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作物模型狂奔：WOFOST(PCSE) 数据同化思路

去B吧，这里没图整体思路：PCSE-》敏感性分析-》调参-》同化0、准备工作0.0电脑环境我用的Win10啦，Linux、Mac可能得自己再去微调一下。

F_Dregs·2024-02-19 16:20

小程序API能力汇总——基础容器API（三）

completefunction否接口调用结束的回调函数（调用成功、失败都会执行）successfunction否接口调用成功的回调函数failfunction否接口调用失败的回调函数object.success回调参数参数

IoT砖家涂拉拉·2024-02-19 15:24

Task4 - 建模与调参

评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择：Lasso回归；Ridge回归；决策树；模型对比：常用线性模型；常用非线性模型；模型调参

100MHz·2024-02-19 13:13

小程序API能力汇总——基础容器API（一）

如果当前是冷启动，则返回值与App.onLaunch的回调参数一致；如果当前是热启动，则返回值与App.onShow一致。

IoT砖家涂拉拉·2024-02-19 10:21

Task 11 XGBoost 算法分析与案例调参实例

1.XGBoost算法XGBoost是陈天奇等人开发的一个开源机器学习项目，高效地实现了GBDT算法并进行了算法和工程上的许多改进，被广泛应用在Kaggle竞赛及其他许多机器学习竞赛中并取得了不错的成绩。XGBoost是一个优化的分布式梯度增强库，旨在实现高效，灵活和便携。它在GradientBoosting框架下实现机器学习算法。XGBoost提供了并行树提升（也称为GBDT，GBM），可以快速

沫2021·2024-02-15 00:38

卡尔曼滤波详解（1）

目录1.核心思想2.五个公式的解读2.1预测部分2.2更新部分3.公式的实际应用4.调参方法1.核心思想首先，卡尔曼滤波器可以用来估计系统的状态，这个状态是时间序列上的，利用上一时刻的状态可以预测当前时刻的状态

见牛羊·2024-02-14 22:11

使用深度学习进行验证码识别系统搭建（附项目资源）

目录开发环境1项目介绍2导入所需库并定义超参数3验证码数据生成4构建数据管道5模型架构设计6模型训练及调参7模型评估与预测8改进策略9总结与展望项目资源开发环境作者：嘟粥yyds时间：2023年7月21

粥粥坠腻害·2024-02-13 21:41

Stable Diffusion在线体验

其他的一些轻量化绘画平台，原理跟stablediffusion基本相似，但可调参数较少，有些效果达不到。现在“提词大

壹米饭·2024-02-13 10:33

决策树最骚操作

大家好，最近我原创了一系列文章LightGBM可视化调参用Excel玩机器学习！用浏览器玩机器学习比Tesorflow还强的机器学习库AI黑科技！

统计学家·2024-02-13 07:20

大语言模型ChatGLM + P-Tuning微调实践

+P-Tuning微调实践文章目录大语言模型ChatGLM+P-Tuning微调实践LLM微调基础本次实践环境说明ChatGLM部署以及激活conda环境安装依赖禁用W&B训练数据集、测试数据集准备微调参数调整

North_D·2024-02-12 13:59

梯度提升树系列8——GBDT与其他集成学习方法的比较

3.选择合适算法的标准3.1数据集的特性3.1.1数据规模与维度3.1.2数据质量3.2性能需求3.2.1准确性3.2.2泛化能力3.3训练效率与资源3.3.1训练时间3.3.2计算资源3.4易用性与调参

theskylife·2024-02-11 14:39

【平衡小车入门】（PID、FreeRTOS、hal库）

本篇博客记录自己复刻的平衡小车前言一、硬件需求二、最终效果三、整体流程第一步：stm32通过DRV8833电机驱动模块使用PWM驱动直流减速电机第二步：理解PID算法在平衡小车中的应用第三步：PID调参四

