• 2024-07-04【网络安全】简单的免杀方法(非常详细)零基础入门到精通,收藏这一篇就够了_免杀 最难
    一、免杀的概念什么是免杀?免杀,也就是反病毒(AntiVirus)与反间谍(AntiSpyware)的对立面,英文为Anti-AntiVirus(简写VirusAV),逐字翻译为“反-反病毒”,翻译为“反杀毒技术”。通俗点讲,也就是一个被杀软报毒的PE文件,经过一系列处理后,使杀软不认为他是一个病毒或木马。那么,啥是P
  • 2024-07-04IJCV 2024 | CoCoNet:用于多模态图像融合的耦合对比学习网络与多级特征集成
    CoCoNet:CoupledContrastiveLearningNetworkwithMulti-levelFeatureEnsembleforMulti-modalityImageFusionCoCoNet:用于多模态图像融合的耦合对比学习网络与多级特征集成JinyuanLiu;RunjiaLin;GuanyaoWu;RishengLiu;Zhongxuan;LuoXinFan更多TPAMI,IJCV
  • 2024-07-03算法金 | 致敬深度学习三巨头:不愧是腾讯,LeNet问的巨细。。。
    ​大侠幸会,在下全网同名「算法金」0基础转AI上岸,多个算法赛Top「日更万日,让更多人享受智能乐趣」抱个拳,送个礼读者参加面试,竟然在LeNet这个基础算法上被吊打~LeNet确实经典,值得好好说道说道更多内容,见微*公号往期文章:有史以来最详细的卷积神经网络(CNN)及其变体
  • 2024-07-02基于字符和词特征融合的恶意域名检测
    传统的恶意域名检测方法在检测由域名生成算法(DGA)随机生成的恶意域名方面性能不佳,尤其是对于那些由随机单词组成的域名。文章提出了一种新的检测算法,通过融合字符和词特征来提高对恶意域名的检测能力,特别是对于更具挑战性的恶意域名家族。CWNet算法:该算法利用并行卷积神经网
  • 2024-07-02机器学习笔记 LightGBM:理解算法背后的数学原理
    一、简述        在一次数据科学的比赛中,我有机会使用LightGBM,这是一种最先进的机器学习算法,它极大地改变了我们处理预测建模任务的方式。我对它在数千个数据点上进行训练的速度感到着迷,同时保持了其他算法难以达到的准确性。LightGBM是LightGradientBoostingMac
  • 2024-07-02UG NX二次开发(C#)-根据草图创建拉伸特征(UFun+NXOpen)
    文章目录1、前言2、在UGNX中创建草图,然后创建拉伸特征3、基于UFun函数的实现4、基于NXOpen的实现代码1、前言UGNX是基于特征的三维建模软件,其中拉伸特征是一个很重要的特征,有读者问如何根据草图创建拉伸特征,我在这篇博客中讲述一下草图创建拉伸特征的UGNX二
  • 2024-07-01【吴恩达机器学习-week2】可选实验:特征工程和多项式回归【Feature Engineering and Polynomial Regression】
    支持我的工作
  • 2024-07-01数据预处理与特征工程原理与代码实战案例讲解
    数据预处理与特征工程原理与代码实战案例讲解1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域,数据是基础,而有效的数据预处理与特征工程则是提升模型性能的关键。数据通常来源于多种渠道,包括传感器、社交媒体、在线平台等,这些数据可能包含噪声、缺失值、异常值以及不
  • 2024-06-30Paper Reading: Genetic programming for multiple-feature construction on high-dimensional classificat
    目录研究动机文章贡献预备知识本文方法MCIFC:一种多类无关的特征构建方法CDFC:一种多类相关特征构建方法实验结果数据集和实验设置多特征构造与单特征构造对比多树GP对比单树GPfilter对比混合方法类依赖对比类独立非GP对比基于GP的特征构建优点和创新点PaperReading是从
  • 2024-06-30【YOLOv8改进 - 注意力机制】NAM:基于归一化的注意力模块,将权重稀疏惩罚应用于注意力机制中,提高效率性能
    YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录:YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积,主干注意力,检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例摘要识别较不显著的特征是模型压缩的关键。然而,这在革命性的注意力机制
  • 2024-06-30【Python】 模型训练数据归一化的原理
    那年夏天我和你躲在这一大片宁静的海直到后来我们都还在对这个世界充满期待今年冬天你已经不在我的心空出了一块很高兴遇见你让我终究明白回忆比真实精彩                     
  • 2024-06-23编码器的蒸馏(Distilling)详细解释
    编码器的蒸馏(Distilling)详细解释概述蒸馏(Distilling)步骤是在稀疏注意力块之后,用于进一步压缩和提炼特征表示。这个步骤的主要目的是减少序列长度,使得模型能够更有效地处理长时间序列数据,同时保持重要的特征信息。主要步骤1x3卷积层(Conv1d)ELU激活函数最大池化(MaxPooli
