python文件操作实验总结

机器学习（五）logistic回归

1.1Sigmoid函数1.2基于最优化方法的最佳回归系数确定1.2.1极大似然估计1.2.2梯度上升法1.2.3梯度下降算法2.Logistic实例分析2.1准备数据2.2使用梯度上升算法进行分类3.实验总结
Ag11·2022-12-06 07:51

graphSAGE/Inductive Representation Learning on Large Graphs

文章目录总结细节实验总结通过邻居节点，计算节点emb，可以无监督学习细节对于unseen的节点也能产出emb，主要是通过对邻居节点的学习计算节点emb的算法步骤节点emb初始化计算节点v的邻居节点emb
KpLn_HJL·2022-12-04 14:05

深度学习方法——实验4：代码比较softmax与sigmoid

实验下来对于两个激活函数间的不同也算是小有收获，可惜的是要想从中提炼出某些结论，这个实验设计的还是不够严谨，以至于做的时候挺难受，实验总结也是草草了事。
时生丶·2022-12-04 13:42

NNDL 实验五 前馈神经网络（3）鸢尾花分类

基于前馈神经网络完成鸢尾花分类4.5.1小批量梯度下降法4.5.2数据处理4.5.2.2用DataLoader进行封装4.5.3模型构建4.5.4完善Runner类4.5.5模型训练4.5.6模型性价4.5.7模型预测思考题实验总结参考文献深入研究鸢尾花数据集画出数据集中
LzeKun·2022-12-04 13:20

SVM支持向量机实验（基于SVM的手写体数字识别）

文章目录最大间隔与分类对偶问题等式约束不等式约束的KKT条件二次规划SMO核函数软间隔与正则化支持向量回归实现SMO算法处理小规模数据集简化版SMO算法利用完整PlattSMO算法加速优化在复杂数据上应用核函数基于SVM的数字识别实验总结最大间隔与分类线性模型
gjy_hahaha·2022-12-04 07:32

基于Python实现的蚁群算法

sheziqiong/85896154资源下载地址：https://download.csdn.net/download/sheziqiong/858961541蚁群算法1.1算法介绍1.2实验代码1.3实验结果1.4实验总结
普通网友·2022-12-03 15:13

Python基础——第八章：Python文件操作

前言本文是根据黑马程序员Python教程所作之笔记，目的是为了方便我本人以及广大同学们查漏补缺。不想做笔记直接来我的频道。当然啦，自己的笔记才是最好的哦！PS：感谢黑马程序员！教程链接：黑马程序员最新Python教程，8天python从入门到精通，学python看这套就够了Python基础模块总目录第一章：你好Python第二章：Python基础语法第三章：Python判断语句第四章：Python
c0rdXy·2022-12-03 11:26

矩阵乘法的MPI并行实验报告

矩阵乘法的MPI并行实验报告目录矩阵乘法的MPI并行实验报告一、实验要求：二、实验环境：三、实验内容：1.实现思路2.实验结果四、实验总结：五、附录（代码）：一、实验要求：（1）分别用1，2，4，8个进程完成矩阵乘法
站稳扶好·2022-12-03 10:43

傅里叶变换的相关实验——matlab实现

实现文章目录傅里叶变换的相关实验——matlab实现一、实验目的二、实验原理三、实验准备四、实验内容1.图像傅里叶正反变换实验2.傅里叶变换性质实验3.图像的幅值谱和相位谱及双谱重构实验4.图像的相位谱和幅值谱重组实验五、实验总结参考资料图像变换是数字图像处理中常用的技术
站稳扶好·2022-12-03 10:13

遥感数字图像处理（实验四）——傅里叶变换、主成分分析（PCA）、代数运算

目录实验内容四：实验步骤：一、相关知识扩展二、快速傅里叶变换三、反向FFT变换四、主成分变换五、多图像代数运算六、实验总结及扩展实验一至实验四参考资料：论文：书籍：博客：实验内容四：完成遥感图像的傅里叶变换
RS 金龙·2022-12-02 20:31

如何干涉MySQL优化器使用hash join？

前言实验总结前言数据库的优化器相当于人类的大脑，大部分时候都能做出正确的决策，制定正确的执行计划，走出一条高效的路，但是它毕竟是基于某些固定的规则、算法来做的判断，有时候并没有我们人脑思维灵活，当我们确定优化器选择执行计划错误时该怎么办呢
老叶茶馆_·2022-12-02 17:46

matlab图像增强实验总结,MatLab图像增强实验

图像增强实验一、实验目的1、了解图像增强的目的及意义，加深对图像增强的感性认识，巩固所学理论知识。2、学会对图像直方图的分析。3、掌握直接灰度变换的图像增强方法。4、掌握直方图均衡化。5、采用均值滤波、中值滤波实现图像平滑。6、采用梯度方法、拉普拉斯算子、Sobel算子和Prewitt算子实现图像锐化。二、实验原理及知识点图像增强是指按特定的需要突出一幅图像中的某些信息，同时，消弱或去除某些不需要
weixin_39576104·2022-12-02 16:56

