模型的准确率往往是非常不稳定的，有些测试能表现得很好，而有些测试就完全不行。如果一个模型的成功率只有60%，而不是99%，那它还能做什么？这时候还是可以做的，关键是你得为此做好设计，以确保产品仍能为用户带来价值，同时避免因错误结果而引起的不良后果。以下是一些策略和建议，帮助您在

写在前面“关联规则挖掘”是数据挖掘的一个重要方向。在本专栏之前的所有文章中，我们已经了解了机器学习和神经网络的基本模型、数据分析方面的应用。那这篇文章所介绍的就是在数据分析方面的另一种“关联规则”的挖掘。本博文是我个人根据ppt的学习记录稍加整理和理解，若有疑问

2024深度学习发论文&模型涨点之——迁移学习+多模态迁移学习是指将一个领域或任务中获得的知识应用到另一个相关领域或任务中的方法。其主要优势在于可以减少对大量训练数据的需求，并提高模型在新任务上的性能。多模态学习是指在不同类型的数据（如图像、文本、音频等）之间共享知

在香橙派部署yolov5模型时，需要转化两次模型，一次在PC端转为onnx文件，一次在UbuntuPC上转为rknn文件，详情请看这篇博客：香橙派Pi5Plus(RK3588)部署yolov5模型（不讲环境搭建，只讲步骤）_rk3588yolov-CSDN博客https://blog.csdn.net/Z0603013xxx/article/details/1427372661.出现置信度

目录一、Yolo系列v11、核心思想2、示例3、流程图解析二、YOLO系列v1损失函数1、位置误差2、置信度误差3、类别概率损失三、NMS非极大值抑制1、概念2、步骤四、YOLOv1优缺点1、优点1）速度快2）端到端3）多尺度预测4）网络结构简单2、缺点1）对小目标检测效果差2）每个

一、网络结构骨干网络（Backbone）：YOLOv4采用了CSPDarknet53作为骨干网络。CSP（CrossStagePartialNetwork）结构将特征图分成两部分，一部分经过一系列的卷积操作，另一部分直接连接到后续的阶段，最后将两部分结果进行融合。这种结构可以增强网络的学习能力，提高特征提取的效果，同时减

#新型忆阻器昂贵LLM的救星？Nature新研究提出新型忆阻器，比HaswellCPU高效460倍前些天，OpenAI发布了ο1系列模型，它那「超越博士水平的」强大推理性能预示着其必将在人们的生产生活中大有作为。但它的使用成本也很高，以至于OpenAI不得不限制每位用户的使用量：每位用户每周仅能给o1-

说明：文章为《数据挖掘：概念与技术原书第03版》的学习笔记，该书是数据挖掘领域的经典之作，想了解更多内容请参阅原著。首先祝大家中秋快乐，本文章接上篇【理论篇】数据挖掘第六章挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法（上）思考：满足最小支持度和最小置信度的模式一定是有趣

小结：1、配置了学长的环境，并编写点处理（旋转、镜像）和保存（由内存numpy数组到shp文件）脚本。2、初步阅读mesh-gpt论文，思考Transformer网络架构（翻译模型和补全模型的训练区别）环境配置pipinstalltorch==2.1.2torchvision==0.16.2torchaudio==2.1.2--index-urlhttps://downloa

文章目录题目摘要引言概述实验结果结论和未来工作题目减轻ChatGPT对教育的负面影响：通过布鲁姆分类法优化问题设计论文地址:https://ieeexplore.ieee.org/document/10223662摘要    生成文本AI工具在回答问题方面的流行引发了人们对其可能对学生学业成

目录置信区间置信度关系与权衡置信区间的计算公式有哪些不同的变体，以及它们各自的适用情况是什么？基于正态分布的置信区间：基于t分布的置信区间：单边置信区间：如何根据不同的研究目的和数据类型选择合适的置信水平（如95%或99%）？研究目的：样本量和数据类型：风险与区间长度之

文章目录前言一、非极值大抑制(NMS)二、NMS算法的具体原理和步骤三、YOLOV10创新点四、YOLOv10使用教程五、官方github地址前言  距离上次写YOLOv5已经过去了两年，正好最近用YOLOv10重构了项目，总结下YOLOv10。YOLOv10真正实时端到端目标检测，那么什么是端到端？ 