海风-·2024-02-11 12:10

【LeetCode】332. 重新安排行程（困难）——代码随想录算法训练营Day30

例如，行程["JFK","LGA"]与["JFK","LGB"]相比就更小，

晴雪月乔·2024-02-11 06:16

Git基础命令操作：创建本地分支、更新合并、远程提交

为什么要用Git软件开发，深度学习调参，代码肯定会有各种各种的改变，说不定这个版本还能运行，下个版本就GG了，与其找半天bug甚至根本找不出来还不如回滚旧版本。Git有两种使用

赤沙咀菜虚坤·2024-02-10 16:40

【小程序】基础API——多语言API接口介绍

completefunction否接口调用结束的回调函数（调用成功、失败都会执行）successfunction否接口调用成功的回调函数failfunction否接口调用失败的回调函数object.success回调参数参数

IoT砖家涂拉拉·2024-02-09 13:51

自然语言学习nlp 六

这种策略不是直接更新整个预训练模型的权重，而是仅针对模型的一部分权重进行微小的调整，这部分权重通常被称为“delta权重”或“微调参数”。具体到NLP任务中，DeltaTuning可以应用

wangqiaowq·2024-02-09 12:46

Array902·2024-02-09 07:38

TI 毫米波雷达开发系列之mmWave Studio 和 Visuiallizer 的异同点&雷达影响因素分析

主要是雷达收发机）AWR1642芯片硬件系统组成MSS和DSS概述MSS和DSS分工BSS的分工AWR1642组成及分工总结雷达收发机对雷达检测效果的影响影响雷达测距效果的因素测速及其他指标的影响三种调参方式的对比软件影响因素

雷达爆破手·2024-02-08 16:00

Task 4：建模调参

Datawhale零基础入门数据挖掘-Task4建模调参四、建模与调参4.1学习目标了解常用的机器学习模型，并掌握机器学习模型的建模与调参流程完成相应学习打卡任务4.2内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求

我是曾阿牛·2024-02-08 13:36

智能小程序基础API——应用级事件汇总

该事件与App.onShow的回调参数一致。

IoT砖家涂拉拉·2024-02-08 12:31

电赛控制题必备神器——使用Vofa+实现PID输出曲线观察

二、蓝牙连接为什么我用了蓝牙，因为使用上位机就是为了方便在小车实地跑的时候调参，总不能在小车后面拖一根长长的线在那跑吧。两个蓝牙配置在我的另一篇文章中有提到，蓝牙模块HC05主从配置与连接

struggle_success·2024-02-08 09:17

机器学习：数据集划分笔记

目录原因1.避免过拟合2.模型评估3.模型选择和调参方法1.留出法（Hold-outMethod）2.自助法（Boots

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:35

小程序API开发——文件FileSystemManager参数汇总

FileSystemManager.access判断文件/目录是否存在参数Objectobject判断文件/目录是否存在的回调函数回调参数Objectres属性类型默认值必填说明pathstring是要判断是否存在的文件

IoT砖家涂拉拉·2024-02-07 05:32

不！GPTs无法取代知识库？0基础搭建本地私有知识库！本地fastgpt部署！16/45

在这个系列我们做了大模型的微调，如何构建数据集、如何去做数据处理、做微调策略、算微调参数！新来的朋友去检索！群里朋友聊，GPTs出来后，还有必要做私有知识库吗？有！

一意AI增效家·2024-02-06 20:20

智能车竞赛·通过虚拟示波器实现电机PID调参

本文主要针对智能车小白，大佬可以浅看一下，如有错误希望大家多多指正。引入：刚入门智能车的朋友们可能都知道备赛时要对电机进行PID调试，看了一大堆资料，了解了什么是位置式PID，什么是增量式PID，kuakua一顿乱写，写好了电机PID控制代码。写好代码之后，诶！我要怎么调试呢？怎么在电脑上看电机的转速呢？哦~！懂了！要用上位机来看。诶！上位机是什么？……估计小白们一开始肯定会有这样的疑惑吧。下面我

