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- (void)webViewDidFinishLoad:(UIWebView *)webView { //webview 自适应高度 CGRect frame = webView.frame; CGSize fittingSize = [webView
机器学习算法是一种可以从数据中学习的算法。然而，我们所谓的 ‘‘学习’’ 是什么意思呢？Mitchell (1997) 提供了一个简洁的定义：‘‘对于某类任务 T 和性能度量P，一个计算机程序被认为可以从经验 E 中学习是指，通过经验 E 改进后，它在任务 T 上由性能度量 P 衡量的性能有所提升。”
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了非常相似的贡献。使用整个训练集的优化算法被称为批量（batch）或确定性（deterministic）梯度算法，因为它们会在一个大批量中同时处理所有样本。这个术语可能有点令人困惑，因为这个词 “批量”也经常被用来描述小批量随机梯度下降算法中用到的小批量样本。通常，术语 “批量梯度下降”
机器学习算法和一般优化算法不同的一点是，机器学习算法的目标函数通常可以分解为训练样本上的求和。机器学习中的优化算法在计算参数的每一次更新时通常仅使用整个代价函数中一部分项来估计代价函数的期望值。另一个促使我们从小数目样本中获得梯度的统计估计的动机是训练集的冗余。在最坏的情况下，训练集中所有的
本课程由台湾大学李宏毅教授2022年开发的课程，主要介绍概述领域自适应。
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 基于自适应运动补偿的双向运动估计算法是一种用于视频或图像序列中运动估计的方
p; 自适应增量调制（Adaptive Delta Modulation，ADM）是一种模拟信号到数字信号的转换技术，属于增量调制的一种改进形式。它根据输入信号的斜率变化自适应地调整量化步长，从而更有效地跟踪信号的快速变化。 4.1 ADM自适应增量调制算法简介 &
领域自适应(Domain Adaptation, DA)解决从有监督数据集到无监督数据集的知识迁移问题。在深度学习时代，不变表征学习(Invariant Representation Learning)是领域自适应(Domain Adaptation)中的主流方法。不变表征学习减少了源领域(Source
移学习范式，该范式可以有效地将自监督任务作为辅助任务来帮助目标任务。在微调阶段，我们的方法将不同的辅助任务与目标任务进行自适应的选择和组合。我们设计了一个自适应辅助损失加权模型，通过量化辅助任务与目标任务之间的一致性来学习辅助任务的权重。此外，我们通过元学习来学习权重模型。我们的
适应ICP算法的三维模型配准算法，包括算法的实现步骤、数学公式及其推导过程等。 1.1、自适应ICP算法 自适应ICP算法是一种改进的迭代最近点算法（Iterative Closest
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线测量的自适应大规模访问管理算法，以确定为每个集群分配的资源量，该方案的系统容量性能较优，但算法复杂度较高。针对上述问题，本文提出了一种基于时隙ALOHA 与自适应 ACB 混合的大规模终端接入算法。该算法针对M2M业务时延要求不一、大小数据量业务并存的特征，采用自适应的随机接入
ense文件。 单击某台摄像机后的按钮，启用算法。也可以一次选择多台摄像机，单击右上角的“开启”，启用算法。 暂停：停止启用算法。 关闭“算法描述”页签，单击算法后的图标，（例如），查看算法效果。您也可以登录到摄像机Web界面查看算法效果。 确保摄像机实况画面内存在待检测的物体，待检测物体会被框出来。
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