- 原文链接粒子滤波器方法通常用于视觉跟踪。从统计角度来看，它是一种顺序蒙特卡罗重要抽样方法，用于根据观测序列估计动态系统的潜状态变量。粒子滤波步骤：初始状态：用大量粒子模拟X（t），粒子在空间内均匀分布；预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；重采样：根据粒子权重对粒子进行筛选，筛选过程中，既要大量保留权重大的粒... 原文链接粒子滤波器方法通常用于视觉跟踪。从统计角度来看，它是一种顺序蒙特卡罗重要抽样方法，用于根据观测序列估计动态系统的潜状态变量。粒子滤波步骤：初始状态：用大量粒子模拟X（t），粒子在空间内均匀分布；预测阶段：根据状态转移方程，每一个粒子得到一个预测粒子；校正阶段：对预测粒子进行评价，越接近于真实状态的粒子，其权重越大；重采样：根据粒子权重对粒子进行筛选，筛选过程中，既要大量保留权重大的粒...
- 原文链接1 直接在终端中设定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py2 python 代码中设定：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：代码的路 原文链接1 直接在终端中设定：CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py2 python 代码中设定：import osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0,1" 学习更多编程知识，请关注我的公众号：代码的路
- @toc 1、分类概念 分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便使用模型预测类标号未知的对象类标号。 分类一般分为两个阶段：学习阶段：建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。训练集提供了每个训练元组的类标号，分类的学习过程也称为监督学习。分类阶段：使用定义好的分类器进行分类的过程。 分类与预测是不同的概念，分类是预测分类(离散、无序)标号，而数值预测是建立连续值函数模型。分类与具... @toc 1、分类概念 分类是找出描述和区分数据类或概念的模型，以便使用模型预测类标号未知的对象类标号。 分类一般分为两个阶段：学习阶段：建立描述预先定义的数据类或概念集的分类器。训练集提供了每个训练元组的类标号，分类的学习过程也称为监督学习。分类阶段：使用定义好的分类器进行分类的过程。 分类与预测是不同的概念，分类是预测分类(离散、无序)标号，而数值预测是建立连续值函数模型。分类与具...
- @toc 1、决策树 决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是一种类似于流程图的树型结构，其规则就是if…then…的思想，用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。决策树算法简单直观，容易解释，而且在实际应用中具有其他算法难以比肩的速度优势。 决策树方法在分类、预测和规则提取等领域有广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究人员J.Ross Quinlan开发了决策... @toc 1、决策树 决策树属于经典的十大数据挖掘算法之一，是一种类似于流程图的树型结构，其规则就是if…then…的思想，用于数值型因变量的预测和离散型因变量的分类。决策树算法简单直观，容易解释，而且在实际应用中具有其他算法难以比肩的速度优势。 决策树方法在分类、预测和规则提取等领域有广泛应用。在20世纪70年代后期和80年代初期，机器学习研究人员J.Ross Quinlan开发了决策...
- @toc 案例：良/恶性乳腺肿瘤预测 1.1 简介 本案例使用逻辑回归分类器对乳腺肿瘤进行良性/恶性预测，并对预测模型进行指标测算与评价。 这里数据集采用乳腺癌数据集，原始的数据集下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wis... @toc 案例：良/恶性乳腺肿瘤预测 1.1 简介 本案例使用逻辑回归分类器对乳腺肿瘤进行良性/恶性预测，并对预测模型进行指标测算与评价。 这里数据集采用乳腺癌数据集，原始的数据集下载地址为：https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wis...
- @toc 一、数据集介绍数据集下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/carlosmiao/dogbreedidentification狗的品种共120种10222张训练图片train和test文件夹里面是图片labels.csv种记录着图片对应的标签值。关于mobileNet模型，这里不做过多介绍，只是迁移学习用到了，当然，你完全可以自定义网络 二、实战i... @toc 一、数据集介绍数据集下载地址：https://www.kaggle.com/datasets/carlosmiao/dogbreedidentification狗的品种共120种10222张训练图片train和test文件夹里面是图片labels.csv种记录着图片对应的标签值。关于mobileNet模型，这里不做过多介绍，只是迁移学习用到了，当然，你完全可以自定义网络 二、实战i...
- @toc 1、数据集介绍总共5种花，按照文件夹区分花朵的类别。下载下来的是个压缩包，需要将其解压。数据集下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 2、代码实战 2.1 导入依赖import PILimport numpy as npimport ma... @toc 1、数据集介绍总共5种花，按照文件夹区分花朵的类别。下载下来的是个压缩包，需要将其解压。数据集下载地址：https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz 2、代码实战 2.1 导入依赖import PILimport numpy as npimport ma...
- @toc 1、双向RNN双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。ht→=f(W→xt+V→ht−1→+b→)ht←=f(W←xt+V←ht−1←+b←)yt=g(U[ht→;ht←]+c)\overrightarrow{h_t}=f(\overrightarrow{W}x_t+\overrightarrow{V}\overrightarrow{h_{t-1}}+\o... @toc 1、双向RNN双向RNN(Bidirectional RNN)的结构如下图所示。ht→=f(W→xt+V→ht−1→+b→)ht←=f(W←xt+V←ht−1←+b←)yt=g(U[ht→;ht←]+c)\overrightarrow{h_t}=f(\overrightarrow{W}x_t+\overrightarrow{V}\overrightarrow{h_{t-1}}+\o...
- 【CANN训练营】算子ST测试 【CANN训练营】算子ST测试
- 很多时候我们想统计研究区的像素数量，但是用错了函数，本来用ee.reducer.sum(), ee.reducer.count()混淆使用，我们发现有很多人要统计像素数量，但却统计成了总量，所以我们首先要看下两个函数如何使用：ee.Reducer.sum()Returns a Reducer that computes the (weighted) sum of its inputs.No... 很多时候我们想统计研究区的像素数量，但是用错了函数，本来用ee.reducer.sum(), ee.reducer.count()混淆使用，我们发现有很多人要统计像素数量，但却统计成了总量，所以我们首先要看下两个函数如何使用：ee.Reducer.sum()Returns a Reducer that computes the (weighted) sum of its inputs.No...
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- @toc参考论文：Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 作者：Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsung-Yi Lin, Jonathon Shlens, Barret Zoph这里主要是架构复现... @toc参考论文：Revisiting ResNets: Improved Training and Scaling Strategies 作者：Irwan Bello, William Fedus, Xianzhi Du, Ekin D. Cubuk, Aravind Srinivas, Tsung-Yi Lin, Jonathon Shlens, Barret Zoph这里主要是架构复现...
- @toc 有关ResNetRS的原理部分，看我以前的论文阅读笔记：ResNet-RS架构复现–CVPR2021 1、ResNet-D架构 ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进，ResNet-D架构的结构如下： 注意，残差边上多了个池化操作。 2、ResNetRS架构 我们提供了有关 ResNet-RS 架构更改的更多详细信息。我们重申 ResNet-RS 是：改进的缩放策... @toc 有关ResNetRS的原理部分，看我以前的论文阅读笔记：ResNet-RS架构复现–CVPR2021 1、ResNet-D架构 ResNetRS是在ResNet-D架构上面的改进，ResNet-D架构的结构如下： 注意，残差边上多了个池化操作。 2、ResNetRS架构 我们提供了有关 ResNet-RS 架构更改的更多详细信息。我们重申 ResNet-RS 是：改进的缩放策...
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