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  • 2024-07-01[论文阅读] Calligraphy Font Generation via Explicitly Modeling Location-Aware Glyph Component Deformatio
    Pretitle:CalligraphyFontGenerationviaExplicitlyModelingLocation-AwareGlyphComponentDeformationssource:TMM2023paper:https://ieeexplore.ieee.org/document/10356848code:None关键词:generativeadversarialnetworks,imageprocessing,imagesynth
  • 2024-06-30动手学深度学习(Pytorch版)代码实践 -计算机视觉-49风格迁移
    49风格迁移读入内容图像:importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnimportmatplotlib.pylabaspltimportliliPytorchaslpfromd2limporttorchasd2l#读取内容图像content_img=d2l.Image.open('../limuPytorch/images/rainier.jpg')plt.im
  • 2024-06-23[模式识别复习笔记] 第9章 神经网络及BP算法
    1.基本概念1.1神经元神经网络是很多的神经元模型按照一定的层次结构连接起来所构成的。1.2激活函数\(\text{ReLU}\)函数:修正线性单元ReLU,是一种人工神经网络中常用的激活函数。\[\text{ReLU}(x)=\max(0,x)\]\(\text{sgn}\)阶跃函数:它将输入值映射为
  • 2024-06-22FFT & NTT 复习笔记
    快速变换设原多项式为\(F(x)=\sum_{i\in[0,n)}a_ix^i\),其中\(n=2^k,k\in\mathbbZ^+\)。我们要求\(\foralli\in[0,n),\hata_i=F(t_i)\),其中\(t\)是一个长度为\(n\)且两两互不相同的序列。显然\(F\)可以被一组\(\hata,t\)唯一确定,即点值表示
  • 2024-06-21Red Hat系列的Linux发行版中如何安装python3.9
    该发行版使用yum或dnf作为包管理器:首先更新你的系统和已有的包。在终端输入以下命令:sudoyum-yupdate 安装依赖项:sudoyum-ygroupinstall"DevelopmentTools"sudoyum-yinstallopenssl-develbzip2-devellibffi-devel 下载Python3.9的源代码:wget
  • 2024-06-21时间序列预测评价指标
    评价指标时间序列预测评价指标均方误差(MeanSquaredError,MSE)简要介绍:MSE是实际值与预测值之间差的平方的平均值。它是衡量预测精度的常用方法,适用于连续变量。优点:易于计算,对大误差有较高的敏感性。缺点:受异常值影响较大,不具有尺度无关性质。公式:
  • 2024-06-17【减法网络】Minusformer:通过逐步学习残差来改进时间序列预测
    摘要本文发现泛在时间序列(TS)预测模型容易出现严重的过拟合。为了解决这个问题,我们采用了一种去冗余的方法来逐步恢复TS的真实值。具体来说,我们引入了一种双流和减法机制,这是一种深度Boosting集成学习方法。通过将信息聚合机制从加法转向减法,对普通的Transformer进行了改
  • 2024-06-13YOLO系列理论解读 v1 v2 v3
    YOLO系列理论解读YOLOv1(YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection)YOLOv1实现步骤将一幅图像分成SxS个网格(gridcell),如果某个object的中心落在这个网格中,则这个网格就负责预测这个object。通常情况下将S取值为S=7划分为7x7的一个区域。2)每个网格要
  • 2024-06-13123
    交叉熵的概率计算取决于具体应用和模型,但在分类问题中,通常通过神经网络或其他分类模型来得到预测概率。以下是计算步骤的概述:###步骤1:模型输出对于分类问题,模型输出的是每个类别的得分或原始值(logits)。例如,对于一个有\(C\)个类别的分类问题,模型输出一个长度为\(C\)的向
  • 2024-06-12DeepSORT(目标跟踪算法)中卡尔曼增益的理解
    DeepSORT(目标跟踪算法)中卡尔曼增益的理解flyfish先用最简单的例子来理解卡尔曼增益公式(1)首先,通过多次测量一个物理量,并使用取平均值的方式来计算其真实值:x
  • 2024-06-09Diffusion模型
    参数说明beta_schedule=np.linspace(0.0001,0.02,1000)#示例betaschedulealpha_hat=np.cumprod(1-beta_schedule)#计算alpha_hat具体例子让我们通过一个具体的例子展示如何计算BetaSchedule和Alpha_hat:importnumpyasnp#定义BetaScheduleb
  • 2024-06-08应用广义线性模型二|二响应广义线性模型
    系列文章目录文章目录系列文章目录一、二响应模型的不同表达方式和响应函数二、二响应模型的性质(一)二响应变量的条件数学期望与方差(二)二响应模型参数的极大似然估计(三)二响应模型的优势三、二响应模型参数的假设检验(一)对数似然比检验方法(二)Wald统计量(三)得分统计量(四)模型
  • 2024-06-08机器学习--损失函数
    损失函数(LossFunction),也称为代价函数(CostFunction)或误差函数(ErrorFunction),是机器学习和统计学中的一个重要概念。它用于量化模型预测值与真实值之间的差异。损失函数的值越小,表示模型的预测越准确。损失函数的定义损失函数根据具体的任务和目标会有所不同。常见的损失