  • 2024-06-22Python进大厂比赛中的特征工程与模型训练
    Python进大厂比赛中的特征工程与模型训练一、引言二、技术概述特征工程模型训练三、技术细节特征工程模型训练四、实战应用五、优化与改进特征工程模型训练六、常见问题特征工程模型训练七、总结与展望一、引言Python作为数据科学界的明星语言,其在机器学习、数
  • 2024-06-22【YOLOv8改进 - 特征融合NECK】 HS-FPN :用于处理多尺度特征融合的网络结构,降低参数
    摘要在标准的医院血液检测中,传统过程需要医生使用显微镜从患者的血液显微图像中手动分离白细胞。然后,这些分离出的白细胞通过自动白细胞分类器进行分类,以确定血液样本中不同类型白细胞的比例和数量,从而辅助疾病诊断。这种方法不仅耗时费力,而且由于图像质量和环境条件等因素,容易出
  • 2024-06-21机器学习(一)——递归特征消除法实现SVM(matlab)
    机器学习方法对多维特征数据进行分类:本文用到非常经典的机器学习方法,使用递归特征消除进行特征选择,使用支持向量机构建分类模型,使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。构建模型:支持向量机(SupportVectorMachine,SVM);特征选择:递归特征消除(RecursiveFeatureElimination,RFE);
  • 2024-06-21cv知识点(卷积和池化)
    一、卷积的基本属性1.卷积核(Kernel):卷积操作的感受野,直观理解就是一个滤波矩阵,普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等;2.步长(Stride):卷积核遍历特征图时每步移动的像素,如步长为1则每次移动1个像素,步长为2则每次移动2个像素(即跳过1个像素),以此类推;3.填充(Padding):处理特征图边界的方
  • 2024-06-21Python梯度提升决策树的方法示例
    梯度提升决策树(GradientBoostingDecisionTree,简称GBDT)是一种基于集成学习的算法,它通过构建多个决策树模型,并将它们组合在一起来实现更好的预测性能。GBDT的核心思想是在每轮迭代中,根据当前模型的残差(真实值与预测值之差)来训练一个新的决策树,然后将这个新树添加到模型中,以不断减
  • 2024-06-20【简单介绍下近邻算法】
  • 2024-06-20机器学习day1
    机器学习day11.环境准备#pythonPython是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言,适合于快速开发。。pycharmetBrains开发的PythonIDE,支持高效的代码编辑和项目管理。此外,该IDE提供了一些高级功能,以用于支持Django框架下的专业Web开发。anaconda就是可以便捷获
  • 2024-06-20人工智能系列:一文让你读懂什么是模式识别
    目录1.什么是模式识别1.1人工智能和模式识别1.2信息感知1.3计算机模式识别1.4模式识别应用1.5模式识别发展简史1.6相关问题和领域2.模式识别形式化2.1模式和模式识别2.2模式表示2.3特征空间2.4特征空间中的分类2.5一个例子3.模式识别系统流程4.模式分类器设计4
  • 2024-06-2002.VisionMaster 机器视觉快速匹配模块
    快速匹配模块,常用工具工具栏:定位-》快速匹配  用于快速查找形状相似的目标参数设置:基本参数:主要使用ROI区域设置,ROI区域设置可以减小图像查找范围,提高效率。如有需要可以手动去绘制一下。如果你就是要在全图中查找那可以不设置。
  • 2024-06-20YOLOv8改进 | Neck | 添加双向特征金字塔BiFPN【含二次独家创新】
  • 2024-06-18Python做点击率数据预测
    点击率(Click-ThroughRate,CTR)预测是推荐系统、广告系统和搜索引擎中非常重要的一个环节。在这个场景中,我们通常需要根据用户的历史行为、物品的特征、上下文信息等因素来预测用户点击某个特定物品(如广告、推荐商品)的概率。1.点击率数据预测以下是一个简化的点击率预测示例,
  • 2024-06-18lidar 3D decetion小结
    1.pointnetpointnet++:实现基于点云的分类和语义分割。提出了基于点云的特征提取网络。(https://zhuanlan.zhihu.com/p/336496973)2.VoxelNet:第一篇提出将点云转体素,进行3d检测。https://zhuanlan.zhihu.com/p/3524193163.SECOND:用spconv替换3d卷积,减少计算量。https://zhuanlan
  • 2024-06-15数据集预处理
    数据集预处理是数据分析和机器学习过程中至关重要的一步,旨在清洗和准备数据,以提高模型的性能和准确性。以下是详细的预处理流程,涵盖从数据收集到最终准备的所有关键步骤:缺失值删除:删除包含大量缺失值的行或列。填补:使用均值、中位数、众数、插值法或预测模型等方法填补缺失值