SVD平面拟合

简化版奇异值分解（SVD）方法详解

简化版奇异值分解（SVD）方法详解奇异值分解（SVD）是一个强大的矩阵分解工具，广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。

DuHz·2025-02-16 21:36

什么是平面环形无影光源

平面环形无影光源是一种特殊设计的光源，主要用于消除阴影，提供均匀照明，常见于摄影、显微镜、工业检测等领域。以下是其关键特点和应用：关键特点环形设计：光源呈环形，光线从四周均匀照射，减少阴影。

视觉人机器视觉·2025-02-16 12:07

正是读书时·2025-02-16 09:39

hbase 刷新队列和文件描述符过高告警

1：刷新队列高是因为小文件比较多2：文件描述符高是因为打开的文件比较多处理方法：拟合并hbase文件，后面合并了再更新看看HBASE手动触发major_compact_刘本龙的专栏-CSDN博客_hbasemajor

battybaby·2025-02-16 06:18

SolidWorks速成教程P3-3【零件 | 第三节】——草图绘制面&实线与构造线的区别

这两种面都有同样的特性，它们都有确定的位置，还有它们都是平面。先说说这第

阿齐Archie·2025-02-15 08:32

postgresql数据类型

bigintint8有符号八字节整数bigserialserial8自增八字节整数bit[(n)]定长位串bitvarying[(n)]varbit[(n)]变长位串booleanbool逻辑布尔值（真/假）box平面上的长方形盒子

eryou_979·2025-02-15 07:52

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

Kubernetes 访问集群 API 的方法

建议在至少有两个不作为控制平面主机的节点的集群上运行本教程。

深度视觉机器·2025-02-14 23:43

【人工智能】临时抱佛脚准备明天的人工智能考试，试题与答案汇总

奋力向前123·2025-02-14 21:31

Pytorch学习之路（3）

一.机器学习任务的整体流程1.数据预处理：数据格式统一、异常数据消除、必要数据转换，划分训练集、验证集、测试集2.选择模型3.设定损失函数、优化方法、对应的超参数4.用模型拟合训练集数据，在验证集/测试集上计算模型表现二

AAAx1anyu·2025-02-14 21:28

Intersects of 3 planes

planeoneπ1，plane2π2,plane3π2,三个平面以以下方式组合：1。三个平面平行，那么它们中的任意两个法向量的叉积为0，其中有重合，分离等情形2。

barbara2008·2025-02-14 20:19

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

目录：5.7监督学习5.8无监督学习5.9随机梯度下降5.10构建机器学习算法5.11深度学习发展的动力5.7监督学习监督学习，本质上是复杂函数的拟合，即给定特征xxx,我们需要得到标签yyy，这不就是求一个函数的拟合嘛

应有光·2025-02-14 17:03

热电偶的采样电路与热电阻pt100的采样电路

图：热电偶采样放大电路下面我们把上面的电路简化一下，其实也很简单啊，原来只是把同向放大电路的地改成了基准，这样做的好处是避免地平面上的噪声的影响，毕竟热电

吉孟雷·2025-02-14 15:44

普通屏幕已过时？裸眼3D屏幕显示效果更胜一筹！

一、立体画面传统的屏幕显示内容主要停留在平面效果上，若想要实现3D的立体视觉，观众通常需佩戴3D

振邦视界·2025-02-14 04:20

Halcon 维测量: 点云数据处理与断线拟合

本文将介绍如何使用Halcon来进行点云图转深度图、点云滤波以及断线拟合等维测量操作。我们将通过详细的代码示例来说明每个步骤的实现方法。

QfcaLinux·2025-02-13 14:04

Adobe软件全家桶：从平面到视频再到音频的创意之旅

在创意设计的广阔天地里，Adobe公司旗下的系列软件无疑是设计师们手中的魔法棒，它们串联起平面设计、视频剪辑直至音频处理的每一个环节，成为跨越视觉创意门槛的必备工具集。

垚哥说·2025-02-13 08:16

逻辑回归不能解决非线性问题，而svm可以解决

它的目的是寻找一个最适合数据的直线（或超平面），用来将不同类别的数据分开。它的分类决策是基于输入特征的加权和，即：由于逻辑回归是线性模型，因此它只能在数据集是线性可分的情况下表现良好。

江河地笑·2025-02-13 07:01

matlab环面,基于Matlab和UG8.0一次包络环面蜗杆建模方法研究

平面包络环面蜗杆传动具有多齿啮合、承载能力强,传动比大、寿命长、传动平稳等特点,已在工业领域发挥着举足轻重的作用[1]。

weixin_39633276·2025-02-13 05:51

双目立体视觉（1）

单目视觉依赖单摄像头获取二维平面图像，在知晓物体实际尺寸的前提下，结合相机成像模型能够计算出距离，但这种单一的2D图像在深度感知能力上存在局限，且较易受到动态背景的干扰，通常被应用于缺陷检测、目标识别等相关领域

