SVD平面拟合

istio 介绍-01-一个用于连接、管理和保护微服务的开放平台 概览

Istio的控制平面在底层集群管理平台（例如Kubernetes）上提供了一个抽象层。
老马啸西风·2025-03-26 04:39

机器学习_正则化方法

正则化是机器学习中用于防止过拟合的一种技术。它通过在损失函数中加入一个惩罚项，限制模型的复杂度，从而提高模型的泛化能力。
V文宝·2025-03-25 13:18

Kubernetes(K8S)学习笔记（2）：Kubernetes架构

1、相关概念Kubernetes集群由一个控制平面与一组用于运行容器化应用的工作机器组成，我们把这些工作机器称之为节点（Node）。
徐卷·2025-03-24 20:13

螺旋折线 | 第九届蓝桥杯省赛C++B组

如下图所示的螺旋折线经过平面上所有整点恰好一次。对于整点(X,Y)，我们定义它到原点的距离dis(X,Y)是从原点到(X,Y)的螺旋折线段的长度。
@Mr.stone·2025-03-24 15:58

最大矩阵面积问题

在一个平面直角坐标系中，先给你规定一个大矩形（一般左下角是(0,0)(0,0)(0,0)，右上角是(MaxX,MaxY)(MaxX,MaxY)(MaxX,MaxY)），有一些障碍点，求在这个大矩形中规划一个小矩形
syzyc·2025-03-24 07:19

【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set

比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。
开心星人·2025-03-23 22:34

【分治法】最接近点对问题 C++（附代码分析及实例）

问题描述给定平面上n个点，找其中的一对点，使得在n个点组成的所有点对中，该点对间的距离最小问题分析先考虑一下一维情况下，取中间某个点m，将所有点划分为两个集合，递归的找出左右集合的最接近点对，最后再和最靠近点
haaaaaaarry·2025-03-23 19:34

蓝桥杯——算法训练——共线

问题描述给定2维平面上n个整点的坐标，一条直线最多能过几个点？输入格式第一行一个整数n表示点的个数以下n行，每行2个整数分别表示每个点的x,y坐标。输出格式输出一个整数表示答案。
大柠丶·2025-03-23 05:32

PCL基础：pcl::SACSegmentation＜PointXYZRGBN＞函数全面说明，一遍文章精通平面分割算法

（一般在周末更新技术干货）`pcl::SACSegmentation`是PointCloudLibrary(PCL)中用于进行随机抽样一致性（RandomSampleConsensus，RANSAC）平面分割的类模板
多宝Kim·2025-03-23 00:51

小白零基础学数学建模系列-引言与课程目录

课程目录第1周：数学建模基础与工具第1天：数学建模入门介绍第2天：数学建模工具介绍第3天：线性回归与曲线拟合第4天：线性规划第5天：动态规划第2周：高级数学
川川菜鸟·2025-03-22 23:47

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

一、引言：模型泛化能力的核心挑战在深度学习模型开发中，欠拟合与过拟合是影响泛化能力的两个核心矛盾。据GoogleBrain研究统计，工业级深度学习项目中有63%的失败案例与这两个问题直接相关。
古月居GYH·2025-03-22 22:43

k8s集群版本升级

Kubernetes版本升级的常见流程：升级顺序：先升级控制平面节点（MasterNodes），然后升级工作节点（WorkerNodes）。遵循版本兼容性：Kubernetes支持小版本的
少陽君·2025-03-22 22:42

分析K8S中Node状态为`NotReady`问题

正常情况下Node节点应运行的容器1.kubeletkubelet是节点上的核心组件，它负责与控制平面通信，管理节点上的容器生命周期。
网络飞鸥·2025-03-22 22:09

【HDOJ】2050 - 2059

(如有错误，欢迎指正o(￣▽￣)ブ)目录2050(折线分割平面)2051(Bitset)2052(Picture)2053(SwitchGame)2054(A==B?)
_17_·2025-03-22 13:56

istio 介绍-01-一个用于连接、管理和保护微服务的开放平台 概览

Istio的控制平面在底层集群管理平台（例如Kubernetes）上提供了一个抽象层。
·2025-03-22 01:01

[NOIP2011 提高组] 铺地毯

题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有nnn张地毯，编号从111到nnn。
Nerous_·2025-03-21 19:45

对比与详解：QR 分解、奇异值分解（SVD）与 Schur 分解及其他可产生正交基的方法

对比与详解：QR分解、奇异值分解（SVD）与Schur分解及其他可产生正交基的方法在数值线性代数与矩阵分析中，常见的能产生正交（或酉）矩阵的分解方法包括QR分解、奇异值分解（SVD）、Schur分解等。
DuHz·2025-03-21 18:41

