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PCA降维
基于HoG 的图像特征提取及其分类研究
数据链接:百度网盘提取码:rkhw,HoG特征理论知识可参考这里,
PCA降维
可参考这里1介绍 特征提取是图像处理中的一大领域,著名的提取算法有HoG(Histog
在南方再上一层楼
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2022-02-15 07:19
图像处理
分类
计算机视觉
深度学习
opencv
opencv实现
PCA降维
《learningopencv》ex7-3解决方案PCA(主成分分析)算法是数据科学领域最经典的数据降维算法之一,在之前的文章中,已经介绍过了利用Python中numpy库实现的降维方法,本篇文章,会用opencv库提供的方法,实现数据降维。利用随机数生成器,生成一个100*3矩阵,a.第一维和第二维的数据服从均值为64,方差为192的高斯分布;b.第三维数据服从均值为128,方差为2的高斯分布;
此间不留白
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2022-02-12 09:38
数据挖掘之数据预处理和特征工程
天气晴小马真的是怕冷星人天天都是在冷冷冷中度过哈哈哈周六周日休息了两天学习了线代这两天忙于新学期选课从今天下午开始又要努力这周的项目任务啦今日目标:1.matlab实现数据预处理和特征工程2.对matlab中的SVM算法代码进行了解/*本文重点讲解:数据归一化、数据标准化、特征工程中的特征选择其中用Matlab代码实现了归一化、标准化、
PCA
冬天都会过去
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2022-02-09 07:28
Python
PCA降维
的两种实现方法
目录前言
PCA降维
的一般步骤为:实现
PCA降维
,一般有两种方法:总结前言
PCA降维
,一般是用于数据分析和机器学习。
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2022-01-14 09:39
seurat-ScaleData()源码解析
它存储在seurat_obj[['RNA']]@scale.data,用于下游的
PCA降维
。默认是仅在高可变基因上运行标准化。DefaultAssay(seurat_obj)%
whitebird
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2021-12-06 20:50
降维算法高级(一)20
文章目录相关背景数据降维数据降维的方法
PCA降维
LDA线性判别NMF非负矩阵分解LLE局部线性嵌入降维算法相关背景在许多领域的研究与应用中,通常需要对含有多个变量的数据进行观测,收集大量数据后进行分析研究寻找规律
samll-guo
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2021-11-25 14:31
alot学习
alot物联网工程师
机器学习
python
sklearn
机器学习基础知识点
机器学习基础知识点文章目录机器学习基础知识点监督学习回归线性回归岭回归lasso回归分类k最近邻分类朴素贝叶斯分类logistic回归支持向量机其他随机梯度下降线性判别分析决策树无监督学习聚类k均值分层次聚类谱聚类高斯混合模型降维
PCA
陆嵩
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2021-10-24 14:14
数学原理
计算数学
数据科学与人工智能
1024程序员节
机器学习
回归
人工智能
支持向量机
PyCharm运行报错:TypeError: fit() got an unexpected keyword argument ‘n_components‘
事情是这样的,由于个人懒惰的原因,故我调用了一个sklearn的包实现
PCA降维
#sklearn实现
PCA降维
defSklearn_Pca(dataset):"""对原始数据进行降维处理,并保存为降维后的数据表
府学路18号车神
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2021-10-13 09:09
Experience
Sharing
pycharm
sklearn
python
经验分享
Python代码实现-主成分分析(PCA)降维及故障诊断中的T2和SPE统计量Matplotlib出图|Python技能树征题
PCA降维
代码及T2和SPE统计量Matplotlib出图
PCA降维
PCA(PrincipalComponentAnalysis),即主成分分析方法,是一种使用最广泛的数据降维算法。
府学路18号车神
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2021-07-02 12:56
Python
python
机器学习
数据分析
matlab
可视化
Python机器学习之
PCA降维
算法详解
一、算法概述主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法,它可以从多元事物中解析出主要影响因素,揭示事物的本质,简化复杂的问题。PCA是最常用的一种降维方法,它的目标是通过某种线性投影,将高维的数据映射到低维的空间中,并期望在所投影的维度上数据的方差最大,以此使用较少的维度,同时保留较多原数据的维度。PCA算法目标是求出样本数据协方
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2021-05-19 17:53