2501_90596733·2025-02-13 00:43

【数值分析】拉格朗日插值法Matlab代码+插值回归拟合介绍

文章目录前言一、插值、拟合、回归介绍二、拉格朗日插值法三、代码编写1.方法一2.方法二3.方法三四、总结参考文献前言本文先是对插值、拟合、回归这三种看似相同的方法进行介绍与区分，其次详细介绍插值中的拉格朗日插值法

Wthirteen·2025-02-12 03:14

Python与R机器学习（1）支持向量机

Python(scikit-learn)R(e1071/kernlab)核心库sklearn.svm.SVC/SVRe1071::svm()或kernlab::ksvm()语法范式面向对象（先初始化模型后拟合

宠物与不尤编程·2025-02-11 23:19

时间序列预测领域表现优秀的模型

根据搜索结果，以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型：N-BEATS：由ElementAI提出的模型，基于集成前馈网络的深度堆栈，模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。

zhangfeng1133·2025-02-11 23:14

Kubernetes集群架构

Kubernetes集群架构Kubernetes集群架构控制平面组件kube-apiserveretcdkube-schedulerkube-controller-managercloud-controller-manager

qichengzong_right·2025-02-11 21:31

VertexList（顶点列表）里的 normal（法线）

对于平面来说，平面上所有顶点的法线方向是相同的；而对于曲面，每个顶点的法线方向通常会根据曲面的局部几何形状而有所不同。作用1.光照计算光照计算是法线最主要的应用场景之一。

云缘若仙·2025-02-11 21:57

传统网络架构与SDN架构对比

而SDN架构将控制平面集中到控制器，数据转发由交换机负责，可统一管理提高效率降低出错率，扩展简单，从更高层次控制网络，降低成本提升运维效率，加速业务创新，提供动态智能安全机制，具有开放性和标准化。

犀思云·2025-02-11 17:28

python工具方法 19 语义分割结果转labelme标注（可用于大图裁剪）

语义分割结果转labelme标注，本质上是利用opencv的多边形拟合功能，在进行拟合时发现对于中空图形的孔洞区域会拟合出背景区域的多边形，因此需要对背景区域进行计算区分，此代码生成

万里鹏程转瞬至·2025-02-11 10:15

一切皆是映射：量子机器学习与传统元学习的融合

泛化能力:AI模型在面对未见过的数据时，泛化能力往往不足，容易出现过拟合等问题。可解释性:AI模型的决策过程往往难以解释，这限制了其在一些关键领域的应用。

AI天才研究院·2025-02-10 11:41

K8s—使用教程

Kubernetes的主要对象Kubernetes的特征Kubernetes体系结构主节点（控制平面）从节点（工人节点）Linux安装Kubernetes什么是Kubernetes？

测试开发abbey·2025-02-10 02:20

AI学习专题（一）LLM技术路线

阶段1：AI及大模型基础（1-2个月）数学基础线性代数（矩阵、特征值分解、SVD）概率论与统计（贝叶斯定理、极大似然估计）最优化方法（梯度下降、拉格朗日乘子法）编程&框架Python（NumPy、Pandas

王钧石的技术博客·2025-02-10 01:39

VPP/软件架构

一、源码目录（Directorylayout）二、源码分类（Implemetationtaxonomy）vpp数据平面分为四个不同的层：基础架构层：包括vppinfra，vlib，svm和二进制api库

lingshengxiyou·2025-02-09 21:35

汇总：所有你该知道的AR/VR/3D技术与发展

毕竟现实世界是立体的，我们又何必把自己的体验限制在平面的屏幕上呢?从2D过渡到3D是一个自然的过程，正如上世纪50年代的时候，黑白电影和黑白电视转变为彩色一样。

weixin_33736048·2025-02-09 14:24

服务网格（Service Mesh）在LLM应用架构中的应用

文章关键词服务网格、LLM应用架构、微服务通信、控制平面、数据平面、性能优化、安全性摘要本文深入探讨了服务网格在大型语言模型（LLM）应用架构中的关键作用。

AI天才研究院·2025-02-09 11:32

蓝桥杯C语言组：计算几何问题研究

蓝桥杯C语言组计算几何问题研究摘要计算几何是蓝桥杯C语言组竞赛中的重要题型之一，涉及平面几何、向量运算、几何图形的性质等多个方面。

暮雨哀尘·2025-02-09 07:58

从零开始人工智能Matlab案例-线性回归与梯度下降算法

使用线性回归模型拟合历史数据，并通过梯度下降算法优化模型参数，动态展示参数更新如何逐步降低预测误差。

算法工程师y·2025-02-08 23:28

机器学习数学基础：18.向量组及其线性组合

比如在平面直角坐标系中，向量组{α⃗1=[10],α⃗2=[01]}\{\vec{\alpha}_1\=\begin{bmatrix}1\\0\end{bmatrix},\vec{\alpha}_2\=

