Rose 第43页

机器学习笔记————人工神经网络（1）————感知器算法

1957年，FrankRosenblatt从纯数学的角度，指出能够从一些输入输出对（X，y）中通过学习算法获得权重ω和b。

Eugene丶SHAO·2022-12-11 19:03

免费虚拟筛选软件 - PyRx

目前只有0.8版本是免费的（grosetta后台回复：‘pyrx’），其余的版本都存在版权限制。

grosetta·2022-12-11 15:58

Rosetta安装过程报错集锦

error1:UnicodeDecodeError:‘ascii’codeccan’tdecodebyte0xe6inposition19:ordinalnotinrange(128)解决措施：在文件scons.py导入模块下面两行添加如下语句：reload(sys)sys.setdefaultencoding('utf-8')error2:Error:openCFIattheendoffile;

grosetta·2022-12-11 15:28

基于深度学习的蛋白序列设计方法——proteinMPNN

其与传统基于物理的方法设计的Rosetta，序列恢复度提升了19.5%；且运行速度更快。proteinMP

grosetta·2022-12-11 15:27

Servlet删除

Servlet删除文章目录Servlet删除前言一、创建DeleteHeroServlet二、配置web.xml总结前言使用Servlet删除数据一、创建DeleteHeroServletpackagecom.servlet

童、一·2022-12-11 15:24

论文总结（1）：卷积神经网络研究综述（Review of Convolutional Neural Network）— （周飞燕）

2.发展历史（人工神经网络）：MP模型（心理学家McCulloch，数理逻辑学家Pitts、1943年）>单层感知器模型（Rosenblatt、50年代末、60年代初）>反向

高高呀~·2022-12-11 10:08

李宏毅深度学习笔记——深度学习基本概念

1958年，计算科学家Rosenblatt提出了由两层神经元组成的神经网络。在“感知器”中，有两个层次。分别是输入层和输出层。输入层里的“输入单元”只负责传输数据，不做计算。

在水一方_果爸·2022-12-11 04:51

深度学习—激活函数（一）

人脑中的神经元形状可以用下图做简单的说明：感知器是最古老的神经网络，由FrankRosenblatt于1958年创建。它有一个神经元，是神经网络最简单的形式，它们由输入层、一个或多个隐藏层以及

楠树已成舟·2022-12-10 15:51

虚拟机中打开Gazebo闪退的解决办法

roslaunchgazebo_rosempty_world.launchPs：另外，有人给出的

奋豆者·2022-12-10 14:22

神经网络模型的描述 - 简单的神经网络模型

1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型

aifans_bert·2022-12-10 07:36

OpenCV之Harris角点检测

常见的基于模板的角点检测算法有Kitchen-Rosenfeld角点检测算法，harris角

xddwz·2022-12-09 21:29

SPSS进行倾向评分逆概率加权（IPTW）

根据Rosen-baum和Rubin的定义:倾向评分值为在给定一组协变量(Xi)条件下，研究对象

天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:44

R语言绘制逆概率加权后的基线表

根据Rosen-baum和Rubin的定义:倾向评分值为在给定一组协变量(Xi)条

天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:44

基于R语言3组以上倾向评分逆概率加权(IPTW)

根据Rosen-baum和Rubin的定义:倾向评分值为在给定一组协变量(Xi)条件下，研究对象

天桥下的卖艺者·2022-12-09 18:11

搞懂分布式技术28：微服务（Microservice）那点事

微服务（Microservice）那点事肥侠2016-01-1309:46:53浏览58371评论15分布式系统与计算微服务摘要：微服务架构被提出很短的时间内，就被越来越多的开发人员推崇，简单来说其主要的目的是有效的拆分应用

黄小斜·2022-12-09 15:15

基于TensorFlow的花卉识别

概要设计数据分析本次设计的主题是花卉识别，数据为TensorFlow的官方数据集flower_photos，包括5种花卉（雏菊、蒲公英、玫瑰、向日葵和郁金香）的图片，并有对应类别的标识（daisy、dandelion、roses

Dream_Architect·2022-12-09 11:01

如何让 ChatGPT 写短篇小说？

在一个晴朗的秋日下午，男主人Jack抱着他的妻子Rose，两人坐在沙发上看着电视。这是，Jack对Rose说：”亲爱的，我们来玩一个游戏吧。”

beyourselfwb·2022-12-09 10:59

人工智能：细数一年事约略两态势

近日，《科学》杂志公布了2021年度科学突破榜单，AlphaFold和RoseTTA-fold两种基于人工智能预测蛋白质结构的技术位列榜首。

AI_Pro·2022-12-09 10:22

矩阵基础11- 广义逆矩阵及应用

文章目录一.广义逆矩阵1.1广义逆矩阵概述1.2左逆矩阵与右逆矩阵二.广义逆的分类2.1减号逆2.2自反广义逆2.3最小范数广义逆2.4最小二乘广义逆2.5加号逆，伪逆，Moore-Penrose逆参考

