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聚类算法总结

聚类的形式化定义：样本集D={x1,x2,…,xm}D=\{x_1,x_2,\dots,x_m\}D={x1,x2,…,xm}，每个样本xi=(xi1;xi2;… ;xin)x_i=(x_{i1};x_
_森罗万象·2023-01-07 06:23

喜马拉雅xm格式转化mp3_强大的视频格式转换工具

想要拥有一款视频格式转换工具？MacXVideoConverterProforMac是一款Mac平台上的超好用的视频转换工具，具有音频编解码器和先进的高清视频解码引擎，支持100多种视频格式转换，可用作HD视频转换器，视频编辑器，屏幕录像机和幻灯片制作器。官方介绍MacXVideoConverterProforMac您必备的4KUHD视频处理工具-以1速快速转换，编辑，下载和调整视频大小。一体化M
weixin_39791152·2023-01-06 17:35

手把手带你开发starter，点对点带你讲解原理

仓库去找需要引入的mybatisjar包，选取合适的版本（易发生冲突）到maven仓库去找mybatis-spring整合的jar包，选取合适的版本（易发生冲突）在spring的applicationContext.xm
·2023-01-03 12:27

重命名xml

importos.pathimportglobimportxml.etree.ElementTreeasETpath=r'C:/Users/Lenovo/Desktop/B/'forxml_fileinglob.glob(path+'/*.xm
m0_60410425·2023-01-02 12:22

rtsp网络相机链接失败，是网络相机坏了吗？原来是ip被修改了，设置为固定ip就可以了

1，断开电脑所有网络2，用网线链接相机3，找到ipv4网络适配器，修改固定的ip地址，保证和网络相机在同一ip地址段4，用ip搜索工具（https://download.xm030.cn/d/MDAwMDA4Njk
鼾声鼾语·2022-12-30 09:33

线性回归全总结：《机器学习》第三章 + 《机器学习实战》第八章 + 理论补充

若有mmm个数据，形成Xm×nX_{m\timesn}Xm×n的数据集和ym×1y_{m\times1}ym×1的目
_森罗万象·2022-12-29 19:04

矩阵篇（四）-- 实随机向量的相关矩阵、协方差矩阵、相关系数

一个含有mmm个随机变量的实值向量x(ξ)=[x1(ξ),⋯ ,xm(ξ)]T(1-1)\pmb{x}(\xi)=[x_1(\xi),\cdots,x_m(\xi)]^T\tag{1-1}xx(ξ)=[
长路漫漫2021·2022-12-28 20:38

T5 的尝试

：TransformerT5模型慢慢读_冬炫的博客-CSDN博客0背景1.出错位置：self.hparams=hparams改为self.save_hyperparameters(hparams)2.xm
咪咕班克斯·2022-12-28 18:10

【Python数据分析】数据挖掘建模——分类与预测——人工神经网络

一个人工神经元对输入信号X=[x1,x2,...,xm]的输出
阿丢是丢心心·2022-12-28 01:14

浏览器同源问题解决(django)

在出现CORS标准之前，我们还只能通过jsonp的形式去向“跨源”服务器去发送XM
探窑者·2022-12-27 23:05

记 第一个Eclipse+Spring MVC+Maven+Mybatis+Mysql 项目遇到的问题及解决方案

dataSource配置+sqlSessionFactory+dao下面的xml文件transactionmanagerweb.xmlfilter&servlet&servlet-mappingpom.xm
Citroooon·2022-12-26 12:26

支持向量机---SVM 最小二乘支持向量机---LSSVM

给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi{-1,+1},分类学习的最基本想法基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。
Marvin_Huoshan·2022-12-26 11:09

【Transformer】医学分割领域的应用与扩展（论文阅读）（二） || DETR

学习2.DETR1.Transformer学习前篇指路：【Transformer】医学分隔领域的应用与扩展（论文阅读）（一）继续…关于Self-Attention的公式：原来是mxm是2D的，现在变成1xm
追光者♂·2022-12-25 08:53

人脸特征点检测入门

68点标注是现今最通用的一种标注方案，早期在1999年的Xm2vtsdb数据集中就被提出，300W数据集和XM2VTS等数据集也都采用了68个关键点的方案，Dlib算法中所采用。
qq_43133135·2022-12-24 15:07

西瓜书 - 支持向量机

间隔与支持向量给定训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),,,,(xm,ym)},yi∈){−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),,,,(x_m,y_m)\},y_i\in
shawn_shao·2022-12-23 13:01

Day05-《西瓜书》-支持向量机(DataWhale)

p=96.1间隔与支持向量训练样本集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yi∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_m,y_m)\},y_i
liying_tt·2022-12-23 13:31

动态规划详解之——最长的公共子序列

最长公共子序列问题分析分析最优解的结构特征建立最优值的递归式底向上计算最优值，并记录最优值和最优策略构造最优解算法设计完美图解伪代码详解完整代码相关题解问题分析给定两个序列X={x1,x2,…,xm}和
wjyGrit·2022-12-21 23:34