关于误差平面小记

四维曲面的二维切片：误差平面详解在深度学习优化过程中，我们通常研究损失函数（LossFunction）的变化，试图找到权重的最优配置。
文弱_书生·2025-03-21 15:43

关于重投影误差小记

在三维重建或相机标定过程中，我们希望将一个世界坐标系中的三维点投影到相机的图像平面上。
文弱_书生·2025-03-21 15:12

奇异值分解（SVD）

奇异值分解(SVD)介绍奇异值分解(SVD)，这是最强大的矩阵分解技术之一。SVD广泛应用于机器学习、数据科学和其他计算领域，用于降维、降噪和矩阵近似等应用。
文弱_书生·2025-03-21 15:42

关于神经网络中的正则化

神经网络训练中的正则化正则化（Regularization）是神经网络训练中的一个关键技术，主要用于防止模型过拟合（overfitting），提高泛化能力。1.为什么需要正则化？
文弱_书生·2025-03-21 14:07

UnityShader实现水渲染

今天分享一下如何使用Shader实现水体渲染和波浪扰动效果我们一般可以使用Plane去模拟水平面，创建好Plane后,结合自己项目的风格去搞一个水体贴图，可以在网上下载，我这里直接用这张1准备工作完毕，
源·2025-03-21 11:06

【机器学习】模型拟合

1、欠拟合1.1现象欠拟合是机器学习和统计建模中的一种常见问题，表现为模型无法充分捕捉数据中的潜在规律和模式。无论是训练数据还是测试数据，模型的预测误差都居高不下。
CH3_CH2_CHO·2025-03-21 08:41

自动驾驶AVM环视算法--鱼眼相机的畸变矫正原理和实测（图片和视频测试）

pwd=0z6l提取码：0z6l1、平面相机的成像和坐标系如下所示说明1、f（ud，vd）就是以图像中心为原点坐标(和p(x，y)坐标相对，就是坐表原点不同)。
金书世界·2025-03-21 02:48

2020年第十一届蓝桥杯python组省赛

前言：python最简单的一套题了，适合小白入门练手目录填空题门牌制作寻找2020跑步锻炼蛇形填数排序编程大题成绩统计单词分析数字三角形平面切分装饰珠填空题门牌制作题目：小蓝要为一条街的住户制作门牌号。
Ruoki~·2025-03-21 01:47

神经网络基础之正则化

引言：正则化（Regularization）是机器学习中一种用于防止模型过拟合技术。
硬水果糖·2025-03-20 07:45

halcon里3d平面度检测程序_激光三角测量法在工业视觉检测上的应用

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达激光三角测量法，是工业视觉领域较为常用也是比较容易理解的一种3D检测算法。本文主要从应用层次来阐述，包括相机和激光选型、搭接方式的优劣点分析、软件开发过程中的注意事项等。1.原理及演示将一条单线细激光光线投射到物体表面，由于物体表面高度发生变化，使得激光线发生了弯曲，根据这个线的变形，可以计算出精确的物体表面三维轮廓。如下图所示，基本组成结构有
jiago 王佳东fr·2025-03-20 02:27

蓝桥杯pythonB组备赛

P1003[NOIP2011提高组]铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯，编号从1到n。
暴力执码·2025-03-20 01:25

基于 KubeSphere v4 的 Kubernetes 生产环境部署架构设计及成本分析

通过本文的指导，您将掌握以下设计生产级K8s集群的必备技能：集群规划能力合理规划节点规模和资源配置设计高可用的控制平面、计算平面、存储平面架构规划网络拓扑和安全策略制定存储解决方案组件选型能力选择适合的容器运行时
KubeSphere 云原生·2025-03-19 23:39

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。
AI天才研究院·2025-03-19 23:06

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

1.2数据集不足的挑战当数据集规模有限时,模型很容易过拟合,无法很好地推广到新的、
AI天才研究院·2025-03-19 23:05

Seaborn 数据可视化指南：核心功能与实战技巧

Seaborn数据可视化指南：核心功能与实战技巧一、Seaborn核心功能1.高级统计图表接口自动统计计算：内置聚合、分布拟合、误差线计算等功能，无需手动处理数据。
奋斗者1号·2025-03-19 17:22

理解深度学习1-简介

机器学习是AI的一个分支，它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展，现在几乎（虽不完全准确）与AI同义。
shangjg3·2025-03-18 21:35