matlab图像增强实验总结,matlab图像增强实验报告.docx

matlab图像增强实验报告实验一MATLAB图像增强与变换处理实验一、实验目的1、熟悉掌握数字图像处理的基本概念。2、了解MATLAB的的编程环境，图像处理工具箱的使用方法。3、掌握数字图像处理图像增强的基本方法。4、掌握图像变换的基本方法。5、学会使用MATLAB完成图像处理的主要功能。二、实验任务各种格式的数字图像的读取、显示、存储。程序a=imread('');%tiffigureimsh
weixin_39914868·2022-12-02 16:26

Keras深度神经网络入门

参考书籍和博客进行的实验总结，如发现错误，请大家斧正，谢谢阅读！
夆夕·2022-12-02 13:32

傅里叶变换matlab实验总结,数字信号处理实验 matlab版 快速傅里叶变换(FFT)

>>D=2*pi*Fs/N;%计算模拟频率分辨率>>k=floor(-(N-1)/2:(N-1)/2);%频率显示范围对应[－p,p]>>X=fftshift(fft(xn,N));%作FFT运算且移位p>>subplot(1,2,1);plot(k*D,abs(X));%横轴化成模拟频率作幅度谱>>title('幅度频谱');xlabel('rad/s');>>subplot(1,2,2);pl
078650·2022-12-02 12:37

机器学习实验二(拓展)----决策树-python

机器学习实验二--拓展前言一、根据信息熵处理数据二、剪枝的学问1.预剪枝1.1限定决策树的深度:1.2设定阈值1.3设置某个指标，比较节点划分前后的泛化能力1.4对决策树进行预测总结1.出现的问题及解决的办法2.实验总结参考文献前言实验二前半部分连接传送门一
菜刀l四庭柱·2022-12-02 07:34

朴素贝叶斯分类实验（垃圾邮件分类以及垃圾短信过滤数据集）

文章目录贝叶斯公式先验概率后验概率贝叶斯定理朴素贝叶斯分类器拉普拉斯修正防溢出策略实现垃圾邮件分类实现垃圾短信过滤（SMS数据集）实验总结贝叶斯公式先验概率P(cj)P(c_j)P(cj)代表未有训练模型之前
gjy_hahaha·2022-12-02 02:24

Matlab 离散小波变换函数 dwt2() 原理介绍与实验

1.2CWT和DWT的原理二、傅里叶变换与DWT的比较三、Matlab实现图像的二维小波变换3.1dwt2()函数介绍3.2dwt2()的使用3.2.1输入和输出图像3.2.2Matlab代码3.2.3实验总结离散小波变换
ctrl A_ctrl C_ctrl V·2022-11-30 12:31

机器学习（四）朴素贝叶斯算法

2.3防溢出策略3.朴素贝叶斯算法实例-过滤垃圾邮件3.1问题分析3.2代码实现3.2.1准备数据3.2.2训练算法：从词向量计算概率3.2.3朴素贝叶斯分类器实现3.2.4垃圾邮件邮件分类实现3.3.实验总结
Ag11·2022-11-29 18:45

人工智能----A*（星）算法之八数码问题

初始状态目标状态二、编程步骤1.状态空间图的定义2.各种操作的定义3.A*算法框架的定义三、3种算法的完整代码1.将牌算法2.曼哈顿算法3.广度优先搜索四、实验总结前言本文将介绍A*算法在八数码问题里的应用
请拯救那条快渴死的鱼·2022-11-29 14:35

机器学习——朴素贝叶斯

1、贝叶斯定理2、朴素贝叶斯3、朴素贝叶斯分类器4、拉普拉斯修正5、防溢出策略二、使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件三、实验总结1、实验中发生错误2、总结朴素贝叶斯的优点和缺点一、什么是朴素贝叶斯？
guanze1·2022-11-29 07:25

【CVPR2022】ACVNet：一种基于注意力连接代价体的双目立体匹配网络

文章目录前言一、研究背景二、论文精读1.介绍2.相关工作3.本文方法4.网络架构5.实验总结前言本文是发表在CVPR会议上的一篇论文，作者在GwcNet网络的基础上提出了一种新的costvolume的表示方法
Scurry﹉·2022-11-28 13:11

22-数据增强Style Transfer as Data Augmentation: A Case Study on Named Entity Recognition

有些类似文章目录数据增强范畴background一、Modelmodelstructureparaphrasegenerationcycle-consistentreconstruction二、数据选择实验总结
等景，不如找景·2022-11-28 07:12

