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pandas-udf函数定义和使用

本文介绍pandas下udf函数处理单列/多列数据返回单列多列结果的demoimportpandasaspddeffunc1(x):y=x+1returnydeffunc2(x1,x2):y=x1+x2returnydeffunc3
阳光下的小白菜·2023-01-14 09:03

卡尔曼滤波算法的应用JavaScript实现案例

其中：观测值是传感器输入的数据，比如卫星定位获取到的坐标数据（x,y）估计值是通过数学公式计算估计的数据，比如沿直线运动，计算一定时间后应该在的位置：x1=x0+v*t看起来很简单是吧。
苏剑涛@XM·2023-01-14 09:43

吴恩达深度学习笔记（一）week4 深层神经网络

一个隐藏层的神经网络，结构下图右边：神经网络的层数是这么定义的：从左到右，由0开始定义，比如上边右图，x1、x2、x3、严格上来说逻辑回归也是一个一层的神经网络，而上边右图一个深得多的模型，浅与深仅仅是指一种程度
uponwyz·2023-01-14 07:34

神经网络如何进行预测

预测的过程其实就是一个简单的公式Z=WX+b（逻辑回归）；我们拿单神经元来做说明：z=(x1*w1+x2*w2+x3*w3)+bw表示权重，它对应于每个输入特征，代表了每个特征的重要程度。
zha_zha_wei·2023-01-13 22:35

win10 bat 命令使用 xcopy 语法

自动化复制Xcopy结束一级目定义命令settarDir=G:\Guoke\使用%tarDir%if命令ifnotexist%tarDir%{}文件复制XCOPYX1:\XXX1X2:\XXX2说明：X1
qq_27084325·2023-01-13 22:53

R语言实现牛顿插值

文章目录4差商与牛顿插值差商牛顿插值4差商与牛顿插值差商如果采取间隔不等的采样，差商会变得稍显复杂，对于x0,x1,…,xnx_0,x_1,\ldots,x_nx0,x1,…,xn，若与y0,y1,…,
微小冷·2023-01-13 19:35

import numpy 和 from numpy import * 的区别及random所有常用函数！！

importnumpy，则当你使用numpy库中的的函数/变量都需要在前面加上numpy，例如importnumpyX0=numpy.array([1,2,3,4,5])print(X0)fromnumpyimport*X1
郝同学·2023-01-13 17:22

最小二乘法 python实现

最小二乘法逼近的最简单的例子是根据一组观测值对(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)来拟合一条直线。
小柒echo·2023-01-13 16:46

[机器学习] [三维重建]最小二乘法

为了不失一般性，假设有一组样本：D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),...,(x_n,y_n
Zeehoy·2023-01-13 16:44

最小二乘法实现

原则：以”残差平方和最小”确定直线位置(在数理统计中，残差是指实际观察值与估计值之间的差)数学公式：基本思路：对于一元线性回归模型,假设从总体中获取了n组观察值（X1，Y1）
Victor__Zhang·2023-01-13 16:13

Matplotlib，设置坐标刻度大小，字体/设置图例大小及字体/设置纵横坐标名称及字体及大小

基础绘图案例#coding:utf-8importmatplotlib.pyplotasplt#figsize=11,9#figure,ax=plt.subplots(figsize=figsize)x1
煮酒cos·2023-01-13 11:47

【概率论】边缘分布和联合分布

有X1，X2，X3，…，Xm共m个随机变量，各有其分布F1，F2，F3，…，Fm。令X=（X1，X2，X3，…，Xm），则其为m维随机向量。则X的分布F为联合分布，F1，F2，…，Fm为边缘分布。
suifeng_123123·2023-01-13 09:57

数学建模——一元线性回归

设Y关于x的回归函数为μ(x)Y关于x的回归函数为\mu(x)Y关于x的回归函数为μ(x)，则利用样本(x1,Y1),(x2,
xiao‘she·2023-01-13 09:07

Fisher信息与Fisher信息矩阵

定义：等同于KL散度的负二阶导数假设观察到i.i.d的数据X1,X2,…XnX_{1},X_{2},\ldotsX_{n}X1,X2,…Xn服从一个概率分布f(X;θ),θf(X;\theta),\thet
不讲魔法讲道理·2023-01-13 08:41

机器学习算法——逻辑回归(logistic regression)（原理与实现）

对于一个回归问题，给定的d个属性描述x=(x1;x2;x3;...;xd)所形成的的那么我们实际上是去估计这里的和.对于逻辑回归来说，自变量既可以是连续的，也可以是分类的。
想当攻城狮的菜鸟·2023-01-13 08:40

xgboost算法_第七章 xgboost算法-深入了解xgboost

3.1.1cart树有监督学习的数据集一般有属性（x1,x2......xn）和预测目
weixin_39836803·2023-01-13 01:51

用Three.js根据两个三维点创建Cylinder

中默认不能直接根据两个三维点的坐标创建Cylinder，创建的Cylinder默认是垂直于XOY平面的，不便于实际应用，下面是用Three.js根据两个三维点创建Cylinder:functioncreateCylinderMesh(x1
孙群·2023-01-12 23:24

