z-score归一化第27页

经纬度转换为UTM坐标

转换过程：将经纬度值转化为弧度值//将经度归一化到-180到180度之间doubleLongTemp=(Long+180)-static_cast((Long+180)/360)*360-180;doubleL

每天都在努力学习SLAM的小黑·2023-04-20 16:03

milvus 使用 l2 欧式距离计算向量的距离，计算出来的距离的最大值是多少？

A：归一化之后，最大值是4Q:归一化的是怎么操作的？调用collection.search之后获得的向量，已经是归一化了吗？还是需要自己对milvus的搜索结果再做归一化？

·2023-04-20 16:42

深度学习12. CNN经典网络 VGG16

深度学习12.CNN经典网络VGG16一、简介1.VGG来源2.VGG分类3.不同模型的参数数量4.3x3卷积核的好处5.关于学习率调度6.批归一化二、VGG16层分析1.层划分2.参数展开过程图解3.

编程圈子·2023-04-20 13:17

本地化部署大语言模型 ChatGLM

基础包语言模型文件基础配置显存查看方法Anaconda模块Anaconda环境创建根目录操作基础依赖加载transformers和protobuf库加载Pytorch源修改依赖库补充补充依赖pypi配置cchardet依赖错误解决强制归一化成功部署使用网址合集执行命令合集本地化部署大语言模型

Maddie_Mo·2023-04-20 07:24

LSTM实现时间序列预测(PyTorch版)

深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章目录前言一、基于PyTorch搭建LSTM模型实现风速时间序列预测二、配置类三、时序数据集的制作四、数据归一化五

海洋.之心·2023-04-20 06:41

常见植被指数总结（一）

1、归一化植被指数（NDVI）（1）公式：NDVI=(NIR-R)(NIR+R)，

日益崛起的小羊·2023-04-20 02:28

C++ 实现 Matlab 的 lp2lp 函数

matlab的lp2lp函数的使用方法3.C++实现3.1complex.h文件3.2lp2lp.h文件4.测试结果4.1测试文件4.2测试3阶的情况4.3测试9阶的情况1.matlab的lp2lp函数的作用去归一化

胡刚2016·2023-04-20 00:22

图像插值-双线性插值（bilinear）

以下标识符的意义：算法双线性插值的主要思想是目标点归一化后在四周取4个最近邻点，并根据权重对其做线性函数计算，从而得到目标像素点的值。

cartes1us·2023-04-19 22:50

图像插值-双三次插值（bicubic）

以下标识符的意义：算法如下图，双三次插值就是通过对周边16个点（A,B,C,…N,O,P）进行加权计算得到目标像素点的值，(dstX/K，dstY/K)归一化后为(dstX/K，dstY/K)，可推得：

cartes1us·2023-04-19 22:50

基于Python的时间序列异常值检测

z-score:z标准分数，它测量数据值到平均值的距离,当数据与平均值相差2个标准差时z-score为2，如果将z-score为3作为异常值判断标准时,便相当于3sigma。

-派神-·2023-04-19 22:49

图像归一化处理

文章目录前言1.min-max归一化2.Z-score归一化前言在医学图像领域，由于不同设备的采集、成像因素等原因造成相同的组织在图像灰度信息上的不一致，图像归一化就是在保留具有诊断价值的灰度差异的同时

Jiaxxxxxx·2023-04-19 21:59

Batch Normalization学习

前言本文旨在学习和记录，如需转载，请附出处https://www.jianshu.com/p/2866e51c387d1、BN介绍BatchNormalization是由SergeyIoffe等人在2015年提出的批归一化处理

Latet·2023-04-19 21:04

HFSS常用操作汇总(持续更新)

圆极化天线使用Discrete扫频peakGainandGainTotal局部区域的电流或电场等的分布没收敛需要检查的地方带状线设置lumpedport计算类计算口径效率计算辐射效率相位中心不稳定度方向图归一化

乾巽·2023-04-19 21:21

机器学习特征工程

缺失值处理1.1删除1.2统计值填充1.3前后向值填充1.4直接忽略1.5模型预测2.异常值处理二、特征提取1.数值型特征提取1.1标准化与缩放1.1.1标准化（Standardization）1.1.2归一化

不忘初欣丶·2023-04-19 10:19

【深度学习入门到进阶简介】含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等以及深度学习如何应用

【深度学习入门到进阶】必看系列，含激活函数、优化策略、损失函数、模型调优、归一化算法、卷积模型、序列模型、预训练模型、对抗神经网络等本专栏主要方便入门同学快速掌握相关知识,后续会不断增添实战环节（比赛、

汀、人工智能·2023-04-19 06:46

SLAM--卡尔曼滤波、粒子滤波

目录一.贝叶斯滤波1.概率学基础2.贝叶斯滤波器二、卡尔曼滤波1、条件高斯PDF2.广义卡尔曼步骤：3.扩展卡尔曼滤波EKF三、粒子滤波粒子滤波算法一.贝叶斯滤波1.概率学基础a.贝叶斯公式b.归一化积参考