只是甲·2022-12-08 05:57

单位张量叉乘_內积&外积&叉积&张量积

②广义逆定义：复矩阵Amxn，Xnxmdddd满足四个Moore-Penrose方程中的全部或部分，称X为A的广义逆矩阵。四个Moore-Penrose方程：1.AXA=A，2.XAX=X，3.

weixin_39883129·2022-12-08 05:27

3 广义逆矩阵

3.广义逆矩阵3.1定义广义逆Am×n,Xm×n，若X满足moore-penrose条件AXA=AXAX=X(AX)H=AX(XA)H=XA中的一部分，称X是A的广义逆矩阵,简称广义逆伪逆A+如果X满足上述所有

YiyangJump·2022-12-08 05:55

数据结构-----哈希表（Hash Table）

例如有下面的数据：put(“Jack”,666);put(“Rose”,777);put(“Kate”,888);这些数据由Key和Value组成

Stephen GS·2022-12-07 20:04

matlab 三维核密度图_python数据分布型图表直方图系列核密度估计图

从而得出更平滑的分布；较直方图，核密度估计图，不受所使用分组数量的影响，更好地界定分布形状；核密度估计(kerneldensityestimation)在概率论中用来估计未知的密度函数，属于非参数检验方法之一；由Rosenblatt

weixin_39855186·2022-12-07 17:27

python绘制玫瑰花代码视频_python turtle玫瑰花绘制效果和源代码

原博文2020-03-2121:11−pythonturtle玫瑰花绘制source:北京理工大学-嵩天-python语言程序设计#RoseDraw.pyimportturtleast#定义一个曲线绘制函数

weixin_39536806·2022-12-06 23:26

硬路由、软路由、主路由、旁路由对比分析

（出自JamesF.Kurose,KeithW.Ross著.陈鸣译．《计算机网络》：机械工业出版社，2009）路由工作在OSI参考模型第三层——网络层的数据包

啊荻～·2022-12-06 16:29

python监听器_ROS与Python入门教程-TF-编写tf的listener(监听器)

turtle_tf_listener.py$roscdlearning_tf$touchnodes/turtle_tf_listener.py$chmod+xnodes/turtle_tf_listener.py$rosednodes

weixin_39534149·2022-12-06 08:25

ROS与Python入门教程-TF-编写tf的listener(监听器)

turtle_tf_listener.py$roscdlearning_tf$touchnodes/turtle_tf_listener.py$chmod+xnodes/turtle_tf_listener.py$rosednodes

BAIFOL·2022-12-06 08:22

ROS视觉抓取中的关键技术

camera_calibration外参标定完成摄像机和机器人本身之间的位置关系visp_hand2eye_calibratiion：http://wiki.ros.org/visp_hand2eye_calibrationroseasy_handeye

ant-small·2022-12-05 16:05

数据竞赛入门题 Tatanic | top_5%解法及数据分析常用技巧详解

Titanic：身为女性且来自头等舱的ROSE存活率高达95%，身为男性且来自二等舱的Jack存活率不足10%。悲剧似乎在他们上船的那一刻就已经注定了。

lzyuuuu·2022-12-04 13:05

《统计学习方法》读书笔记第2章：感知机

第二章：感知机感知机（perceptron）于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量得基础。其输入为实例得特征向量，输出为实例得类别，是二类分类的线性分类模型，属于判别模型。

xcj～·2022-12-04 13:00

【算法】汉明距离

toned"与"roses"之间的汉明距离是3。例如：(00)与(01)的距离是1，(110)和(

weixin_30849591·2022-12-04 10:32

【图像分类损失】SimLoss：一个适合于年龄估计的分类损失

Rosesarered,violetsareblue,botharesomehowsimilar,buttheclassifierhasnoclue.论文题目：《SimLoss:ClassSimilaritiesinCrossEntropy

姚路遥遥·2022-12-04 09:30

神经网络是算法还是模型,神经元网络算法的思想

1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了形式神经元的数学模型，20世纪50年代末，Rosenblatt提出了感知器模型，1982年，Hopfiled引入了能量函数的概念提出了神经网络的一种数学模型

普通网友·2022-12-04 07:38

MNE学习笔记（三）：Epoch数据结构

mp.weixin.qq.com/s/eJz5a1Up8fST0P1AcNs6Ighttps://mne.tools/stable/auto_tutorials/index.html【官方教程】https://roses.blog.csdn.net