C语言编程产生拨号音,DTMF信号及产生及识别.doc

信号及产生及识别目录一、实验背景3二、实验目的3三、实验内容3四、实验原理3五、实验程序及注释5六、CCS5000程序调试91、编译过程、工程架构、编译环境设置2、程序运行结果(图形显示、数据显示)七、实验总结及感想
名字不好写·2022-11-27 19:45

Meta-RCNN: Meta Learning for Few-Shot Object Detection【阅读笔记】

目录摘要一、INTRODUCTION二、网络结构编辑1.引入库2.读入数据实验总结摘要论文基于元学习原理，提出了一种新的目标检测元学习框架“Meta-RCNN”，该框架基于FasterR-CNN算法。
m0_57600659·2022-11-27 19:32

Meta-DETR: Few-Shot Object Detection via Unified Image-Level Meta-Learning【阅读笔记】

目录一、摘要三、网络结构四、实验总结一、摘要论文提出了一种新的元学习检测器框架Meta-DETR，它消除了区域预测，而是以统一和互补的方式在图像水平上进行元学习目标定位和分类。
m0_57600659·2022-11-27 19:32

Meta-SSD: Towards Fast Adaptation for Few-ShotObject Detection With Meta-Learning【阅读笔记】

目录摘要介绍相关工作网络结构实验总结摘要针对样本不足情况下，目标检测会产生过拟合以及性能下降的问题。该论文提出一种基于元学习的小样本目标检测框架（Meta-SSD）。
m0_57600659·2022-11-27 19:58

【人工智能实验】SVM分类器的设计与应用

四、实验总结1、算法步骤2、比较不同核函数对分类结果的影响3、训练集和测试集如何划分4、分析本次实验不同数据量引起的运行时间的变化情况
小果果学长·2022-11-27 05:06

决策树的剪枝

目录一、何为剪枝及剪枝的缘由二、决策树剪枝的方法三、剪枝的实现四、实验总结一、何为剪枝及剪枝的缘由首先让我们回顾决策树的形成过程，决策树算法是为了尽可能的拟合数据样本，根据训练集样本数据的特征，不停的分出节点
只会print就要多学·2022-11-26 16:33

自动控制系统实验总结

目录自动控制系统实验总结稳定性稳态精准动态过程自动控制系统实验总结自动控制系统是否能很好地工作,是否能精确地保持被控量按照预定的要求规律变化这取决于被控对象和控制器及各功能元器件的特性参数是否设计得当。
唯见江心秋月白、·2022-11-26 14:14

线性回归——梯度下降

二、代码实现1.引入库2.建立训练集和测试集3.线性回归实现3.1初始参数3.2计算最优参数3.3计算训练集和测试集误差3.4评价模型3.4输出结果并显示图像三、实验过程第一次实验第二次实验第三次实验总结前言本文使用随机梯度下降
不会就用洛必达·2022-11-26 14:13

Vision Transformer 模型详解

目录前言模型结构实验总结QuestionSummary前言虽然说transformer已经是NLP领域的一个标准：BERT模型、GPT3或者是T5模型，但是当年Visiontransformer提出时用
aixiaomi123·2022-11-26 09:04

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.2.1模型训练5.4.2.2模型评价5.4.3带残差连接的ResNet185.4.3.1模型训练5.4.3.2模型评价5.4.4与高层API实现版本的对比实验总结
HBU_fangerfang·2022-11-25 10:31

计算机视觉—— 相机标定

2.1.算法思想2.2.求解内参和外参的积2.3.求解内参矩阵2.4.求解外参矩阵2.5.得到相机畸变矫正参数2.6.L-M算法参数优化三、实验3.1实验要求3.2实验数据环境3.3代码3.4实验结果四、实验总结简介在图像测量过程以及机器视觉应用中
小韩丸子·2022-11-24 10:24

神经网络的基本工作原理——机器学习

目录编辑一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结一、实验内容掌握神经元细胞的数学模型；理解并掌握神经网络的训练过程；理解并掌握神经网络中的矩阵运算
唯见江心秋月白、·2022-11-24 07:46

反向传播——机器学习

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果及分析五、实验总结一、实验内容掌握线性反向传播的原理；掌握线性反向传播的算法Python实现；熟悉非线性反向传播的原理
唯见江心秋月白、·2022-11-24 07:46

损失函数——机器学习

目录一、实验内容二、实验过程1、算法思想2、算法原理3、算法分析三、源程序代码四、运行结果分析五、实验总结一、实验内容理解损失函数的基本概念；理解并掌握均方差损失函数的原理，算法实现及代码测试分析；理解并掌握交叉熵损失函数的基本原理
唯见江心秋月白、·2022-11-24 07:37