SQL*LOADER错误总结

SQL*LOADER错误总结2015-12-0922:51by潇湘隐者,4900阅读,0评论,收藏,编辑在使用SQL*LOADER装载数据时，由于平面文件的多样化和数据格式问题总会遇到形形色色的一些小问题
春风剑客·2025-03-18 05:18

Dropout: 一种减少神经网络过拟合的技术

在深度学习中，过拟合是一个常见的问题，尤其是在模型复杂度较高或训练数据较少的情况下。过拟合意味着模型在训练数据上表现得很好，但在未见过的数据上表现不佳，即泛化能力差。
冰蓝蓝·2025-03-17 23:37

Pytorch Dataloader入门

每个epoch都shuffle数据，能够减少模型过拟合。使用Pyt
gy-7·2025-03-17 21:16

【sklearn 03】逻辑回归、决策树、支持向量机

逻辑回归、决策树、支持向量机-逻辑回归logisticsregression（逻辑回归）算法是经典的分类算法，基本思想是构造一个概率的拟合函数。
@金色海岸·2025-03-17 19:35

迪威 3D 模型发布系统：制造业产品展示革新利器

传统的产品展示方式往往受限于平面资料或有限的实物展示，难以让客户深入了解产品的复杂结构与精妙细节。
3D小将·2025-03-17 15:32

托盘四向车与子母车对比

以下从多个维度进行对比分析：1.存储托盘数量四向穿梭车：四向穿梭车可在货架平面内任意方向行驶（前后、左右、换轨），无需额外转弯空间，货架布局更紧凑，存储密度更高。
骞途·2025-03-17 11:37

支持向量机 (SVM) 算法详解

支持向量机的目标是找到一个最佳的决策边界（或称超平面）来最大限度地分隔不同类别的数据点。对于线性可分的数据，SV
sssugarr·2025-03-17 05:17

过拟合：机器学习中的“死记硬背”陷阱

在机器学习中，过拟合（Overfitting）是一个几乎每个从业者都会遇到的经典问题。它像一把双刃剑：当模型过于“聪明”时，可能会陷入对训练数据的过度依赖，从而失去处理新问题的能力。
彩旗工作室·2025-03-17 05:44

人工智能之数学基础:线性代数中矩阵的初印象

这些格子按照行和列整齐排列，形成了一个二维的平面结构。如果我们把数字、符号或者更复杂的元素填入这些格子中，那么这个表格就变成了一个“矩阵”。简单来说，矩阵就是一个
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-17 01:48

AI技术学习笔记系列001：FastLanguageModel.get_peft_model 函数各参数的详细解释

影响：r越大：适配器表达能力更强，能捕捉更复杂的任务特征，但可能导致过拟合（尤其数据量少时），训练时间和显存占用增加。r越小：参数量少，训练更快，显存占用低
新说一二·2025-03-17 00:43

Python Turtle 海龟画图 官方文档

请想象绘图区有一只机器海龟，起始位置在x-y平面的(0,0)点。先执行importturtle，再执行turtle.forward(15)，它将(在屏幕上)朝所面对的x轴
Leleprogrammer·2025-03-16 23:03

【人工智能基础2】机器学习、深度学习总结

文章目录一、人工智能关键技术二、机器学习基础1.监督、无监督、半监督学习2.损失函数：四种损失函数3.泛化与交叉验证4.过拟合与欠拟合5.正则化6.支持向量机三、深度学习基础1、概念与原理2、学习方式3
roman_日积跬步-终至千里·2025-03-16 23:02

蓝桥杯-刷题(铺地毯,多项式输出,玩具谜题,乒乓球,数字统计,明明的随机数)

铺地毯题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有n张地毯，编号从1到n。
一个人在码代码的章鱼·2025-03-16 23:32

计算机视觉（Computer Vision, CV）的入门到实践的详细学习路线

学习奇异值分解（SVD）及其在降维和数据压缩中的具体应用。概率与统计熟悉贝叶斯定理及其在分类任务中的应用，如朴素贝叶斯分类器。理解常见概率分布（如正态分布、二项分布）及其性质。
云梦优选·2025-03-16 18:57

即插即用模块--KANLinear

在相同迭代次数下超越传统MLP，不仅训练速度更快，收敛性更好，而且在拟合复杂函数时的精度也明显提高。
苏格拉没有鞋底·2025-03-16 17:51

机器学习——正则化、欠拟合、过拟合、学习曲线

过拟合（overfitting）:模型只能拟合训练数据的状态。即过度训练。
代码的建筑师·2025-03-16 17:51

从过拟合到强化学习：机器学习核心知识全解析

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
吴师兄大模型·2025-03-16 16:16
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