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    目录介绍PVT原理PVT的核心思想和结构PVT模块结构体素分支点分支代码实现论文题目:PVT:Point-VoxelTransformerforPointCloudLearning发布期刊:InternationalJournalofIntelligentSystems通讯地址:杭州电子科技大学&伦敦大学学院代码地址:https://github.com/
  • 2024-09-10线性回归
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  • 2024-09-09Seaborn备忘录
    LoadRequiredModulesimportseabornassnsimportpandasaspdfromPandas备忘录(持续更新)importtraining_df Onewaytovisualizerelationshipsbetweenfeaturesinadatasetiswithapairplot.Apairplot generatesagridofpairwiseplotstovisualiz
  • 2024-09-07【LVI-SAM】激光点云如何辅助视觉特征深度提取
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  • 2024-09-03ElasticSearch 备考 -- Nested
    一、题目存在索引phones,其中存在两条数据如下PUTphones/_doc/1{  "brand":"Samsumg",  "model":"GalaxyS9+",  "features":[    {      "type":"os",      "value":&
  • 2024-09-02Python 实现行为驱动开发 (BDD) 自动化测试详解
    什么是BDD?行为驱动开发(BDD,Behavior-DrivenDevelopment)是一种软件开发过程,旨在通过鼓励协作和沟通,提高软件质量。BDD的核心理念是用自然语言描述软件的行为,使得业务人员、开发人员和测试人员都能参与其中。BDD是由测试驱动开发(TDD,Test-DrivenDevelopment)演
  • 2024-08-27线性回归-代码库
    importtorchimportosimportnumpyasnpimportrandomdefsynthetic_data(w,b,num_examples):'''产生data'''features=torch.normal(0,1,(num_examples,len(w)))labels=torch.matmul(features,w)+b
  • 2024-08-25《机器学习》—— 随机森林实现二分类问题
    文章目录一、什么是随机森林二、随机森林的主要特点三、随机森林参数四、案例的代码实现一、什么是随机森林随机森林(RandomForest)是一种集成学习方法,属于监督学习算法,主要用于分类和回归任务。它通过在数据集的多个子集上构建多个决策树,并输出这些树预测结果的众数(
  • 2024-08-19人工神经网络:竞争型学习
    Ciallo~(∠・ω<)⌒★我是赤川鹤鸣。这是我的第一篇关于人工智能技术的博客。内容大多数为本人的思考和学习笔记,希望对你有所帮助。现今,以反向传播为主的神经网络,在处理诸如分类任务时,通常由事先已经规定的分类来决定标签的分类数,进而确定网络架构。例如,如果我们对MNIST数
  • 2024-08-19java操作milvus
    引入依赖<dependency><groupId>io.milvus</groupId><artifactId>milvus-sdk-java</artifactId><version>2.4.1</version></dependency>配置milvus客户端importio.milvus.client.MilvusServiceClient;importio
  • 2024-08-13[全文]买椟还珠和坏事变好事?《分析模式》漫谈19
    DDD领域驱动设计批评文集做强化自测题获得“软件方法建模师”称号《软件方法》各章合集“AnalysisPatterns”的第一章有这么一句:Modelinginaprogramminglanguagealsopresentsthe danger oftyingthemodelstothatlanguage.Themodelmayusefeaturesoft
  • 2024-08-10SMA2:代码实现详解——Image Encoder篇(FpnNeck章)
    SMA2:代码实现详解——ImageEncoder篇(FpnNeck)总配置YAML文件、OmegaConf和hydraSAM2的官方实现是使用yaml文件来配置整体的模型结构与参数的。关键代码如下:defbuild_sam2(config_file,ckpt_path=None,device="cuda",mode="eval",hydra_overr
  • 2024-08-10秃姐学AI系列之 :实战Kaggle比赛:预测房价
    使用pandas读入并处理数据%matplotlibinlineimportnumpyasnpimportpandasaspdimporttorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lDATA_HUB['kaggle_house_train']=(#@saveDATA_URL+'kaggle_house_pred_train.csv',
  • 2024-07-24unet网络解析
    Unet网络结构学习记录导入包#!/user/bin/python#coding=utf-8importnumpyasnpimporttorchimporttorch.nnasnn能够访问PyTorch中定义的所有神经网络层(如全连接层、卷积层、池化层等)、损失函数(如交叉熵损失、均方误差损失等)以及激活函数(如ReLU、Sigmoid等importtor
  • 2024-07-15学习笔记-estimator
    基于tensorflow1.15importtensorflowastf#创建一个分类特征列,使用词汇表列表categorical_column=tf.feature_column.categorical_column_with_vocabulary_list(key="your_feature_name",#这应该是你的数据中特征的键名vocabulary_list=["value1","value2
  • 2024-07-09openlayer, 由一个图标遮盖线段需求引发的思考
    最近碰到这么一个需求:有一些面(Polygon)和线(LineString),需要在面的边线上或者在线上均匀绘制一些矩形图标(在各种分辨率下)。在一个Polygon的边线或者LineString上绘制一个矩形图标时,图标会遮住线,如果图标是部分镂空的,就会看到线从图标中穿过,如何让图标看起来遮住了线呢,自然而然就会
  • 2024-07-07基于Linux的可信文件系统设计与实现
    目录摘要IAbstractII第1章绪论11.1选题背景及意义11.1.1选题背景11.1.2选题意义11.2国内外研究现状及发展趋势21.2.1国内研究现状21.2.2国外研究现状21.2.3发展趋势21.3论文研究主要内容3第2章技术及工具概述42.1Linux文件系统概述4
  • 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机器学习(四)——Lasso线性回归预测构建分类模型(matlab)
    Lasso线性回归(LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator)是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化:其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值,要想让模型的拟合效果比较好,就要使损失函数尽可能的小,因此这样会使很多权重变为0或者权重
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    !gitclonehttps://github.com/facebookresearch/dino.git!pipinstalltimmimporttorchimporttimmfromPILimportImagefromtorchvisionimporttransforms#加载模型model=torch.hub.load('facebookresearch/dino:main','dino_vits8')mo
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  • 2024-06-30【CNN】用MNIST测试各种CNN网络模型性能
    使用MNIST测试各类CNN网络性能,在此记录,以便按需选择网络。除了第一个CNN为自己搭的以外,其余模型使用Pytorch官方模型,这些模型提出时是在ImageNet上进行测试,在此补充在MNIST上的测试。另外时间有限,每种模型只跑一次得出测试数据,实验结果仅供参考各种参数:训练集60000、测
  • 2024-06-22【YOLOv8改进】MSFN(Multi-Scale Feed-Forward Network):多尺度前馈网络
    摘要摘要——高光谱图像(HSI)去噪对于高光谱数据的有效分析和解释至关重要。然而,同时建模全局和局部特征以增强HSI去噪的研究却很少。在本文中,我们提出了一种混合卷积和注意力网络(HCANet),该网络结合了卷积神经网络(CNN)和Transformers的优势。为了增强全局和局部特征的建模,我们设计了
  • 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);