xw 第6页

关于运行torch.matmul（x，w）函数报错的问题 RuntimeError: expected scalar type Float but found Long

在李沐大佬**08线性回归+基础优化算法【动手学深度学习v2】**一课中，代码实现环节defsynthetic_data(w,b,num_examples):#生成y=Xw+b+噪声X=torch.normal

吾心即宇宙·2022-12-19 11:10

【机器学习】2. 线性模型 - 岭回归

岭系数最小化的是带罚项的残差平方和，min w∣∣Xw−y∣∣22+α∣∣w∣∣22\underset{w}{min\,}{{||Xw-y||_2}2+\alpha{||w||_2}2}wmin∣∣Xw

ZhShy23·2022-12-16 11:13

ASTGCN（二）函数解析

整体框架：原文中作者的思路是通过xh,xd和xw分别经过三个步骤最后卷积求和。

canotrny·2022-12-14 13:21

计算机考研901的学校,天津大学初试专业课科目取消902软件工程改考901

我们先来看下天津大学2019年的硕士研究生的初试科目详情http://yzb.tju.edu.cn/xwzx/tkss_xw/201809/t20180912_309073.htm计算机科学与技术学院：

忧伤过半·2022-12-14 11:10

透视变换原理、相机成像、灭点

相机成像设世界坐标为(Xw,Yw,Zw)(X_w,Y_w,Z_w)(Xw,Yw,Zw),相机坐标为(Xc,Yc,Zc)(X_c,Y_c,Z_c)(Xc,Yc,Zc),则世界坐标系和相机坐标系需要一个矩阵变换

乐KO烦·2022-12-12 16:42

关于相机标定和坐标转换的笔记

lee益阳·2022-12-11 20:29

Sklearn实现普通最小二乘法

LinearRegression拟合一个带有系数w=(w1,...,wp)w=(w_1,...,w_p)w=(w1,...,wp)的线性模型，使得数据集实际观测数据和预测数据之间的残差平方和最小，其数学表达式为：minw∣∣Xw

数据科学家修炼之道·2022-12-09 21:29

02线性回归

y_hatdeflinreg(X,w,b):"""线性回归模型"""returntorch.matmul(X,w)+b#定义合成数据的函数defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=Xw

CPU疼·2022-12-07 22:25

相机投影矩阵计算

linsolve(A,B)%[x1x2x3]=solve('3*x1+x2-x3=3.6','x1+2*x2+4*x3=2.1','-x1+4*x2+5*x3=-1.4')%x4=pinv(A)*B%P1:Xw1

马少爷·2022-12-06 21:55

SLAM第五讲实践：imageBasics, undistortImage，stereo,RGB_D超详细实现

2022.9.26bionic一.安装1.opencv安装我这里提供3.4.1版本自取放到ubuntu中，解压链接：https://pan.baidu.com/s/1M6QUGGHJDwvDlizLZg-_xw

老张高手·2022-12-06 09:29

旋转变换公式详细推导

已知条件：Oc在{W}中的坐标，Xw轴、Yw轴、Zw轴的单位方向向量在{C}中的表示。已知P点在{C}中的坐标，求P点在{W}中的坐标，即求{C}到{W}的变换矩阵：引入中间坐标系{M}，它的原点与{

时吨吨·2022-12-04 10:54

免费的预装正版Office家庭和学生版失效解决方法

链接：https://pan.baidu.com/s/10JDUZn8Z998xw9UjPt8P

YIBO0408·2022-12-04 09:32

5. 线性回归的从零开始实现

1.生成数据集#num_examples表示样本数量，也就是房屋数量#w是权重向量defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save"""生成y=Xw+b+噪声"""#

chnyi6_ya·2022-12-03 07:39

[OpenGL] 视图矩阵（View）矩阵与glm::lookAt函数源码解析

如图，空间中存在一个点PPP，它在世界坐标系内的坐标为(Xw,Yw,Zw)(X_w,Y_w,Z_w)(Xw,Yw,Zw)，在摄像机坐标系内的坐标为(Xc,Yc,Zc)(X_c,Y_c,Z_c)(Xc,Yc

Zeehoy·2022-12-01 21:39

matlab实现DFT、线性卷积、圆周卷积运算

求序列的N点DFT%计算矩形序列的4、8、16点DFTN1=4;N2=8;N3=16;k1=0:N1-1;k2=0:N2-1;k3=0:N3-1;n=0:N1-1;w=2*pi*(0:2047)/2048;Xw

求学游子@·2022-12-01 07:39

深度学习——卷积层代码【笔记】

我承认我是一个打字员defcorr2d(X,K):'''计算二维互相关运算'''kh,kw=K.shape#把卷积核的高和宽赋值给kh=K.shape[0],kw=K.shape[1]xh,xw=X.shape

jbkjhji·2022-12-01 04:24

python 使用张量进行线性回归（带绘图）

1.生成数据集根据带有噪声的线性模型生成一个含有1000个样本的数据集，每个样本包含从标准正态分布中采样的2个特征，使用线性模型参数w=[2,-3.4]T，b=4.2和噪声项e生成数据集及其标签:y=Xw

i道i·2022-11-30 15:09

李沐深度学习——线性回归从零开始实现-代码理解

123760433importrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l#人造数据集defsynthetic_data(w,b,num_example):"""生成y=Xw