机器人学渣·2023-04-19 06:57

Batch Normalization与Layer Normalization的对比

BatchNormalization请说明BN的原理，为什么要进行批归一化？

ywm_up·2023-04-19 04:48

Guass Rank(深度学习数值特征归一化方法)

Gaussrank是在学习中见识到的，主要应用于深度学习模型中连续性数值特征归一化的一种方式，可以看出，对最终结果有一定增益。

ASKED_2019·2023-04-19 03:12

KPCA-ISSA-SVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化支持向量机故障诊断分类预测，MATLAB代码（。

关闭报警信息closeall%关闭开启的图窗clear%清空变量clc%清空命令行%%导入数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%参数设置P_train=res(:,1:end-1)';%%数据归一化

机器学习-深度学习·2023-04-19 02:49

KPCA-ISSA-LSSVM分类预测，基于核主成分分析和改进的麻雀搜索算法优化最小二乘支持向量机故障诊断分类预测，MATLAB代码

clc%清空命令行%%添加路径addpath('LSSVM_Tool\')%%导入数据res=xlsread('数据集.xlsx');%%参数设置P_train=res(:,1:end-1)';%%数据归一化

机器学习-深度学习·2023-04-19 02:19

机器学习与深度学习（九）：梯度下降算法原理

从x通过W参数得到得分值，然后归一化，就得到了一个属于类别的概率值，之后再求出loss值。接下来就需要进行一个最优化的操作。从x到loss的过程称为前向传播。

楠哥哥_0b86·2023-04-19 02:33

归一化是什么意思？numpy 如何实现归一化?

归一化是指将数据缩放到特定的范围内，通常是将数据映射到[0,1]或[-1,1]区间内。这种缩放的目的是统一数据的尺度，使得不同特征之间可以进行比较和处理。

·2023-04-18 22:02

【机器学习】sklearn 笔记

先上手跑起来1、机器学习算法的整体使用步骤如下：(1)从scikitlearn库中调用相应的机器学习算法模块；(2)输入相应的算法参数定义一个新的算法；(3)输入基础训练数据集利用scaler对其进行数据归一化处理

myaijarvis·2023-04-18 17:45

Transformer

3.3.注意模块3.3.1.缩放点积注意事项3.3.2多头注意3.4.Transformer中的注意事项3.4.1.自注意3.4.2自回归或因果注意3.4.3.交叉注意3.5.FFN3.6.残差连接和归一化

woshicver·2023-04-18 15:42

使用深度和法线纹理

这些深度值来自顶点变换后得到的归一化设备坐标（NormalizedDeviceCoordinatesNDC）。回顾这个过程:一个模型要想最终被绘制在屏幕

李偌闲·2023-04-18 14:21

机器学习——最大最小归一化

问：写出最小最大归一化公式,并对以下数据集进行最小最大归一化。

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-18 08:42

机器学习——线性模型之Softmax回归

它的主要思想是将每个类别的得分（或者说是概率）通过一个函数进行归一化，使得所有类别的概率之和等于1。这个函数就是Soft

肉肉肉肉肉肉~丸子·2023-04-18 08:38

基于Pytorch实现分类器的示例详解

Softmax分类首先将输入数据通过线性变换得到一个向量，然后将向量中的每个元素进行指数函数运算，最后将指数运算结果归一化得到一个概率分布。这个概率分布可以被解释为每个类别的概率估计

·2023-04-18 01:39

tf.nn.lrn() 局部响应归一化函数

byPanda.X2、下面简单说一下LRN，全称LocalResponseNormalization（局部响应归一化函数），是一种防止过拟合的方法，一般在激活层之后使用。

友人小A·2023-04-17 17:56

基于Udacity模拟器的端到端自动驾驶决策

如上图所示，为英伟达公司的端到端自动驾驶决策框架，其CNN网络如下图所示，其中包括一个归一化层、5个卷积层和3个完全的全连接层。

闲看庭前梦落花·2023-04-17 17:11

归一化和标准化

（一）归一化：1.1目的：解决量纲的不统一，将数据统一在0-1之间。

零点呀·2023-04-17 08:25

改进YOLO系列：改进YOLOv8，结合ConvNeXt V2骨干网络！使用MAE共同设计和扩展ConvNet

使用MAE共同设计和扩展ConvNet一、论文讲解1.全卷积掩码自动编码器（FCMAE）2.全局响应归一化（GRN）层二、YOLOv8更改骨干1.yaml文件2.ConvNeXtV2代码3.注册模块4.