Python文件操作

我会把常用的文件所有操作全部讲一遍并且附上代码，里面所使用的全部为相对路径。1、创建打开文件file=open('文件.txt','a+')#a+的意思和c语言没区别2、以二进制打开文件file=open('图片1.png','rb')#以只读二进制方式打开图片文件print(file)#通过输出我们可以得出创建的是一个BufferedReader对象，该对象生成后可以再应用其他第三方模块处理3、
归故里@·2022-11-23 21:34

[2022AAAI]Knowledge Distillation for Object Detection via Rank Mimicking and ... 论文笔记

目录摘要MethodRankmimickingPrediction-guidedFeatureImitation总损失实验总结论文全名有点长，题目放不下了：KnowledgeDistillationforObjectDetectionviaRankMimickingandPrediction-guidedFeatureImitation
机器就不学习·2022-11-22 22:47

机器学习-决策树

目录一、什么是决策树1、决策树的定义2、决策树模型3、决策树学习二、信息增益三、决策树的构造及代码一、背景前提：二、数据处理三、训练算法五、实验总结一、什么是决策树1、决策树的定义百度百科决策树的定义：
guanze1·2022-11-22 22:32

Decouping representation and classifier for long-tailed recognition

平衡分类器实验总结论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.09217代码：https://github.com/facebookresearch/classifier-balancing
没想好叫啥···2022-11-22 14:13

数据分析案例-基于随机森林模型探究电商网站推销商品的影响因素

3.2.1查看数据维度3.2.2查看数据类型3.3数据预处理3.4数据可视化分析3.4.1客户产品购买情况分析3.4.2客户属性分析3.5建立模型3.5.1特征工程3.5.2准备数据3.5.3构建模型4.实验总结
艾派森·2022-11-22 13:23

深度学习实验总结：PR-曲线、线性回归、卷积神经网络、GAN生成式对抗神经网络

目录0、前言1、实验一：环境配置（1）本机1、Jupyter2、Pycharm（2）云端2、实验二：特征数据集制作和PR曲线一、实验目的二、实验环境三、实验内容及实验步骤3、实验三：线性回归及拟合一、实验目的二、实验环境三、实验内容及实验步骤4、实验四：卷积神经网络应用一、实验目的二、实验环境三、实验内容及实验步骤5、实验五：生成对抗式网络应用一、实验目的二、实验环境三、实验内容及实验步骤6、总结
代码骑士·2022-11-22 13:47

决策树算法学习

目录一、什么是决策树二、决策树生成原理（CART）连续值处理三、具体实现四、实验总结一、什么是决策树决策树中每个内部节点都是一个分裂问题：指定了对实例的某个属性的测试，它将到达该节点的样本按照某个特定的属性进行分割
郭小胖.·2022-11-22 04:14

VoexlNet学习笔记

大量点云数据带来的问题3.手工特征提取4.作者的贡献方法论1.FeatureLearningNetwork2.ConvolutionalMiddleLayers3.RegionProposalNetwork4.Loss实验总结介绍这篇文章主要是对来自
Ice-冰鸽·2022-11-22 04:13

毕设基于深度学习的以图搜图系统 matlab语言

毕设基于深度学习的以图搜图系统matlab语言文章目录毕设基于深度学习的以图搜图系统matlab语言前言一、实验数据集准备二、软件设计1.以图搜纸皮2.以图搜花实验总结前言随着人工智能的不断发展，深度学习这门技术也越来越重要
wsysxxn·2022-11-22 03:35

Conditional Positional Encodings for Vision Transformers（论文阅读笔记）

目录摘要问题描述本文核心工作模型实验总结其他相关文章与知识参考文献摘要不同于之前的人工设置的定长的位置编码（PositionEncoding）或可学习位置编码，本文设计了一种条件位置编码CPE（conditionalpositionalencoding
木子李0306·2022-11-21 19:35

CrossViT: Cross-Attention Multi-Scale Vision Transformer for Image Classification（论文阅读笔记）

目录摘要问题描述本文核心工作模型实验总结其他相关文章参考文献摘要本文基于纯自注意力机制设计了一种双分支的Transformer模块用于图像分类任务，双分支的Transformer模块可以更好的提取不同尺度的特征
木子李0306·2022-11-21 19:20

Cheetah: 精简快速的安全两方DNN推理

摘要技术概览预备知识威胁模型符号约定基于格的同态加密不经意传输线性层的2PC协议全联接层(FC层)卷积层(CONV层)批标准化层(BN层)非线性函数的2PC优化协议百万富翁协议近似截断优化计算优化通信优化实验总结参考文献摘要
开放隐私计算·2022-11-21 13:41

NNDL 实验六 卷积神经网络（4）ResNet18实现MNIST

5.4.2没有残差连接的ResNet185.4.2.1模型训练5.4.2.2模型评价5.4.3带残差连接的ResNet185.4.3.1模型训练5.4.3.2模型评价5.4.4与高层API实现版本的对比实验总结参考
plum-blossom·2022-11-20 21:16
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