一个简单的神经网络例子

单节点神经网络我们的模型如下：x1、x2、x3分别表示甲、乙、丙去不去的值，去就是1，不去是0。输出y表示丁去不去的值。
·2023-01-12 20:58

一个简单的神经网络例子

单节点神经网络我们的模型如下：x1、x2、x3分别表示甲、乙、丙去不去的值，去就是1，不去是0。输出y表示丁去不去的值。
·2023-01-12 20:26

《白话机器学习的数学》线性不可分分类的实现代码理解

-(theta[0]+theta[1]*x1+theta[3]*x1**2)/theta[2]理解代码的时候有点好奇为什么每个直线或者曲线的分母都是theta[2]。故将公式对比起来分析分析。
Atl212·2023-01-12 19:33

【torchvision】roi_align、roi_pool使用说明

Arguments:input(Tensor[N,C,H,W]):inputtensorboxes(Tensor[K,5]orList[Tensor[L,4]]):theboxcoordinatesin(x1
StevenGerrad·2023-01-12 19:23

python实现的Iou与Giou

最近看了网上很多博主写的iou实现方法，但Giou的代码似乎比较少，于是便自己写了一个，新手上路，如有错误请指正，话不多说，上代码：defIou(rec1,rec2):x1,x2,y1,y2=rec1#
weixin_43865185·2023-01-12 18:33

GIoU详解

坐标表示方法为(x1,y1,x2,y2)。图(b)为L1距离。坐标表示方法为(x,y,w,h)，x,y为中心点坐标
景唯acr·2023-01-12 18:32

GIOU LOSS pytoch代码

具体请参考：generalized-iou/Detectron.pytorch主要代码：x1,y1,x2,y2=bbox_transform(output,transform_weights)x1g,y1g
农夫山泉2号·2023-01-12 18:56

GIOU LOSS

1、解决具有相同重叠面积，损失相同的问题2、解决不相交的情况，损失都为0defGiou(rec1,rec2):#分别是第一个矩形左右上下的坐标x1,x2,y1,y2=rec1x3,x4,y3,y4=rec2iou
菜鸡啄虫·2023-01-12 18:21

[基本功]Adaboost简介

Adaboost算法（分类）输入：训练数据集T=(x1,y1),(x2,
女青年学习日记·2023-01-12 16:43

NMI (normalized mutual information)

有两个不同划分C'={X1,X2,...X|C'|},C''={Y1,Y2,...,Y|C''|}H(X)表示X的熵(entrophy)，H(X|Y)表示条件熵(conditilnalentrophy)
program_shun·2023-01-12 12:15

向量叉乘判断点是否在多边形内部

向量叉乘：二维向量的叉乘（x1,y1）*(x2,y2)=x1y2-y1x2如果值大于0,则表明(x2,y2)在（x1,y1）左边，反之在右边，等于0则意味着两个向量共线。
千与千与千·2023-01-12 10:13

求圆心到点的直线与圆的相交点

求圆心到点的直线与圆的相交点点B为圆上一动点，已知圆心O(x2,y2),圆外点A(x1,y1)，圆半径r值，求B(x,y)坐标。由图可知,产生下面两个公式。
gong0585·2023-01-12 10:42

Javascript判断点是否在多边型内

用法：insidePolygon([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]...],[x,y])参数说明：polygon多边形坐标集合，格式为[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]..
gong0585·2023-01-12 10:09

MATLAB plot函数功能及用法详解

目录1plot函数语法2示例2.1plot(X,Y)|plot(X1,Y1,X2,Y2)2.2plot(X,Y.Linespec)|plot(X1,Y1,Linespec1,X2,Y2,Linespec2
·2023-01-12 09:02

机器学习——数学基础(一)

np.random.rand(1000)##rand是均匀分布，randn是正态分布y=np.random.rand(1000)an1=plt.subplot(1,2,1)an1.scatter(x,y)x1
Aure219·2023-01-12 09:48

码蹄集（在线编程--第五期）--- 三角形（C语言）

输入格式:第一行输入三角形的三个顶点坐标(x1,y1)，(x2，y2)和(x3,y3)，第二行输入点N的坐标，整型，空格分隔。输出格式:输出YES或者NO样例1输入:0020010301015输出
凡人晶·2023-01-12 08:16

cnn平移等变性和不变性

输入X1，经过平移变换获得X2。f1和f2是经过特征映射的结果，f1经过相同的平移变换后可以得到f2。可以说明这个特征映射操作具有等变性。例子：假设我们的变换是将图像向右平移一段距
rockkyy·2023-01-12 08:07

python判断两线段是否相交_判断两条线段是否相交—（向量叉乘）

向量叉乘(行列式计算)：向量a(x1，y1)，向量b(x2，y2)：首先我们要明白一个定理：向量a×向量b(×为向量叉乘)，若结果小于0，表示向量b在向量a的顺时针方向；若结果大于0，表示向量b在向量a
weixin_39955953·2023-01-11 19:16