@心都·2025-02-08 20:35

【Python】将不规则凸多边形映射到单位正方形

写在前面在机器学习领域常需要将数据归一化后才能进行训练等操作，一维数据很容易处理，但对于二维的不规则数据，则需要一些手段，本文就是用来解决这个问题此外，有时候希望可以用循环遍历一个不规则的二维平面，显然难以直接实现

辰尘_星启·2025-02-08 09:16

第11章《VTK图像处理》

1.VTK2D图像数据结构VTK主要使用vtkImageData存储2D图像：像素存储方式：2D图像通常是vtkImageData的一个XY平面（Z维度固定）。

《雨声》·2025-02-08 06:52

【神经网络搜索】NasBench301 使用代理模型构建Benchmark

【GiantPandaCV导语】本文介绍的是NAS中的一个benchmark-NASBench301,由automl.org组织发表，其核心思想是针对表格型基准存在的不足提出使用代理模型拟合架构与对应准确率

*pprp*·2025-02-08 03:32

4.2 过拟合与欠拟合

4.2.1什么是过拟合与欠拟合过拟合：一个假设在训练数据上能够获得比其他假设更好的拟合，但是在测试数据集上却不能很好地拟合数据，此时认为这个假设出现了过拟合的现象。

望云山190·2025-02-07 05:11

直线拟合_matlab基础直线拟合

本文介绍利用矩阵除法进行最小二乘直线拟合%%%矩阵除法最小二乘直线拟合的函数文件，参考MATLAB2018从入门到精通(中文版)function[k,b]=linefit(x,y)n=length(x)

Ready-Player·2025-02-06 23:03

【Unity Urp】实现Billboard广告牌效果详解

Billboard广告牌什么是BillboardBillboard是一种图形技术，用于使二维平面对象（如纹理）始终面向摄像机，从而在三维场景中实现“始终朝向玩家”或“始终正面显示”的效果。

DoorToZen·2025-02-06 17:54

如何用电脑画平面坐标图_如何画平面直角坐标系

鼠标按住左侧自定义工具图标不放，会出现几个坐标系自定义工具，下面小编给大家来介绍下这几个坐标系工具，讲解利用几何画板画平面直角坐标系方法。

郁林成森·2025-02-06 10:03

deseq2进行差异分析时的分组问题

示例1：两组比较#创建一个示例数据集，包含4个样本dds=1.10中，所选的阈值是过滤器的最低分位数，其中拒绝数接近拟合曲线在过滤器分位数上的峰值。“接近”定义为在1个残差标准差内。

请你喝好果汁641·2025-02-06 06:07

线性回归模型全攻略：原理、步骤与应用实例

模型的目标是找到一条最佳拟合直线，使得这条直线能够最好地描述(X)和(Y)之间的关系。这条直线的方程通常表示为：(Y=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+...

..蓝桉...·2025-02-06 03:09

【深度学习】权重衰减

权重衰减前一节我们描述了过拟合的问题，本节我们将介绍一些正则化模型的技术。我们总是可以通过去收集更多的训练数据来缓解过拟合。但这可能成本很高，耗时颇多，或者完全超出我们的控制，因而在短期内不可能做到。

熙曦Sakura·2025-02-06 02:33

流式学习(简易版)

流形本质上是一个局部类似于欧几里得空间的空间，即它在某些尺度下看起来像我们熟悉的平面或曲面，但整体结构可能是复杂的。

想成为配环境大佬·2025-02-05 20:51

【Docker项目实战】使用Docker部署Typemill轻量级平面文件CMS

【Docker项目实战】使用Docker部署Typemill轻量级平面文件CMS一、Typemill介绍1.1Typemill简介1.2主要特点1.3主要使用场景二、本次实践规划2.1本地环境规划2.2

江湖有缘·2025-02-04 20:27

scikit-learn实现SVM

其基本原理是在数据集中找到一个最优的超平面，使得不同类别的数据被最大间隔分开。最大间隔超平面：SVM的目标是找到能够最大化训练样本间隔的超平面。

PeterClerk·2025-02-04 19:23

利用二次曲线的不变量来快速确认曲线类型

文章目录前言二次曲线的不变量转轴情况下的证明移轴情况下的证明二次曲线的半不变量转轴情况下的证明对于I2=I3=0I_2=I_3=0I2=I3=0的二次曲线在移轴情况下的证明利用二次曲线的不变量和半不变量确定曲线类型1.椭圆型和双曲型曲线2.抛物型曲线前言在《如何利用矩阵化简平面上的二次型曲线

原装穿山乙思密达·2025-02-04 17:36

如何利用矩阵化简平面上的二次型曲线

2ω1,ω2同号情况2：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2异号情况3：特征值ω1,ω2\omega_1,\omega_2ω1,ω2有且仅有一个为0总结二次型曲线的定义在二维欧氏平面上

原装穿山乙思密达·2025-02-04 17:06

推荐频道