Anki Stark·2022-11-30 14:11

线性回归(二) 从零开始实现线性回归

#生成数据集"""⽣成y=Xw+b+噪声。"""defsynthetic_data(w,b,num_examples):X=torch.normal(0

木子秋白·2022-11-30 14:39

二维坐标和三维坐标相互转换

假定像素坐标为(u,v)，处理的输入数据是像素坐标，图像坐标为(x,y)，相机坐标为(Xc,Yc)，世界坐标为(Xw,Yw)。此处忽略dxdy，世界坐标即是所求的三维坐标。

CloudLby·2022-11-30 12:41

pytorch学习笔记（二）——pytorch手写数字识别

个像元的灰度信息表示将28*28[28,28]的矩阵打平(flat)成784个像素[784]，则可以忽略二维位置相关性，再插入一个维度变成[1,784]使用三个线性函数y=wx+b的嵌套来解决手写数字识别问题H1=XW1

weixin_46753186·2022-11-30 11:19

神经网络和深度学习-处理多维特征的输入

DiabetesDataset，每一行作为一个sample（样本），每一列作为一个feature（特征）之前我们在一个维度上的logistic回归模型为现在我们要拓展到8个维度上面，每一个特征的的取值都要和权重进行相乘之后再将XW

Ricardo_PING_·2022-11-28 21:02

2021 PHP框架与go框架最新性能压力测试比较

操作系统：Ubuntu18.04PHP版本：7.4PHP框架最新输出helloworld压力测试结果：框架版本方式web服务器参数RPS参数RPSlaravel8.xw

lenixa·2022-11-28 18:18

用python对excel进行打印操作

本文代码及数据集来自《超简单：用Python让Excel飞起来（实战150例）》#打印一个工作簿中的所有工作表importxlwingsasxwapp=xw.App(visible=False,add_book

星幻夜极·2022-11-27 18:41

2021-02-19

https://xw.qq.com/cmsid/20210218A06QH100?f=newdc华哥的OI精力

jeujeujeu·2022-11-27 13:54

深度学习08线性回归实现

importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l#根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集#线性模型参数w=[2,-3.4]Tb=4.2和噪声项空生成数据集及其标签defsynthetic_data(w,b,num_examples):#生成y=xw

画里的风·2022-11-25 12:49

深度网络梯度爆炸的原因、产生的影响和解决方法(常用激活函数)

给定输入X，多层感知机的第l层的输出H(l)=XW(1)W(2)...W(l)。此时，如果层数l较大，H(l)的计算可能会

凝眸伏笔·2022-11-25 07:32

相机标定基础

代表物体在真实世界里的三维坐标，坐标系用Xw，Yw，Zw表示。以其为基准可以描述相机和待测物体的空间位置。相机坐标系：一个三维直角坐标系。

硝烟_1994·2022-11-24 10:22

相机标定----世界坐标系，相机坐标系，图像坐标系，像素坐标系的转换

图像中所涉及的四个坐标系及其含义：Ow-Xw-Yw-Zw：世界坐标系，单位为m。Oc-XcYcZc：相机坐

JACKSONMHLN·2022-11-24 02:37

ML16-神经网络（2）

隐藏层一的结果是xw1，然后经过第二层后是【xw1】*w2，经过第三层得到输出结果。但是，为什么要有多层W权重呢，一个不可以吗？

十九岁的花季少女·2022-11-23 16:48

opencv的相机校准和3D建模的理论知识

一、相机标定的四个坐标系1、世界坐标系（Xw，Yw，Zw)：也称真实或现实世界坐标系，或全局坐标系。它是客观世界的绝对坐标，由用户任意定义的三维空间坐标系。一般的3Ｄ场景都用这个坐标系来表示。

叶子★·2022-11-23 10:26

动手学深度学习笔记一

Task01错题一.线性回归加法的广播机制:给Xw中的每个元素加上的偏置是一样的.参数的形状与批量大小没有关系，也正是因为如此，对同一个模型，我们可以选择不同的批量大小。

Little_stepL·2022-11-23 02:23

【深度学习-pytorch】线性回归从0开始实现

frommatplotlibimportpyplotaspltimportrandom#随机化，初始化权重importtorchimporttorchvisionfromd2limporttorchasd2l#构造人造数据集#指定w和b,y=Xw

cc街道办事处·2022-11-22 05:13

yolov1论文笔记

论文地址：链接:https://pan.baidu.com/s/1EyXhYMdZutK5WsyowHZ7xw提取码:6666目录1、摘要2、引言（YOLO的优点）3、YOLO模型3.1、主要思想3.2

crlearning·2022-11-22 04:23

python调用xlwings常用代码

xlwings常用代码xlwings的好处是和Excel交互比较多，可以和VBA相互调用，语法也和VBA相同，但使用需要Excel程序，因此无法在linux环境下使用工作簿和表的操作app=xw.App