 应用场景找到事物和事物之间的联系。比如购物篮分析，根据顾客的购物篮情况，推测，哪些产品经常一起购买，这样商场更明白如何进行推销。常见算法Apriori。通过对物品的支持度、置信度、提升度的计算，以此了解两个物品之间的关联性。这里其实涉及了两个目标：1、了解我当前应该怎么捆

文章目录前言核心思想网络结构算法原理算法流程关于标定框框的中心点(x,y)的解释框的宽高(w,h)的解释置信度c的解释：class类别概率详解损失函数坐标损失置信度损失分类损失优缺点前言论文地址：yolov1YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是由JosephRedmon等人

本文是LLM系列文章，针对《CalibratingLargeLanguageModelsUsingTheirGenerationsOnly》的翻译。仅使用它们的生成来校准大型语言模型摘要1引言2相关工作3方法4实验5讨论6结论摘要随着大型语言模型（LLM）越来越多地部署在面向用户的应用程序中，通过

论文标题：COLDFusion:CalibratedandOrdinalLatentDistributionFusionforUncertainty-AwareMultimodalEmotionRecognition中文译名：不确定性感知多模态情绪识别的校准和顺序潜在分布融合原文地址：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10287630/背景：深

非极大值抑制（NMS）：目标检测中的去冗余关键技术在目标检测算法中，非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是一种用于去除冗余检测框的关键技术。它通过抑制重叠度过高的检测框，从而提高检测结果的准确性和效率。本文将详细解释NMS的工作原理，并提供代码示例，帮助读者深入理解这

问题看到一句话：NMS都不懂，还做什么Detection!虎躯一震……懂是大概懂，但代码能写出来吗？？？在目标检测网络中，产生proposal后使用分类分支给出每个框的每类置信度，使用回归分支修正框的位置，最终会使用NMS方法去除同个类别当中IOU重叠度较高且scores即置信度较低的那些

关联规则分析基础在数据挖掘领域，关联规则分析是一种发现变量之间有趣关系的技术。这种关系通常被描述为“如果...那么...”的模式，例如，“如果一个顾客购买了面包，那么他们也很可能会购买黄油”。Apriori算法是最著名的关联规则挖掘算法之一，广泛应用于市场篮子分析。本事务库与项集

YOLO-V1的核心思想：利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN

数据挖掘--引论数据挖掘--认识数据数据挖掘--数据预处理数据挖掘--数据仓库与联机分析处理数据挖掘--挖掘频繁模式、关联和相关性：基本概念和方法数据挖掘--分类数据挖掘--聚类分析：基本概念和方法频繁项集、闭项集和关联规则频繁项集：出现的次数超过最小支持度计数阈值

1.算法运行效果图预览  2.算法运行软件版本matlab2022a 3.算法理论概述      GoogLeNet主要由一系列的Inception模块堆叠而成，每个Inception模块包含多个并行的卷积层，以不同的窗口大小处理输入数据，然后将结果整合在一起。假设某一层的输入特征图表示为X∈ℝ^

1.算法仿真效果matlab2022a仿真结果如下：  2.算法涉及理论知识概要        YOLOv2是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由JosephRedmon等人在论文《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》中提出。其主要特点是将图像识别任务视为一个回归问题，网络一次前向

YOLO系列笔记·二·v1YOLO-V1概述核心思路网络结构数据结构解释损失函数1.位置误差（BoundingBoxPrediction）2.置信度误差（ConfidencePrediction）3.分类误差（ClassPrediction）NMS（非极大值抑制）存在的问题YOLO-V1概述YOLOv1（YouOnlyLookOnce版本1）作为经典的单

系列文章目录IOU系列：IOU,GIOU,DIOU,CIOU文章目录系列文章目录一、NMS简介（一）为什么要使用NMS（二）NMS的算法流程（三）NMS的置信度重置函数（四）NMS的局限性（五）改进思路二、Soft-NMS概述（一）Soft-NMS的思想（二）Soft-NMS的置信度重置函数三、softerNMS（一）提出背景（二）softerNMS的核心