ML10-PCA算法
PCA的主要结果是降维,降低原始数据的维数;
PCA降维
的目的是去掉原始数据中不重要的特征(或者去掉相关
杨强AT南京
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2021-05-18 00:37
奇异值分解
本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在
PCA降维
算法中是如何运用运用SVD的。SVD作为一个很基本的算法,在很多机器学习算法中都有它的身影,特别是在现在的大数据时代,由于SVD
婉妃
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2021-05-05 04:54
2020 泰迪杯 C 题
2020泰迪杯C题,含数据代码思路第一问数据预处理二元语法词袋模型分类模型机器学习方法多层感知器模型结果第二问数据预处理分词停用词过滤词袋模型
PCA降维
热度挖掘话题——聚类热点描述第三问答复相关性词向量相似度计算答复完整性
zhuo木鸟
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2021-05-04 11:33
数据挖掘竞赛
2020泰迪杯
C题
【Python 数据分析打怪升级之路 day01】sklearn进行数据预处理数据: 加载、划分、转换、降维
day01一:使用sklearn转换处理数据1:model_selection模型选择模块2:preprocessing数据预处理模块3:decompisition特征分解模块三大模块功能:解决数据预处理、
PCA
夜斗小神社
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2021-05-01 09:45
数据挖掘与机器学习
python
算法
机器学习
数据分析
PCA(主成成分分析)降维(附源码和数据)
PCA降维
数据标准化协方差矩阵特征值和特征向量贡献率数据集读取数据计算平均值标准差z_score规范化协方差矩阵特征值和特征向量贡献率降到3维可视化二维和一维一个道理,就只贴代码了总结都是自己写的代码,
zshloveyn
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2021-04-25 20:10
python
数据挖掘
KNN综合案例
数据预处理a缺失值处理b从清洗后的数据中获得特征值和目标值c将特征分成两部分,即字符串特征和数字特征d将字符串特征转换为one-hot编码e将one-hot编码后的特征与数字特征水平拼接f标准化(3)
PCA
weixin_44457930
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2021-04-23 21:17
机器学习
机器学习
奇异值分解(SVD)原理与在降维中的应用(转载)
本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在
PCA降维
算法中是如何运用运用SVD的。1
疏影清浅_Vickey
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2021-04-23 14:35
降维PCA&LDA&数据预处理(preprocessing)
#
pca降维
看效果#decomposition分解fromsklearn.decompositionimportPCA#n_components=None这个参数可以是整数也可以是小数整数表示保留几个特征小数表示保留的比例
仙灵儿
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2021-04-22 23:14
百面机器学习—6.PCA与LDA要点总结
文章目录一、分析PCA与LDA的各自特点1.从求解方法来看2.从目标来看3.从结果来看4.从应用角度来看二、分析
PCA降维
的一些优缺点一、分析PCA与LDA的各自特点1.从求解方法来看PCA求解方法:LDA
哎呦-_-不错
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2021-04-22 13:18
#
百面机器学习
百面机器学习
PCA
LDA
PCA与LDA对比
PDA优缺点
Python机器学习算法之
PCA降维
算法
PCA降维
算法1.算法概述2.算法步骤3.相关概念4.算法优缺点5.算法实现6.算法优化1.算法概述主成分分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法
ProChick
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2021-04-17 19:20
Python机器学习
机器学习
python
sklearn机器学习之
PCA降维
案例二(手写数字图片降维)
1.导入相应包fromsklearn.decompositionimportPCAfromsklearn.ensembleimportRandomForestClassifierasRFCfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoreimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportnumpyasn
yueyuebushihuai
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2021-03-10 16:46
python