代码能跑就可以·2024-02-06 13:13

基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）

文章目录基于Python机器学习算法农业数据可视化分析预测系统完整源码获取方式在文章末尾一、项目简介二、开发环境三、项目技术四、功能结构五、功能实现模型构建封装类用于网格调参训练模型系统可视化数据请求接口模型评分

谁不学习揍谁！·2024-02-06 12:31

深度学习中的pipeline和baseline

pipeline 模型实现的步骤，深度学习的pipeline包括：数据读取数据预处理构建模型评估模型效果模型调参baseline 指能实现上述过程的基础模型

晓shuo·2024-02-06 05:47

研究生发论文是先有idea再做实验，还是先做实验再有idea？

有了新模型，你可以走application的路线：写代码->跑实验->调参数，也可以走theory的路线：进行理论推导、证明性质、证明bo

FightingCV·2024-02-05 23:49

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

在二分类问题中的应用详细解析1.1算法流程1.2实现方法1.3优化策略和常见问题1.4具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐

theskylife·2024-02-05 13:05

TensorFlow 基础学习 - 4 (重点是调参)

准备数据!wget--no-check-certificate\https://storage.googleapis.com/laurencemoroney-blog.appspot.com/horse-or-human.zip\-O/tmp/horse-or-human.zip该目录下又分别包含horses和humans子目录。简而言之：训练集就是用来告诉神经网络模型"这就是马的样子"、"这就是

叉叉敌·2024-02-05 10:19

卷积神经网络之优化参数(人马分类)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParamete

the sourth wind·2024-02-05 10:48

卷积神经网络之优化参数(剪子包袱锤)

目录一.优化参数的三个方法1.手动修改2.for循环调参3.KerasTunner自动调参工具介绍1.安装2.准备训练数据和加载的库3.创建HyperParameters对象以及模型生成函数4.创建Hyperband

the sourth wind·2024-02-05 10:48

CNN应用Keras Tuner寻找最佳Hidden Layers层数和神经元数量

通过使用KerasTuner，您可以更轻松地优化模型的性能，节省调参的时间和精力。数据：fromtensorflow.kera

取名真难.·2024-02-05 10:09

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华--调参）

随机森林超参数的网格优化（机器学习的精华–调参）随机森林各个参数对算法的影响影响力参数⭐⭐⭐⭐⭐几乎总是具有巨大影响力n_estimators（整体学习能力）max_depth（粗剪枝）max_features

恒c·2024-02-04 23:31

XGBoost和LightGBM的参数以及调参

我们所说的调参，很这是大程度上都是在调整booster参数。学习目标参数：控制训练目标的表现。我们对于问题的划分主要体现在学习目标参数上。比如我们要做分类还是回归，做二分类还是多分类

噶噶~·2024-02-04 21:45

LG B8 OLED电视起价为2100英镑，55英寸，使其成为2018年最便宜的OLED

难以捉摸的LGB8系列OLED电视已悄然发现。电视售价为2100英镑，55英寸售价为3000美元，65英寸售价为3000美元。它现在已经在全国范围内的众多零售商和在线提供商，包括百思买和亚马逊。

采蘑菇的小白菜·2024-02-04 10:03

vue3 之组合式API—computed

computed计算属性函数计算属性基本思想和Vue2的完全一致，组合式API下的计算属性只是修改了写法核心步骤：导入computed函数执行函数在回调参数中return基于响应式数据做计算的值，用变量接收

jiojio在学习勒·2024-02-04 07:28

计算机视觉-风格迁移

这个过程的复杂程度不亚于模型调参。如何使用卷积神经网络，自动将一个图像中的风格应用在另一图像之上，即风格迁移（styletransfer）。这里我们需要两张输入图像：一张是内容图像，另一张是风格图像。

