拥有深厚的技术积累，结合国内外众多知名高校、企业及科研机构几百家客户的使用

新拓三维·2022-11-20 23:14

马尔科夫链模型状态转移矩阵

代码如下：现在我们用[0.7,0.1,0.2]作为初始概率分布，然后这个状态作为序列概率分布的初始状态t0t0，将其带入这个状态转移矩阵计算t1,t2,t3...

黎锐丁ing·2022-11-20 23:01

马尔科夫链模型

实验代码#股市的概率分布为[0.4,0.3,0.3]importnumpyasnpP=np.matrix([[0.5,0.3,0.2],[0.6,0.35,0.05],[0.5,0.05,0.45]])

NGC2371.·2022-11-20 23:27

MATLAB自编自适应中值滤波算法

代码原理：在噪声密度不是很大的情况下（根据经验，噪声的出现的概率小于0.2），使用中值滤波的效果不错。但是当噪声出现的概率比较高时，原来的中值滤波算法就不是很有效了。

渔人老刘·2022-11-20 22:01

【跟李沐学AI学习笔记】数据操作

2-d的数组称为矩阵，比如说[[1.0,2.7,3.4][5.0,0.2,4.6][4.3,8.5,0.2]]，表示一个样本的特征矩阵，每一行表

贺长歌·2022-11-20 21:29

[Transformer] AdaptFormer: Adapting Vision Transformers for Scalable Visual Recognition

微调不到0.2%就超越现有微调方法？

Cherry_qy·2022-11-20 20:40

TensorFlow2中Embedding层的使用(tf.keras.layers.Embedding)

文章目录1简介参数2示例一2.1数据准备2.2模型搭建与测试2.3查看结果3示例二1简介嵌入层将正整数（下标）转换为具有固定大小的向量，如[[4],[20]]->[[0.25,0.1],[0.6,-0.2

宛如近在咫尺·2022-11-20 18:24

【论文笔记】CycleGAN（基于PyTorch框架）

CycleGAN（基于PyTorch框架）0.论文简介0.1本文主要的工作0.2引言0.3方法1.代码结构1.1根目录中的文件1.1.1train.py文件1.1.2test.py文件1.2根目录中的文件夹

鲤鱼王的成长之路·2022-11-20 15:30

用python表示欧拉公式

importmatplotlib.pyplotaspltx=0y=1xx=[0]yy=[1]forninrange(10):y=1.1*y-0.2*x/yx=x+0.1xx.append(x)yy.append

优雅小孩·2022-11-20 14:18

机器学习之分类模型（二）——决策树

机器学习算法（二）:决策树0.前言0.1决策树介绍0.2决策树应用1.天池实验室算法实战——企鹅数据1.0代码流程预览1.1Demo实践Step1:库函数导入Step2:模型训练Step3:数据和模型可视化

公户灿灿·2022-11-20 11:19

GCN频域视角相关——傅里叶变换、拉普拉斯变换、拉普拉斯算子、拉普拉斯矩阵、卷积

试图通俗地捋清标题名词之间的关系0.前置知识0.1函数的正交0.2什么是卷积？

kc7w91·2022-11-20 11:56

YOLO回归框后处理

以YOLOv1为例，共产生98个候选框后处理第一步置信度过滤：共有7x7x2=98bboxes，假设一个类别为dog，将所有置信度小于0.2阈值(自设置)的概率全部抹0；上图中的每一列是置信度（存在目标的概率

陈工啊·2022-11-20 07:41

分类回归与目标函数

分类问题预测的是类别，模型的输出是概率分布三分类问题输出例子：[0.2,0.7,0.1]回归问题预测的是值，模型的输出是一个实数值为什么需要目标函数？

兰钧·2022-11-20 06:16

conda安装cpu版pytorch

condainstallpytorch-cpu=1.0pipinstalltorchvision==0.2-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

upDiff·2022-11-20 05:18

python之dict1——创建与序列： dataframe转dict；直接编写创建dict；dict序列问题，创建为空值的dict

比如这种情况：df=pd.DataFrame({'col1':[1,2,3],'col2':[0.5,0.75,0.2]},

HaileeRPIJNU·2022-11-20 03:26

PyTorch -- RuntimeError:

Failure:Concurrent:1.RuntimeError:CaughtRuntimeErrorinreplica0ondevice0.2.RuntimeError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate12.00MiB

Levin__NLP_CV_SLAM·2022-11-20 01:26

麻雀搜索算法SSA（有matlab代码，复制粘贴即可）

closeall;clc;%%参数设置N=30;%麻雀个数dim=2;%评估函数维度N_discoverer=0.7*N;%发现者个数N_Followers=0.1*N;%追随者个数N_Vigilant=0.2

Vertira·2022-11-20 01:41

线性模型机器学习第三章

f(一个西瓜）=w1·西瓜属性1+w2·西瓜属性2+……+wd·西瓜属性d，好瓜or坏瓜=0.2·色泽 +0.5·根蒂 +…… +0.1·条纹

不是庸人的俗人（摆烂版）·2022-11-20 00:42

pytorch1.1.0-python3.6-CUDA9.0-神经网络可视化问题

----更新----pytorch1.1.0必须配合pipinstallhiddenlayer==0.2否则会出现错误:AttributeError:module'torch.jit'hasnoattribute'get_trace_graph

知识在于分享·2022-11-19 22:14

NNDL 作业3：分别使用numpy和pytorch实现FNN例题

.过程推导-了解BP原理2.数值计算-手动计算，掌握细节3.代码实现-numpy手推+pytorch自动使用numpy实现importnumpyasnpw1,w2,w3,w4,w5,w6,w7,w8=0.2

Sun.02·2022-11-19 21:00

MATLAB识别实验,Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验

经试验，采用门限值为0.2附近时车牌字符最为清楚，杂点最少(如下左图)。I=imread('c

飛渡·2022-11-19 19:22

【Python绘图】柱状图

x=list(range(len(name_list)))#横坐标的名width=0.2#直方图的柱宽colors=['b','g']#直方图的颜色plt.figure(figsize=(8,6))#plt.ylim

巧克力酱人·2022-11-19 18:24

2022-kaggle-nlp赛事：Feedback Prize - English Language Learning

文章目录零、背景介绍0.1比赛目标0.2数据集0.3注意事项一、设置1.1导入相关库1.2设置超参数和随机种子1.3启动wandb二、数据预处理2.1定义前处理函数，tokenizer文本2.2定义Dataset

神洛华·2022-11-19 18:06

【基于PyTorch】nn.Dropout() 使用

这里p=0.2表示，每个神经元都有0.2的概率被丢弃（变成0）m=nn.Dropout(p=0.2)代码：fromtorchimportnnimporttorchm=nn.Dropout(p=0.2)input1

谜底是你_·2022-11-19 18:25

python显示图片选中位置rgb值_opencv+python实现鼠标点击图像,输出该点的RGB和HSV值...

importcv2#读取图片并缩放方便显示img=cv2.imread('D:/6.jpg')height,width=img.shape[:2]size=(int(width*0.2),int(height

weixin_39900023·2022-11-19 17:48

TypeError:Unable to serialize ＜tf.Variable ‘alpha:0‘ shape=() dtype=float32, numpy=0.8＞ to JSON.

问题描述在使用如下代码进行模型保存时报错：alpha=K.variable(value=0.8,dtype="float32",name="alpha")#权重beta=K.variable(value=0.2

aaaq_·2022-11-19 16:45

关于argmax()

input.argmax(1)：横向比较input.argmax(0)：纵向比较importtorchinput=torch.tensor([[0.6,0.5,0.3],[0.2,0.3,0.1]])target1

反正没几根头发·2022-11-19 15:14

图像处理（二）laplacian锐化

图像处理第二次作业实验材料原图：laplacian的filter的类型fspecial('laplacian',0.2)%默认值系数：默认值0.2拉普拉斯-高斯金字塔的层数：4实验一：用3⋅3的laplacianfilter

黎辰·2022-11-19 13:31

Python标准库(非常经典的各种模块介绍)

PythonStandardLibrary翻译:Python江湖群10/06/0720:10:08编译0.1.关于本书0.2.代码约定0.3.关于例子0.4.如何联系我们核心模块1.1.介绍1.2.