机器学习
数据分析
计算机视觉
sklearn机器学习之
PCA降维
案例一(噪声过滤)
1.导入相应包fromsklearn.datasetsimportload_digitsfromsklearn.decompositionimportPCAfrommatplotlibimportpyplotaspltimportnumpyasnp2.准备数据集digits=load_digits()digits.data.shape返回(1797,64),说明是由1797张长宽为8*8的照片。3
yueyuebushihuai
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2021-03-10 10:06
计算机视觉
机器学习
pca降维
数据挖掘-数据降维 python实现
PCA#-*-coding:utf-8-*-"""Author:ThinkgamerDesc:代码4-3
PCA降维
"""importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsclassPCATest
变瘦buff
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2021-02-13 16:50
推荐系统实战
PCA降维
:简易人脸识别模型 机器学习
文章目录案例实战:简易人脸识别模型1、导库2、获取图片数据3、获取图片像素矩阵4、分割数据集5、未降维数据6、
PCA降维
数据案例实战:简易人脸识别模型1、导库#文件目录相关库importos#图片操作库
魏宝航
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2021-02-11 19:35
机器学习
AI
找不到女朋友系列
人脸识别
人工智能
python
机器学习
java
三维点云学习(Ⅰ)- C++实操(
PCA降维
,升维、模型点云法向量)
库参考链接二、本过程采用数据集为modelnet40为40种物体的三维点云数据集链接:https://pan.baidu.com/s/1LX9xeiXJ0t-Fne8BCGSjlQ提取码:es14三、
PCA
項云
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2021-02-07 12:21
三维点云学习过程
c++
主成分分析(Principle Component Analysis,PCA)
PCA降维
后的数据的各个维度之间是相互正交的,即提取出的特征之间是相互独立的,也就是这组数据的主要特征,而原始数据中可能某两个甚至多个字段之间存在着相关性,因此这个算法被称为主成分分析。
Ldaze
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2021-02-05 10:23
机器学习
机器学习
【模式识别】银行监控系统之人脸识别【Matlab 096期】
先预处理,人脸定位,分割,训练,
PCA降维
求出协方差矩阵,人脸特征值,然后每个测试的人脸分别进行矩阵求列,作差对比,结果最小的就是目标人脸,输出识别结果,这个设计有可视化GUI用户操作界面。
星斗月辉
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2021-01-30 13:44
matlab
图像处理
高光谱图像
pca降维
_高光谱图像的显示
spectralpython的主页在:WelcometoSpectralPython(SPy)Spy中包括从安装,图像显示、高光谱图像处理算法等的全套API的内容。我们这里只关注一下高光谱图像的显示。spectralpython的命令时基于ipython的,因此,如果以命令行脚本的形式使用spectralpython,则需要首先进入ipython的环境。进入方法如下:ipython--pylab=
Qawwali Han
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2021-01-27 19:20
高光谱图像pca降维
人脸识别——
PCA降维
人脸识别——
PCA降维
人脸识别——
PCA降维
人脸识别——
PCA降维
数据PCAmodel+predicted数据本实验采集82名同学每人三张共计246张图片,两张用于训练,一张用于测试PCApath1="
G-Jarvey
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2021-01-24 19:51
python
机器学习
pca降维
【模式识别】基于matlab银行监控系统人脸识别【含Matlab源码 125期】
先预处理,人脸定位,分割,训练,
PCA降维
求出协方差矩阵,人脸特征值,然后每个测试的人脸分别进行矩阵求列,作差对比,结果最小的就是目标人脸,输出识别结果,这个设计有可视化GUI用户操作界面。
紫极神光
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2021-01-16 09:22
matlab
图像处理
若干种降维方法的实现与比较(PCA、MDS)
以后如果忘记还可以来这里再翻阅顺便编程给实现了,然后结合sklearn包里面提供的降维的方法进行了一些对比文章目录若干种降维方法的实现与比较(PCA、MDS)1、降维2、MDS降维2.1、原理介绍2.1、代码实现2.3、绘图分析与对比3、
PCA
今天不学习很愧疚
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2021-01-08 00:03
机器学习
算法
机器学习
python
人工智能
经验分享