白云如幻·2024-02-03 09:44

关于element-ui 下拉框select 编辑弹窗打开时触发change事件解决方法思路

flag=0不执行change过后flge++提交按钮flag=02:阅读官方文档发现el-select有个叫visible-change的事件是根据下拉框打开关闭触发的此函数里面传递两个参数（第一个为回调参数

猴小七儿·2024-02-02 19:50

Linux内核和系统调参 /proc

一、【写在前面】网络调优参数通常是通过修改系统内核参数来实现的，它们控制了网络协议栈的行为，以优化网络性能和稳定性。这些参数主要存储在/proc/sys/net/和/proc/sys/目录下，这篇文章先介绍/proc下面的常见路径。当然我们也可以修改/etc/sysctl.conf文件，区别是1..conf不是实时修改，需要sysctl-p生效2./proc不是持久保存3.都需要超管权限二、【正式

尊贵的架构师·2024-02-02 16:29

【NLP】Datawhale-AI夏令营Day6-7打卡：大模型

夏令营（第三期），我参与了深度学习实践-NLP（自然语言处理）方向⭐️作为NLP小白，我希望能通过本次夏令营的学习实践，对NLP有初步的了解，学习大模型，动手完成NLP项目内容，同时通过社区交流学习，提升调参优化等能力

不雨_亦潇潇·2024-02-02 07:51

直流编码电机双闭环（速度+角度）控制

目录1、PID框图2、pid控制器的表达式3、传感器数据获取4、硬件设计5、工程配置6、软件部分程序配置7、调参过程记录本文已更新，加上曲线调试，更好效果，更多内容，详情：编码电机PID调试（速度环|位置环

桃成蹊2.0·2024-02-01 17:51

AI业务场景应用和AI专业能力，哪个更有市场？

业务场景应用，主要集中在AI技术向业务转化的价值体现，其对AI技术本身只是做单纯的应用和调参，更多的工作内容是在如何利用AI服务业务，比如智能客服，研究的是客服流程再造和优化，而非NLP本身。

神侃·2024-02-01 16:23

2023年 MCM美赛 C题 Wordle预测问题求解！

XGBoost评价指标XGBoost框架使用划分数据集，80%训练数据和20%测试数据使用训练数据训练参数绘制决策树交叉验证问题二时间特征转换数据标准化集成学习——随机森林sklearn参数调节交叉验证法调参

HHHTTY-·2024-02-01 10:08

Yolov8_obb（prob loss) 基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）

_obb（probloss)基于anchor_free的旋转框目标检测，剪枝，跟踪（ByteTracker）效果好于yolov5，并能在小数据集上大幅度超越v5的结果，不过针对不同的数据集需要进行一些调参

早茶和猫·2024-02-01 09:48

乱调参数试错的生物科技

就是针对那个肥胖基因提高作物产量的文章，有人说，感觉像是一个新手码农，面对一份庞大又复杂的、完全看不懂的代码，乱调参数。

立工丁·2024-01-31 22:47

如何提高图像分类准确率？

或者说我们在漫长而苦恼的调参过程中到底调的是哪些参数。。。所以，我花了一部分时间在公开数据集CIFAR-10[1]上进行探索，来总结出一套方法能够快速高效并且有目的性地进行网络训练和参数调整。

Steven_ycs·2024-01-31 14:57

多线程实现批量更新

开启线程池，针对集合的大小进行调参，

c_gentle·2024-01-30 23:54

day30 重新安排行程 N皇后解数独

人来茶热·2024-01-30 15:50

PyTorch2ONNX-分类模型：速度比较（固定维度、动态维度）、精度比较

图像分类模型部署:PyTorch->ONNX1.模型部署介绍1.1人工智能开发部署全流程step1数据数据采集定义类别标注数据集step2模型训练模型测试集评估调参优化可解释分析step3部署手机/平板服务器

Le0v1n·2024-01-30 07:08

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