吹夏天的风·2022-11-21 19:25

Pytorch 实现线性回归

实现线性回归importtorchfromtorch.utilsimportdatafromtorchimportnn#合成数据defsynthetic_data(w,b,num_examples):"""y=Xw

Ghlerrix·2022-11-21 19:27

《深度学习入门》（俗称：鱼书）读书笔记-第二章(感知机)

np.sum(xw):xw对应元素相乘后，在相加即：x1w1+x2*w2defAND(x1,x2)x=np.array([x1,x2])w=np.array([0.5,0.5])b=-0.7temp=np.sum

呆瓜种呆瓜·2022-11-21 14:18

python线性回归实现(简易版+原理版)

w2x2+w3x3+b这里我们通常将w理解为权重，b理解为偏差量（标量）我们可以简单的把线性模型理解为一个单层的网络模型，如下图所示接下来我们直接在python上演示原理版实现首先按照给定要求生成(y=Xw

小朱在努力·2022-11-21 10:50

跟着李沐学AI：线性回归

注意y-Xw都是张量相减，y和x都包含n个样本。通过找到这个最小的损失函数的值可以得出最优的w和b。这是唯一拥有最优解的模型，可以通过X和y得到最优的w*。超参数就是需要人为来指定的一个值。.

麦当劳在逃板烧鸡腿堡666·2022-11-20 21:53

OpenCV-Python相机标定:Camera Calibration

相机标定的基本原理也是相对简单的，看官网中的一个示意图，很容易发现，物点P(Xw,Yw,Zw)，像点(u,v)和相机点三点在同一条线上（红线），如果知道多对物点和像点，画出他们的连线，找到的焦点就

Matrix_CS·2022-11-20 10:36

李沐深度学习

importmatplotlib.pyplotaspltimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l#生成数据集defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save"""生成y=Xw

菜鸟思如·2022-11-20 06:46

李宏毅机器学习笔记（二）Regression&&Classification

预测宝可梦的CP值”为例，介绍了回归的整体过程：Step1：Model（模型）定义模型集合/函数集合例如预测宝可梦的CP值：先设定一些参数：设宝可梦的种类为xs、CP值为xcp、HP值为xhp、重量为xw

咸鱼Wei·2022-11-20 05:27

初学深度学习线性回归

matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2ldefsynthetic_data(w,b,num_examples):"""生成y=Xw

而眠·2022-11-20 02:29

动手学深度学习--课堂笔记线性回归的从零开始实现

，将matplotlib的图表内嵌到Notebook里面，省略plt.show()2.建立数据集（用有限样本的数据集来恢复模型的参数）使用线性模型参数w=,b=4.2和噪声项ϵ生成数据集及其标签：y=Xw

weixin_46480637·2022-11-19 22:49

动手学深度学习--课堂笔记图片分类数据集

softmax只是对数据分布做了非线性的处理，但它的决策函数形式还是Xw+b的线性形式。

weixin_46480637·2022-11-19 21:21

detectron2的demo运行

我是按照https://blog.csdn.net/sophia_xw/article/details/102561410中的代码来进行demo测试的。我的测试图片是百度出来的。

一直都是菜鸟·2022-11-19 08:08

李沐动手学深度学习-学习笔记之多层感知机

单层感知机→多层感知机：同或门的引用1.多层感知机1.1隐藏层关于隐藏层的理解这篇文章解释的很好，本小白表示看懂了神经网络的隐藏层神经网络的隐藏层_浮生若梦-CSDN博客_隐藏层H=σ(XW(1)+b(

zizz7177·2022-11-19 06:37

线性回归的从零开始实现

matplotlibinlineimportrandomimporttorchfromd2limporttorchasd2l产生随机数据defsynthetic_data(w,b,num_examples):#@save"""生成y=Xw

小白学AI·2022-11-19 06:36

张正友相机标定（含python代码）笔记

二、实验原理（1）首先，从世界坐标系转换为相机坐标系，这一步是三维点到三维点的转换，包括R，t（旋转矩阵和平移矩阵）等参数；公式：Xcam=R(Xw-Cw)其中：R表示旋转矩阵X表示P点在世界坐标系中

山沐·2022-11-16 18:40

Bishop 模式识别与机器学习读书笔记_ch3.2 线性回归(II)

ch3.2岭回归与局部线性回归0.简单回顾由上一节课可知，线性回归的目标函数为min⁡w E(w)=(t−Xw)T(t−Xw)(1)\min_w\;E(\boldsymbol{w})=(\boldsymbol

Mr_LeeCZ·2022-11-11 07:27

推荐频道

xw