Dodo·D·Caster·2022-12-04 02:06

Distance Transforms二值图像的距离变换及其应用

简介二值图像距离变换的概念由Rosenfeld和Pfaltz于1966年在论文中提出，其主要思想是通过表识空间点(目标点与背景点)距离的过程，最终将二值图像转换为灰度图像。

HuiYu-Li·2022-12-03 03:11

二值图像的距离变换研究

原文地址[研究内容]二值图像距离变换[正文]二值图像距离变换的概念由Rosenfeld和Pfaltz于1966年在论文[1]中提出，目前广泛应用于计算机图形学，目标识别及GIS空间分析等领域，其主要思想是通过表识空间点

风景不在对岸wj·2022-12-03 03:37

基于用户的协同过滤算法-----------电影评分与推荐

critics={‘LisaRose’:{‘LadyintheWater’:2.5,‘

雅晴一点不笨·2022-12-03 03:55

论文阅读笔记——Attention UNet

参考：https://blog.csdn.net/rosefun96/article/details/88868527Attentioncoefficients（取值0~1）与featuremap相乘，

Ginkgo__·2022-12-02 23:44

ROS学习笔记（九）使用rosed在ROS里面编辑文件

文章目录前言一、使用rosed二、使用rosed的自动填词功能三、编辑器链接:[http://wiki.ros.org/ROS/Tutorials/UsingRosEd](http://wiki.ros.org

Wo看见常威在打来福·2022-12-02 17:43

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》读书笔记：第2章感知机

使用权重和偏置的实现2.4感知机的局限性2.4.1异或门2.4.2线性和非线性2.5多层感知机2.5.1已有门电路的组合2.5.2异或门的实现2.6从与非门到计算机2.7小结第2章感知机感知机是由美国学者FrankRosenblatt

feiwen110·2022-12-02 12:58

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——感知机

：2.3或门（ORgate）：2.4异或门（XORgate）三、感知机的局限性3.1线性与非线性3.2局限性四、多层感知机参考：感知机一、感知机基础感知机（perceptrpn）是由美国学者FrankROsenblatt

thunder1015·2022-12-02 12:56

深度学习环境Ubuntu16.04+cuda_9.0+cudnn-9.0+caffe

搭建一个GPU计算的深度学习环境拜读前辈的文章：（AAABBBCCC为标签）[AAA]Ubuntu16.04.1安装Caffe(GPU)https://www.cnblogs.com/5211314jackrose

qq_278667286·2022-12-02 03:28

python实现指定日期+1

time=datetime(2012,4,1)d=time+timedelta(weeks=0,days=1,hours=0,minutes=0,seconds=0,milliseconds=0,microseconds

yangmishiwonvshen·2022-12-01 23:21

ROS机器人程序设计（原书第2版）2.4.10　编译节点

你可以使用你喜欢的编辑器或直接使用rosed工具。

weixin_34163553·2022-12-01 22:30

什么是 UI 框架？

作者|慕课网精英讲师RosenUI是什么？先来说下UI，这俩字母是UserInterface的缩写，一般翻译成“用户界面”。

·2022-12-01 13:50

Python使用Datetime模块

datetime.now()print(datetime.today())print(now.year,now.month,now.day,now.hour,now.minute,now.second,now.microsecond

云霄6166·2022-12-01 04:08

AI数字绘画 stable-diffusion 保姆级教程

比如这样的赛博朋克风prompt:Cyberpunk,8kresolution,castle,therosesea,dream水墨画风格prompt:awatercolorinkpaintingofafallenangelwithabrokenhalowieldingajaggedbrokenbladestandingo

·2022-11-30 23:10

深度学习【2】感知器

实现单层感知器权值调整4.单层感知器分类案例(1).对数据进行分类(2).单层感知器处理异或问题（非线性问题）二.多层感知器（BP神经网络）一.单层感知器1.定义受到生物神经网络的启发，计算机科学家FrankRosenblat

Acewh·2022-11-30 13:47

数字图像处理（MATLAB）——读取图像、显示图像、保存图像

f=imread('F:\学习\研一上\数字图像处理\数字图像处理\作业1\rose.tif');size(f)whosfimshow(f,[])imwrite(f,'F:\学习\研一上\数字图像处理\

可乐喷泉·2022-11-30 10:58

springcloud入门实例（三：Ribbon的使用）

直接进入正题，基于上两次的微服务，我们做一些简单的改动就可以使用Ribbon实现负载均衡，首先要在microservicecloud-consumer-dept模块中引入Ribbon相关依赖，在pom.xml

ssystc·2022-11-30 09:21

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