3 dim 机器学习_黑马程序员3天入门机器学习Day1学习笔记
1.数据集的介绍字典特征抽取文本特征提取1.根据词频2.根据词的重要性特征预处理1.归一化标准化特征降维Filter过滤式:低方差过滤法
PCA降维
机器学习第一天基础不牢,地动山摇。
weixin_39613561
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2020-12-27 23:26
3
dim
机器学习
(机器学习)sklearn降维算法PCA(用几个小案例详解
PCA降维
)
本篇博文基本不涉及PCA的任何数学过程,仅讲解在sklearn中如何调用相关类实现
PCA降维
目录1.维度和降维的定义1.1维度的定义1.2降维的含义1.3降维的步骤2.PCA和SVDclasssklearn.decomposition.PCA2.1
克里斯大炮
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2020-12-04 21:11
机器学习
python
机器学习
数据分析
2020“数维杯”国际大学生数学建模竞赛赛题分析
城市道路最佳除雪方案1.4D题翻译:新冠肺炎疫情下企业复工复产的途径1.5对这几个题的简单选择(第一天的思路)2.A题解析2.1第一问2.2第二问2.3第三问3.A题代码3.1一维线性插值MATLAB3.2
PCA
weixin_45562632
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2020-12-01 22:45
数学建模
美国大学生数学建模竞赛
数学建模
Matlab的
PCA降维
——以Mnist手写数据为例
Matlab的
PCA降维
——以Mnist手写数据为例一.参考文章主成分分析(PCA)原理详解主成分分析pca(Matlabpca函数参数解释)二.百度云下载(代码+数据)PCAsharing链接:https
drj御用programmer
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2020-11-22 17:27
matlab
算法
matlab
pca降维
可视化
算法
VB.NET + EmguCV实现
PCA降维
PCA。PrincipalComponentAnalysis。主成分分析。顾名思义,就是要从多元事物中解析出主要的影响因素。揭示事物的本质,简化复杂的问题。PCA的目的是将高维的数据通过线性变换投影到较低维空间。投影后的值应该尽可能的分散,才能尽量多的保留原始的信息。在数学上可以用最大方差来表示。投影的低维空间应该相互之间不存在相关性。在数学上可以用协方差来表示相关性。维度内的方差与维度间的协方差
lc__________
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2020-09-17 13:01
Emgu
openCV
VB.NET
图像处理相关
PCA
主成分分析
PCA降维
Emgu
PCA
OpenCV
PCA
Matlab对多光谱实现
PCA降维
操作
以某数据集为例:P=load('PaviaU.mat');[m,n,band]=size(P.paviaU);ReshapedP=reshape(P.paviaU,m*n,band);[coeff,score,latent,tsquared]=pca(ReshapedP);percent=cumsum(latent)./sum(latent);disp(percent);feature_after
Never灬more
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2020-09-15 23:04
matlab
机器学习之数据预处理方式(去均值、归一化、
PCA降维
)
目录一、在介绍去均值和归一化之前,先介绍几个概念1.1平均值1.2方差、标准差1.3贝赛尔修正1.4平均值与标准差的适用范围及误用1.5为什么正态分布非常常见二、常用数据预处理方法2.1去均值2.2.两种归一化的适用范围2.3PCA/白化一、在介绍去均值和归一化之前,先介绍几个概念1.1平均值平均值的概念很简单:所有数据之和除以数据点的个数,以此表示数据集的平均大小;其数学定义为以下面10个点的C
a flying bird
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2020-09-15 02:43
机器学习
Day Two——填充缺失值、归一化数据、
PCA降维
分析
DayTwo——填充缺失值、归一化数据、
PCA降维
分析完整代码及数据地址第一部分数据catering_sale.xls第二部分数据normalization_data.xls第三部分数据discretization_data.xls
wnma3mz
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2020-09-12 17:39
大数据
数据分析与挖掘实战
[转]浅谈PCA的适用范围
在此基础上再来理解
PCA降维
:样本协方
dkyqe60682
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2020-09-12 12:49
人工智能
02-02传统目标检测方法
haar特征就是差分,得到直方图,梯度求解,也就是纹理特征adboost是根据弱分类器,进行优化,增加上一步中错误的权重比例,减小正确的权重,更新权重,一直循环HOG最终使用也得需要通过
PCA降维
除了有符号和无符号以外
丁叔叔
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2020-09-12 09:43