JS 判断两条线段是否相交

1functionjudgeIntersect(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)2{34//快速排斥：5//两个线段为对角线组成的矩形，如果这两个矩形没有重叠的部分，那么两条线段是不可能出现重叠的
dimangling5180·2023-01-11 19:45

PIL.Image与opencv中的图片切割

在cv2中，图片的形式是以numpy.array的格式存储的，所以切图片时直接用切片索引即可cut=img[y0:y1,x0:x1]注意numpy中的坐标是和图片坐标相
GhostRiderQin·2023-01-11 19:40

2020-12-03 Python OpenCV: 图片的裁剪

PythonOpenCV:图片的裁剪图片裁剪使用img[y0:y1,x0:x1]，其中参数分别代表y轴和x轴的起始坐标，具体使用方法如下：importcv2img=cv2.imread('1.jpg',
studyer_domi·2023-01-11 19:09

MATLAB序列运算及图形绘制

离散序列生成与运算：附：%序列生成与奇偶运算x1=zeros(1,5);n=0:5;x2=0.6.
王川云泽·2023-01-11 19:38

量子退火算法入门（2）：有约束优化问题的QUBO怎么求？

这种带约束的优化问题，我们要求出满足约束条件下的令H值最小的，（x1,x2）的组合。没有约束的情况，（x1,x2）的组合和H的取值如下表，最优解为（x1,x2）=（0,1）：从上面的表中
gang_akarui·2023-01-11 18:16

MachineLearning(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系

最大似然-最小KL散度-最小化交叉熵损失-三者的关系问题缘起：给定一组数据(x1,x2,...,xm)(x^1,x^2,...,x^m)(x1,x2,...,xm),希望找到这组数据服从的分布。
小陈同学-陈百万·2023-01-11 16:02

基于matlab实现双路音频信号的AM调制与解调

%%读取信号添加高斯白噪声并播放fs1=1e5;%设定采样率为100kHz[x1,fs]=audioread('xiaomi1.wav');%输入第一路信号x1=resample(x1,fs1,fs);
AnthonyBridge·2023-01-11 15:44

似然函数

把x1，x2，x3，．．．．．，xn看作常数，而把待定参数θ0，θ2，．．．．．，θn看作L的自变量。对连续型总体X和离散型随机变量X，样本的似然函数分别是概率密度和分布率的连城形式。
expleeve·2023-01-11 15:22

python numpy定义矩阵行向量与列向量

importnumpyasnp#定义行向量#Method1(直接定义)x1=np.array([[-3/4,-1/4,-1/8]])print(x1)#Method2a=[[-3/4,-1/4,-1/8
i-LucAs·2023-01-11 13:46

matlab中将数据（多数组）输出保存为txt格式文件的方法（fopen的方法）

z.B两个序列n=0:15;x1=3*cos(0.125*pi*n+0.2*pi)+2*sin(0.25*pi*n+0.1*pi);希望输出的时候可以一一对应所以采用一下方法，同时输出两个序列，并且能一一对照
dlwlrma_516·2023-01-11 12:18

仿射变换实现

方程形式：x1=x2*a+y2*b+k1;y1=x2*c+y2*d+k2;通过opencv自带的cv2.getAffineTransform()函数获得参数矩阵M，以及函数cv2
HySmiley·2023-01-11 12:43

pytorch如何计算导数_Pytorch学习之梯度计算backward函数

假设x1，x2是神经网络的中间层，y是我们的输出层，Y是真实值，L是loss。w1和w2是对应于x1和x2的weight。上图用数学公式表示为：\(x2=w1*x1
weixin_39522486·2023-01-11 11:33

pytorch如何计算导数,如何使用PyTorch计算偏导数？

IwanttousePyTorchtogetthepartialderivativesbetweenoutputandinput.SupposeIhaveafunctionY=5*x1^4+3*x2^3
肖潇潇洒洒·2023-01-11 11:03

01.图像分割中将掩码转换为坐标点的方法（单目标）

1.场景图像分割中，模型输出二值掩码图，转化为目标检测中的检测框坐标2.实现该方法只适用于单目标importnumpyasnpdefmask2box(self,mask):#[x1,y1,x2,y2]'
kunleiX·2023-01-11 11:19

EMA 计算

一、目的：Input:有一组数据（收盘价为）：1,2,3,4,5,6,7,求其EMA（c，5）Output:对应上面数据，X1，X2，X3，X4，X5分别对应3、4、5、6、71.EMA（c,5）＝5/
zkxshg·2023-01-11 11:15
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