深度理解主动学习：机器学习的高效策略在大数据时代，数据量的爆炸性增长与有限的标注资源之间的矛盾日益凸显。如何高效地利用标注资源来训练高质量的模型，成为了机器学习领域亟待解决的问题。主动学习（ActiveLearning,AL）作为一种智能的数据标注策略，通过让模型主动选择最具有

@目录稀疏矩阵的格式coocsrcscConstructionofSparseCOOtensorsConstructionofCSRtensorsLinearAlgebraoperations（稀疏与稠密之间混合运算）Tensormethodsandsparse（与稀疏有关的tensor成员函数）coo张量可用的tensor成员函数（经实测，csr也有一些可以用，比如dim()）Torchfunctio

(文章目录)稀疏矩阵的格式目前，torch.sparse和scipy.sparse模块比较支持的主流的稀疏矩阵格式有coo格式、csr格式和csc格式，这三种格式中可供使用的API也最多。coo将矩阵中非零元素的坐标和值分开存储在3个数组中，3个数组长度必须相同，表示有n个非零元素。csr分IndexPointers

Togettheindexofthe“True”valuesinaPandasSeries,youcanusetheindexattributealongwithbooleanindexing.Here’sasimplewaytodoit:ImportPandas:importpandasaspdCreateyourSeries:series=pd.Series([True,False,True,False,

目录1.第一题2.第二题3.论述题⏰时间：2024/08/18

3.1线性回归3.1.1基本元素训练数据集/样本/标签/特征3.1.1.1线性模型一个线性模型有权重，偏移量，权重决定特征对预测值的影响，偏移量则是当特征为0时说明预测值为多少3.1.1.2损失函数损失函数能够量化目标的实际值与预测值之间的差距(损失函数以及部分函数前面的二分之一用

1.原理对于点云中的每个点云点P，使用一大一小两个半径计算该点的两个法向量，然后用两个单位法向量的差异计算Don特征。如下图：图1为大半径计算得到的法向量；图2为小半径计算得到的法向量；图3为一大一小两个法向量计算得出的Don特征。步骤：（1）建KD树，计算点云平均密度（即点云点之间

torchtopk使用这个函数是用来求tensor中某个dim的前k大或者前k小的值以及对应的index。用法torch.topk(input,k,dim=None,largest=True,sorted=True,out=None)->(Tensor,LongTensor)input：一个tensor数据k：指明是得到前k个数据以及其indexdim：指定在哪个维度上排

目录1.主要思路2.代码展示3.效果展示1.主要思路上下两面圆环，内外是展开的两个矩形面，通过Mesh依次绘制图形。2.代码展示usingSystem.Collections;usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;///<summary>///水管///</summary>[RequireComponent(

在生成BEVfeature时的scatter:nx=int((point_cloud_range[3]-point_cloud_range[0])/voxel_size[0])#Createthecanvasforthissamplecanvas=torch.zeros(self.in_channels,self.nx*self.ny,dtype=voxel_features.dtype,device=voxel_featu

函数解释np.argsort是NumPy库中的一个函数，用于对数组进行排序并返回排序后的索引。它不会直接对数组进行排序，而是返回一个数组，这个数组中的元素是原数组中元素按升序排序后的索引。numpy.argsort(a,axis=-1,kind=None,order=None)参数如下：a：要排序的数组axis：要排序的轴，默

目录01学习目标02 实现工具03 问题描述04构建决策树05总结01学习目标   （1）理解“熵”、“交叉熵（信息增益）”的概念   （2）掌握决策树的构建步骤与要点02 实现工具  （1）代码运行环境         Python语言，Jupyternotebook平台  （2）所

【Python】成功解决TypeError:stringindicesmustbeintegers 下滑即可查看博客内容

1.Findapointp10inspace,thereiskdTreeFindthenpointsclosesttohim,andjudgethedistancefromthesenpointstop.Putpointsp12,p13,p14….withdistanceslessthanthethresholdrinclassQFindabitofp12inQ(p10)andrepeat1.3Fi

importcv2 #导入OpenCV库#尝试检测系统中可用的摄像头索引defget_camera_indices(max_tested=10): #定义一个函数，用于检测系统中可用的摄像头索引，默认最大测试到10  available_indices=[] #初始化一个空列表，用于存储可用的摄像头索引  foriinran

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/number-of-even-and-odd-bits/description/题目：Youaregivena positive integer n.Let even denotethenumberofevenindicesinthebinaryrepresentationof n (0-indexed)withvalue 1.Let odd denotethen

最长不下降子序列是一道非常经典的题目，我们假设题目如下：有一个数组$a$，现在要从中抽取一个严格上升的子序列（子序列就是你可以从原序列里删除一些数，保留一部分数得到的新数列）（严格上升也就是不能相等只能递增），现在要求出这个子序列最长有多长？举例来说，假设有一个数组a=[10,9,

概述当前OpenSearch使用的越来越多,但是OpenSearch生态还不尽完善.针对如下情况:监控容器化或运行在K8s中的OpenSearch我查了下,官方还没有提供完备的方案.这里如何监控K8s中的OpenSearch,包括安装exporter插件、采集、展示全环节。OpenSearch简介OpenS

一、代码Pythonimportnumpyasnpimportopen3daso3dfromscipy.spatialimportcKDTreefromjoblibimportParallel,delayeddefcalculate_response(idx,points,radius,t,kdtree):#使用KD树找到半径内的所有点neighbor_indices=kdtree.query_ba

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/adding-spaces-to-a-string/description/题目：Youaregivena 0-indexed string s anda 0-indexed integerarray spaces thatdescribestheindicesintheoriginalstringwherespaceswillbeadded.Eachspacesh

本篇不详写prometheus、grafana的搭建，需要可以翻阅linux监控篇ElasticSearch入门篇一、监控docker-compose.ymlelasticsearch_exporter:#监控image:quay.io/prometheuscommunity/elasticsearch-exporter:v1.3.0command:-'--es.uri=http://elasticsearch:9200'-'

理论部分在注册计量师考试中有一道试题，大体内容为：现在有一块砝码在等臂天平上进行测量，第一次测得值是19.6g，调换两边位置后的测得值是19.7g，天平最终测得检测样品的重量为多少？ 个别同事可能会将算数平均值作为这个砝码的最终测量值，但实际应当使用几何平均值的方式计算，算数

程序中的切片，使用原始的索引访问时，如果数量过多，时间久了，就会导致难以阅读和维护。但使用slice()函数，创建【命名切片】后，赋予了切片与现实相近的名称，让程序更容易理解。同时，slice类中的indices方法，返回start,stop,step，3个值组成的元组。并且indices()对3个值进行自动调整，确

1.两数之和#include<iostream>#include<unordered_map>usingnamespacestd;classSolution{public:vector<int>twoSum(vector<int>&nums,inttarget){vector<int>indices;unordered_map<int,decltype(nums.siz

programmain_test  implicitnone    real,dimension(5)::arr1,arr2  LOGICAL,dimension(5)::ad,ab,ac,tot  INTEGER,dimension(:),allocatable::arr3  INTEGER::i  arr1=[1.0,2.3,-0.5,3.3,-1.6]  arr2=[1.0,-5