SunnyPotter·2022-11-19 12:30

python代码解决方案知乎_知乎"看山杯"第一名 init 队解决方案(PyTorch) - pytorch中文网...

这是首届知乎看山杯冠军init的解决方案，关于参赛方法，请参阅知乎专栏的文章1.环境配置本程序基于PyTorch，需要从官网下载指定版本的PyTorch(2.7，CUDA).我用的版本0.1.12.2,现在0.2

Falcon Leo·2022-11-19 10:12

哈夫曼树构造，编码完整代码

编码：1.往左为1，右为0.2.不等长编码。

YY_D_S_·2022-11-19 10:03

led流水灯仿真实现

每0.2s改变四个led的

川河w·2022-11-19 09:14

01 数据操作

1.数据操作1.1N维数组样例0-d(标量)1.0一个类别1-d(向量)[1.0,2.7,3.4]一个特征向量2-d(矩阵)[[1.0,2.7,3.4],[5.0,0.2,4.6],[4.3,8.5,0.2

正在打怪升级的小菜鸟·2022-11-19 08:27

win10安装yolox，训练自定义模型，使用tensorrt部署全流程

ffmpeg-ilight000.mp4-q:v2-vffps=0.2./1%05d.jpg-q:v2表示输出的图片质量，一般是1到5之间（1为质量最高）fps为1时按一秒一帧切分，按5秒一帧来切，1/

盛世芳华·2022-11-19 08:15

朴素贝叶斯分类器

基本知识1、假设各个特征之间强（朴素）独立，即样本每个特征与其他特征都不相关（独立推不相关）2、思想基础：对于待分类项，该项在哪个条件下出现的概率最大，则认为此待分类项属于该类别（如y1=0.2y2=0.11y3

小白学AI·2022-11-19 06:06

Matlab 数字图像处理 for循环处理多张图片

避免繁琐操作关键函数num2str(i)实现对文件名编号的读入代码fori=1:4image=imread(['b',num2str(i),'.tif'])i1=imnoise(image,'salt&pepper',0.2

Nullrpcyya·2022-11-19 06:42

python把dataframe变成array_关于python：将pandas dataframe转换为NumPy数组

数据文件：importnumpyasnpimportpandasaspdindex=[1,2,3,4,5,6,7]a=[np.nan,np.nan,np.nan,0.1,0.1,0.1,0.1]b=[0.2

weixin_39830225·2022-11-19 05:01

python 将一个数据集按比例随机分割成训练集、验证集、测试集

fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitX_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.2

ywm_up·2022-11-19 03:58

图像空域增强

第1关：图像平滑——邻域平均法本关任务：对本次任务的图像moon_bw.tif,先采用0.2的椒盐噪声污染图像，然后采用3x3的滤波模板，对图像采取邻域平均法对图像进行处理，并用1x2的子图像分别列出污染后的图像和邻域平均法增强后的图像

Ssaty.·2022-11-19 02:01

按比例随机抽取文件夹下的图片，将抽取的图片移动到新的文件夹下

importosimportrandomimportshutildefmoveFile(fileDir,saveDir):pathDir=os.listdir(fileDir)#图片原始路径filenumber=len(pathDir)rate1=0.2

辰光~~·2022-11-19 00:21

搭建前后端web生产环境Linux+Apache+Nginx+MySQL+PHP

LNAMP女神工作室0.2版介绍：Centos5.532bitApache2.2.17Nginx0.8.54MySQL5.1.55PHP5.2.17一、重装Centos系统，删除不比要的程序，并安装相关组件

摘取天上星·2022-11-18 04:17

调试 vite+vue+ts

linkid=830387"version":"0.2.

日不落000·2022-11-17 17:53

EDA项目出租车计价器赏析

（为了方便运算，模拟时速100m/s）也就是说，3km之后，每0.1km，更新价格，上涨0.2元。–（3）前进里程开始之前显示价钱，精确到0.1元；–

ZnS_oscar·2022-11-17 07:03

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