Wallys//AX200NGW /DR2g41 Linux,WiFi-modules,4-miniPCIE-slot

DR3g11//1xM.2Card,QCN9074,AX200NGWAdapterCardsupportDR9074-6EDR2g41//Linux,WiFi-modules,4-miniPCIE-slotAdapterCard4xMiniPCIeCard4xM
·2022-12-21 12:01

python线性回归实例_线性回归的几个例子

(xm,ym)},向量x和结果y均属于实数空间R。“线性回归”试图学得一个线性模型以尽可能准确的预测实值进行标记。
weixin_39966922·2022-12-20 14:03

MyBatis入门案例

mybatis的主配置文件```xml五.创建UserMapper配置文件注意：此配置文件要跟UserDao接口所在包层次结构一样创建xml文件使要使用xx/xxx/xxx而不是xxx.xxx.xx```xm
kuilian·2022-12-19 17:44

[吴恩达机器学习课程笔记] week three 无监督学习

无监督学习定义在聚类问题中，我们给出一个训练集{x1,…,xm}，期望将数据分成一些有凝聚力的“簇”。这里的xi通常属于实数；但是数据集并没有标签y给出，所以这就是一个无监督学习问题。
mossfan·2022-12-19 10:29

机器学习算法之 K-means、层次聚类，谱聚类

实际中最常用的是k-means，k-means效果不好的情况下才会采用其他聚类K-means算法K-means算法，也称为K-平均或者K-均值，是一种使用广泛的最基础的聚类算法假设输入样本为T=X1,X2,…,Xm
奔跑的大西吉·2022-12-16 09:49

机器学习笔记 - 决策树基本算法

决策树的形态大致如下图所示基本算法:输入:训练集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}属性集
volvet·2022-12-15 11:55

Y 分钟速成 XML

通常，XM
·2022-12-14 16:01

机器学习（聚类二）——K-Means

假设输入样本为T=X1,X2,...,XmT=X_1,X_2,...,X_mT=X1,X2,...,Xm;则算法步骤为（使用欧几里得距离公式）：选择初始化的k个类别中心a1,a2,...aka_
张连海·2022-12-14 09:46

K-means及其改进

一.k-means1.算法流程给定数据样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1,x2,...,xm},k-means欲将DDD划分成K个簇C={c1,c2
Jender_Sean·2022-12-14 09:03

python机器学习——支持向量机回归与波士顿房价案例

给定训练样本D={(x1,y1),(x2,y2),…,(xm,ym)}，yi∈R，希望学得一个形如的回归
曹文杰1519030112·2022-12-14 01:50

基于intel机器人控制器，支持slam,激光雷达和AI加速

9th/8thgenIntel®Core™i7/i5/i3&Celeron®.XM-5149是专为机器人行业设计的工业计算机产品，高性能的处理能力加速AI学习速度，多种类I/0可接摄像头、雷达等丰富外设
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-11 11:06

【转载】怎样计算一个视频文件的像素比、分辨率和画面宽高比

下面我们列三个计算公式：符号定义：像素比=a:b分辨率=x*y画面比=m:n计算公式：a*x———=m:n（画面比）b*ym*y———=a:b（像素比）n*xm*b———=x:y（分辨率）n*a一般的视频文件的分辨率和画面比
kangri37·2022-12-11 10:57

基于X86的运算板卡加速边缘智能应用

XM-SOM-6801是一款基于Haswell-M平台的标准COMETYPE6模块。它是标准的COMETYPE6的规格，尺寸仅有125mm×95mm。
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-09 21:29

L1、L2正则化以及smooth L1 loss

，（xm，ym）}，其中x有d维特征，y∈R。我们考虑最简单的线性回归模型，以平方误差为损失函数，那么优化目标为：①令p=1，即采用L1范数：其中正则化参数λ>
一件迷途小书童·2022-12-08 21:14

3 广义逆矩阵

3.广义逆矩阵3.1定义广义逆Am×n,Xm×n，若X满足moore-penrose条件AXA=AXAX=X(AX)H=AX(XA)H=XA中的一部分，称X是A的广义逆矩阵,简称广义逆伪逆A+如果X满足上述所有
YiyangJump·2022-12-08 05:55

omapl138 fpga三核高速数据采集处理核心平台方案

1.OMAP-L138+FPGA开发板简介深圳信迈设计的XM138F-IDK-V3是一款DSP+ARM+FPGA三核高速数据采集处理开发板，适用于电力、通信、工控、医疗和音视频等数据采集处理领域。
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-12-05 17:02

spring boot 自定义 starter

SpringApplication.run()：通过该方法来加载通过spring方式配置的bean（如注解、xm
红衣女妖仙·2022-12-03 21:24

对GAN中generator和discriminator的理解

比如，我们假设是一个正态的概率分布，θ就是这个正态分布的参数，我们就需要估计出合适的θ，使得从Pdata中采样x1，...xm，图中L的值最大。
weixin_37901386·2022-12-03 03:54