目标检测
py实现
PCA降维
wine葡萄酒数据,标准化和不标准化代码(无框架)
PCA代码(wine数据)(注意:np.linalg.eig函数求出的特征值好像不是从大到小排列的,但一一对应特征向量,而且特征向量是每一列,不是每一行!!!!!)数据未标准化的PCAimportnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt'''**********************************************
D___
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2020-09-12 02:39
模式识别
模式识别
pca降维
py实现LDA降维wine葡萄酒数据(无框架)
LDA代码理论部分看https://blog.csdn.net/jirong5206/article/details/105825057相对于
PCA降维
LDA是有监督的即算法中是有labels参与的,体现在用
D___
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2020-09-12 02:39
模式识别
fisher精确检验
pca降维
scikit-learn 实战之非监督学习 4
主成分分析(
PCA降维
)一、实验介绍1.1实验内容非监督学习(英语:Unsupervisedlearning)是机器学习中十分重要的一个分支。
oxuzhenyi
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2020-09-11 02:22
实验楼课程
机器学习
2020-08-25--
PCA降维
01
主要内容PCA简介使用梯度上升法解决PCA问题1.PCA简介PCA(PrincipalComponentAnalysis:主成分分析):也是一个梯度分析的应用,不仅是机器学习的算法,也是统计学的经典算法一个非监督的机器学习算法主要用于数据的降维通过降维,可以发现更便于人类理解的特征其他应用:可视化,去噪。1.1PCA举例例如下面一个两个特征的一个训练集,我们可以选择一个特征,扔掉一个特征:下图分别
program_white
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2020-08-26 21:52
PCA(principal component analysis主成分分析)概括(原因、步骤、主成分得分、特征值表重要性的原因、图像的特征分解)
PCA降维
的原因主成分的个数(数据量)远小于原数据量主成分可以反映原有变量的绝大部分信息主成分之间互不相关(正交),并且可以得到有效解释(在主成分有意义的情况下)总之主成分分析就是原本多维度的数据转成只包含少数几个维度
叽吧叽
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2020-08-26 15:03
机器学习算法学习
matlab自带princomp(
PCA降维
方式)
matlab中自带的函数就不必怀疑。princomp:principalcomponetanalysis(PCA).[COEFF,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X);参数:%%%%%%%%%%%%%%%%%%INPUT:X是数据:n*p,其中n代表样本个数,p代表特征维数%%%%%%%%%%%%%%%%%%OUTPUT:COEFF:协方差p*p,投影矩阵SCORE:
weixin_33743661
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2020-08-26 15:08
PCA降维
(MATLAB实践)
PCA原理PCA的原理就是将原来的样本数据投影到一个新的空间中,相当于我们在矩阵分析里面学习的将一组矩阵映射到另外的坐标系下。通过一个转换坐标,也可以理解成把一组坐标转换到另外一组坐标系下,但是在新的坐标系下,表示原来的原本不需要那么多的变量,只需要原来样本的最大的一个线性无关组的特征值对应的空间的坐标即可。比如,原来的样本是30*1000000的维数,就是说我们有30个样本,每个样本有10000
second24
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2020-08-26 14:32
机器学习--学习笔记
特征工程基础知识总结概述
文章目录异常值处理缺失值处理数据分桶数据转换特征构造特征选择过滤式包裹式嵌入式
PCA降维
技术特征工程(FeatureEngineering)对特征进行进一步分析,并对数据进行处理。
斗士(Carroll)
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2020-08-26 13:53
机器学习
PCA降维
MATLAB使用案例
已经不是一次使用PCA了,但是这么多参数一眼看去还是不能很快的明白,如果我想对一个二维特征矩阵降维,到底应该怎么做,这里作为备忘记录一下。首先使用MATLAB自带的PCA函数[pc,score,latent,tsquare]=pca(feature)%feature是799*216的矩阵用latent来计算降维后取多少维度能够达到自己需要的精度cumsum(latent)./sum(latent)
风谨_
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2020-08-26 12:20
学习笔记
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