一休哥※·2023-04-17 05:35

机器学习day14K均值算法

数据预处理，包括但不限于归一化，离群点处理等随机选择K个簇中心，我们记为定义代价函数，令t=0,1,2,3...

rivrui·2023-04-16 22:58

深度学习-第R3周——天气预测

4、归一化处理，以生成百分比形式的数据。5、绘图3、地理位置与下雨的关系4、湿度和压力对下雨的影响5、气温对下雨的影响五、数据集预处理1、处理缺失值1、计算每列中确实数据的百分比2

Prime's Blog·2023-04-16 20:01

python 理解BN、LN、IN、GN归一化、分析torch.nn.LayerNorm()和torch.var()工作原理

目录前言：简言之BN、LN、IN、GN等归一化的区别：批量归一化(BatchNormalization，BN)优点缺点计算过程层归一化(LayerNormalization，LN)优点计算过程总结分析torch.nn.LayerNorm

daphne odera�·2023-04-16 14:34

CV个人面经

秋招的时候准备不充分，简历挂掉的有几十家，进入面试的十几家都挂了，凭记忆回忆PyTorch的dataset类介绍不同的归一化有什么区别batch太大或者太小会有什么影响模型过拟合或者欠拟合的原因有哪些正则化方式

于心叶的叶·2023-04-16 08:31

LSTM实现多变量时间序列预测(PyTorch版)

深度学习时间序列预测案例】零基础入门经典深度学习时间序列预测项目实战（附代码+数据集+原理介绍）文章目录前言一、基于PyTorch搭建LSTM模型实现风速时间序列预测二、配置类三、时序数据集的制作四、数据归一化五

海洋.之心·2023-04-16 08:14

dematel matlab,决策与实验室方法，DEMATEL分析方法介绍

第二步：通过归一化原始关系矩阵。得到规范直接影响矩阵。第三步：由规范化直接影响矩阵。计算得到综合影响矩阵。。第四步：由综合影响矩阵。得到各个要素的影响度、被影响度、中心度、原因度。

陈橙橙先生·2023-04-16 00:01

MATLAB——DEMATEL代码（转载）

A%直接影响矩阵（直接右侧工作区新建一个A，然后把你的打分数据粘进去就行）[m,n]=size(A)fori=1:ma(i)=sum(A(i,:))endM=max(a)b=A/M%归一化%%t=b/(

Laoacai·2023-04-16 00:55

标准化与归一化 with Scikit-learn

1.范数公式L0范数：所有非零元素个数L1范数：L2范数：Lp范数：2.标准化（Standardization）对于一个数据集，如果其某些特征不服从正态分布，那么这些特征在建模时的表现力就会比较差。同时，在机器学习算法的目标函数（例如SVM的RBF内核或线性模型的L1和L2正则化），许多目标函数的基础都是假设所有的特征都是零均值并且具有同一阶数上的方差。如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，那

uglybachelor·2023-04-15 19:24

用户贷款违约预测-Top1方案-单模0.9414

用户贷款违约预测-Top1方案-0.9414赛题描述特征工程分组统计分箱标准化归一化类别特征二阶组合模型搭建构建模型进行训练和预测赛题描述用户贷款违约预测，分类任务，label是响应变量。

Kilig*·2023-04-15 10:08

Filter Banks & MFCCs

图1FilterBanks和MFCCs的原理流程框图总结的一些知识点：1、预加重使用公式y(t)=x(t)−αx(t−1)，α一般取0.95或0.97在存在均值归一化的情况下，预加重可能起到的作用并

liangym·2023-04-15 08:18

零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程

常见的特征工程包括：异常处理：1.通过箱线图（或3-Sigma）分析删除异常值；2.BOX-COX转换（处理有偏分布）；3.长尾截断；特征归一化/标准化：1.标准化（转换为标准正态分布）；2.归一化（抓换到

上善若水弱水三千·2023-04-15 03:23

python 拉普拉斯锐化_拉普拉斯锐化灰度图像作为结果

在每一个阶段，我将结果拟合到(0255)的范围内，归一化拉普拉斯函数看起来很漂亮，而且是

张宜辅·2023-04-14 23:58

BatchNormalization

1、批量归一化BN实际上是先对每一层的输出做一个标准正态分布话，试图将输出转换成均值为0，方差为1的正态分布，然后对输出做一个纺射变换（Affine）。

zirubai·2023-04-14 20:21

matlab 均值中心化,数据预处理之中心化（零均值化）与标准化（归一化）

在机器学习回归问题，以及训练神经网络过程中，通常需要对原始数据进行中心化(零均值化)与标准化(归一化)处理。

迷茫小强·2023-04-14 17:29

SVM、正则化，归一化及参数的选择

正则化（Regularization）、归一化（也有称为正规化/标准化，Normalization）是对数据尽心预处理的方式，他们的目的都是为了让数据更便于我们的计算或获得更加泛化的结果，但并不改变问题的本质

WolframAlpha·2023-04-14 10:10

数据归一化 Feature Scaling

image.png数据归一化fullsizerender(1).jpg最值归一化fullsizerender.jpgimage.pngimage.pngimage.pngimage.png均值方差归一化

Waldo_cuit·2023-04-14 10:17

Python使用numpy和pandas模拟转盘抽奖游戏

模拟思路：把转盘归一化，把从0到1

dongfuguo·2023-04-14 08:00

机器学习——特征缩放

这两张图代表数据是否均一化的最优解寻解过程（左边是未归一化的），从这两张图可以

Tao_RY·2023-04-14 06:14

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