【目标检测】python代码获取xml文件中所有标签名称

2.需求分析查看xml文件中的内容：我们主要提取xml文件中的类别名称orecarrier总结：通过遍历xm
机器不学习我学习·2022-12-02 18:59

LSTM系列的梯度问题

神经网络开始神经网络包括前向过程和后向过程，前向过程定义网络结构，后向过程对网络进行训练（也就是优化参数），经过多轮迭代得到最终网络（参数已定）我们先来分析一个非常简单的三层神经网络：数据集D=(x1,y1),(x2,y2),...,(xm
jcsyl_mshot·2022-12-02 15:53

关于fftshift的用法

%fsam=8HZ,N=32clc;clearall;fs=8;%抽样频率N=32;%T=1/fs;%采样间隔ws=2pifs;%模拟角频率t=(0:N-1)T;%时间横轴x=Texp(-t);%纵轴Xm
skykt·2022-12-02 12:37

Seq2Seq(Attention)

）首先seq2seq模型可以用来处理许多NLP相关任务，这里介绍加入attention机制的意义以及算法对于普通Seq2Seq模型，Encoder本身是一个RNN模型，下面的x1,x2,x3,...,xm
Kakarot_Li·2022-12-01 17:33

Javaweb day05

123456789101112表单`邮箱密码上传skdfjlsfjlsdj篮球篮球注册下拉列表请选择国家魏国蜀国吴国functionf1(v){letxm=document.getElementById("xm
M11150721·2022-11-30 19:02

李沐动手学深度学习pytorch :问题：找不到d2l包，No module named ‘d2l’

直接百度云：链接：https://pan.baidu.com/s/1zKCvb6_bj0Tz_tMhlYlFWA提取码：xm79将文件夹d2l【记住这个是小写L不是数字1】放到anaconda你自己创建的环境下
取个名字真难呐·2022-11-30 19:26

Vitis-AI量化编译YOLOv5（Pytorch框架）并部署ZCU104（二）

目录系列文章目录前言一、Netron查看网络结构二、与开发板建立通信1.设置主机2.设置开发板三、C++API编写四、编译运行总结前言第一章已经详细介绍了在主机利用Vitis-Ai进行量化编译后，成功生成了.Xm
小苏同学-·2022-11-30 18:38

通过举例彻底搞懂Matlab中max函数和min函数的用法（求最大值和最小值）

max（A）：如果A是一个行向量，即1xM维的向量，返回的是这一行的最大值。例如：在matlab的命令行窗口定义一个行向量：A=[432568];1x6然后使用max（A），结果为：8。
AI学习的我·2022-11-30 15:10

3D视觉应用案例:法兰件/引擎盖/控制臂上料,轮毂抓取上架

作业流程•人工运送料筐就位，视觉定位料筐位置•视觉拍照引导机器人抓取，一排4个平行放置于喷砂机床•重复以上动作直至清筐方案亮点•采用XM-GX-L相机，精度±2mm•视觉节拍<3s，整体节拍<5s，实现机
深圳信迈科技DSP+ARM+FPGA·2022-11-30 13:15

Nanodet训练自己的数据集并转为onnx和mnn

github.com/RangiLyu/nanodet.git参考https://github.com/RangiLyu/nanodet/blob/main/config/nanodet_custom_xm
JoannaJuanCV·2022-11-30 01:00

线性模型--线性回归、岭（脊）回归、lasso回归

1、线性回归给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)}D=\{(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),...,(x_{m},y_{m})\}D={(x1,y1
yyliunianyy·2022-11-29 09:14

【计算几何，分治】平面最近点对

洛谷p7883步骤按x为第一关键字，y为第二关键字排序分治：区间中点取为m，左右区间的答案递归实现，专注于解决跨越部分h=左，右区间中较小的答案对于区间所有的点，找出|xi-xm|usingnamespacestd
假猫猫·2022-11-28 21:20

《统计学习方法》学习笔记 第十六章 PCA(principal component analysis)

规范化变量的总体主成分2样本主成分分析2.1样本主成分2.2相关矩阵的特征值分解方法2.3数据矩阵的奇异值分解算法总结1总体主成分分析1.1基本想法（以前学过，很好理解，不放了）1.2定义和导出x=(x1,x2,⋯ ,xm
LittleFish0820·2022-11-28 10:05

图片清晰度增强软件(使用测试)python

图片清晰度增强软件示例增强前:增强后:软件使用及说明地址:链接：百度网盘请输入提取码提取码：xm3h软件原理：调用百度引擎----------------------------------------
卓怡工作室·2022-11-27 16:12

机器学习笔记(第六章支持向量机)

机器学习（周志华著）Datawhale打卡第四天第六章支持向量机基本为什么使用支持向量对于给定训练集D={(x1,y1),...,(xm,ym)},y∈{−1,+1}D=\{(x_1,y_1),...,
猪里程·2022-11-27 07:59
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