  • 2024-06-07机器学习笔记(2): Logistic 回归
    Logistic回归是线性回归中一个很重要的部分。Logistic函数:\[\sigma(x)=\frac{L}{1+\exp(-k(x-x_0))}\]其中:\(L\)表示最大值\(x_0\)表示对称中心\(k\)表示倾斜度一般来说,都将\(L\)设为\(1\),而\(k\)和\(x_0\)在参数中控制。认为特征只有一个,那么自
  • 2024-06-06SpaceX 首席火箭着陆工程师 MIT论文详解:非凸软着陆最优控制问题的控制边界和指向约束的无损凸化
    上一篇blog翻译了LarsBlackmore(LarsBlackmoreisprincipalrocketlandingengineeratSpaceX)的文章,SpaceX使用CVXGEN生成定制飞行代码,实现超高速机载凸优化。利用地形相对导航实现了数十米量级的导航精度,着陆器在着陆过程中成像行星表面并将特征与机载地图匹配
  • 2024-06-05回归模型的算法性能评价
    一、概述在一般形式的回归问题中,会得到系列的预测值,它们与真实值(groundtruth)的比较表征了模型的预测能力,为有效量化这种能力,常见的性能评价指标有可解释方差(EVS)、平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)、决定系数(R2)等。值得一提的是,回归问题分单输出情形和多输出情形,在
  • 2024-05-28《基于物理一致性的全息成像自监督学习》精读笔记
    基于物理一致性的全息成像自监督学习原文链接:https://www.nature.com/articles/s42256-023-00704-7三句话评价为计算成像与显微学中的逆问题的求解提供了新的方法;根据物理一致性(也即物理规律)构造自监督损失函数,实现模型的训练;在构造合理的情况下,所述方法可以实现基于超声波
  • 2024-05-28机器学习:逻辑回归
    目录一、引言1.1回归问题和分类问题的区别1.2 逻辑回归与线性回归的区别二、 逻辑回归算法原理2.1Sigmoid函数2.2 基于最优化方法的最佳系数确定三、LogisticRegression算法实现3.1导入库包3.2Sigmoid函数3.3 创建逻辑回归模型3.3.1初始化参数3.3.2正向
  • 2024-05-27克里金代理模型Kriging
    Kriging笔记_代理模型由于Kriging模型不仅能对未知点的适应值进行预测,还能对其预测的不确定性进行估计。因此,其被广泛应用于代理模型辅助进化算法中,以解决昂贵单目标或多目标优化问题。使用下面的公式来估计未知点x的适应值:(均值+正态分布求解适应度值)
  • 2024-05-26【SOC估计】基于扩展卡尔曼滤波器实现锂离子电池充电状态估计附matlab代码和报告
    SOC对于电池的安全管理和使用效率至关重要。扩展卡尔曼滤波器(ExtendedKalmanFilter,EKF)是一种常用的SOC估计方法,它可以基于电池电压、电流等可观测量,通过数学模型对SOC进行实时动态估计。下面是一个基于MATLAB的EKF实现锂电池SOC估计的示例代码:matlab%定义电池
  • 2024-05-26连续点值与下降幂系数
    复杂度\(O(n\logn)\)可将两者转化。【系数转点值】已知\(f(x)=\sum_{i=0}^{n}b_ix^{\underline{i}}\),求\(f(c),f(c+1),\dots,f(c+n)\)。首先因为多项式平移\(O(n\logn)\),所以等价于求\(f(0\simn)\)。设\(y_i=f(i)\)。\[y_k=f(k)=\sum_{i=0}^{n}b_ik^{\underline{i
  • 2024-05-14基于MATLAB手搓人工神经网络
    神经网络基本概念​ 神经网络,模拟生物神经网络,节点称为神经元。神经网络分层命名,直接接收输入数据的是输入层,输出结果的是输出层,输入层与输出层之间的是隐藏层。​ 前向传播:数据从输入层开始,逐层向前传播计算,直到输出层得到输出结果。​ 反向传播:将输出层输出的结果与真实值进
  • 2024-05-11How to Learn Item Representation for Cold-Start Multimedia Recommendation
    目录概符号说明MotivationMulti-TaskPairwiseRanking(MTPR)代码DuX.,WangX.,HeX.,LiZ.,TangJ.andChuaT.Howtolearnitemrepresentationforcold-startmultimediarecommendation?MM,2020.概作者以往的多媒体推荐对于colditems在训练阶段没有足够的
  • 2024-05-10AtCoder Beginner Contest 318 Ex Count Strong Test Cases
    洛谷传送门AtCoder传送门首先做一些初步的观察:A和B的解法是对称的,所以A对的方案数等于B对的方案数。同时若A和B同时对则每个置换环环长为\(1\),方案数为\(n!\)。所以,若设A对的方案数为\(x\),那么答案为\(n!^2-(x-n!)-(x-n!)-n!=n!^2+n!-x\)。
  • 2024-05-09Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 9.4 发布 (x86_64, aarch64) - 红帽企业 Linux
    RedHatEnterpriseLinux(RHEL)9.4发布(x86_64,aarch64)-红帽企业Linux红帽企业Linux9请访问原文链接:RedHatEnterpriseLinux(RHEL)9.4(x86_64,aarch64)-红帽企业Linux,查看最新版。原创作品,转载请保留出处。作者主页:sysin.org红帽企业Linux9红帽企