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  • GaTector:凝视对象预测的统一框架

    凝视对象的预测问题。首先本文提出了一个特定-一般-特定(SGS)的特征提取器,利用一个共享的主干提取场景和头部图像的一般特征。针对不同子网络的特殊性,SGS在共享主干之前引入了两个特定的输入处理层,在共享主干之后引入了三个不同的输出处理层。然后,本文设计了一个新颖的散焦结构,在

    作者: 可爱又积极
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  • 机器学习算法(五):基于企鹅数据集的决策树分类预测

    典项目方便大家快速学习,后续会不断增添实战环节(比赛、论文、现实应用等)。 对于机器学习这块规划为:基础入门机器学习算法—>简单项目实战—>数据建模比赛----->相关现实中应用场景问题解决。一条路线帮助大家学习,快速实战。 对于深度强化学习这块规划为:基础单

    作者: 汀丶
    发表时间: 2023-03-24 23:43:48
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  • 实际应用中的强化学习策略优化模型:挑战与解决方案

    II. 解决方案:通过调整学习率、采用适当的正则化技术、增加探索经验等方法提高模型的稳定性和泛化能力。 II. 解决方案探讨 A. 深度强化学习模型 I. 优势:深度强化学习模型能够处理高维度、复杂的输入数据,并学习到更复杂的策略。 II. 挑战:训练深度模型需要大量的数据和计算资源,并且容易受到过拟合等问题的影响。

    作者: Y-StarryDreamer
    发表时间: 2024-05-20 14:39:27
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  • 零基础的孩子应该怎样学习少儿编程?

    笋般地迅速发展起来,很多培训机构都开设了少儿编程的相关课程。为什么人们对学习计算机编程的热情激增,尤其是对于孩子学习编程如此重视呢?学习编程至少对孩子有以下几个方面的好处。1.开发思维,增强逻辑思维能力当学习编程的时候,孩子会成为一个很好的思考者。例如,孩子将学会如何把复杂的问题

    作者: Tom forever
    发表时间: 2019-09-04 15:07:32
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  • Java学习笔记 07、面向对象—重要知识点

          之后一段时间我会重新回顾java基础、学习一些设计模式,学习多线程并发之类,以及接触一些jvm的相关知识,越学到后面越会感觉到基础的重要性,之后也会以博客形式输出学习的内容。       现在整理的java知识基础点是在之前学习尚硅谷java课程的笔记基础之上加工汇总,部分

    作者: 长路
    发表时间: 2022-11-22 13:39:13
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  • 【进阶版】 机器学习之K均值聚类、层次聚类、密度聚类、实战项目含代码(15)

    ) 【进阶版】机器学习之线性模型介绍及过拟合欠拟合解决方法岭回归、loss回归、elasticnet回归(05) 【进阶版】机器学习之决策树知识与易错点总结(06) 【进阶版】机器学习之神经网络与深度学习基本知识和理论原理(07) 【进阶版】机器学习深度学习之前向传播与反向传播知识(08)

    作者: 王小王-123
    发表时间: 2022-08-23 15:26:11
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  • 【7天入门机器学习课程附加题:故障多分类】总结之四——机器学习应用之笨办法在华为云机器学习中实现梯度提升树分类的四分类

    一、为每个类别标识修改训练集。因为“梯度提升树分类”是二分类算法,所以要把训练集标识改为2个。具体操作如下:1、复制4个《【7天入门机器学习课程附加题:故障多分类】总结之二——数据处理》处理好的数据训练集xlj.csv,引入新标识“other”用9表示。对标识0(Normal)使用的训练集xlj0

    作者: TSE
    发表时间: 2019-01-26 21:46:55
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  • UE5 Chaos破碎系统学习2

    本文继续从实用性的角度学习Chaos破碎系统,因为破碎的许多操作需要力场,比较麻烦,因此本文打算绕过力场实现一些效果: 1.显示材质效果 制作Chaos破碎效果时,会在编辑器下看不见材质,我们可以选择GeometryCollectionComponent组件并勾掉Show Bone

    作者: UE5技术哥
    发表时间: 2024-05-23 23:04:26
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  • 从零开始学keras之使用预训练的卷积神经网络

    你会习惯这些名称的,因为如果你一直用深度学习做计算机视觉的话,它们会频繁出现。 使用预训练网络有两种方法:特征提取(feature extraction)和微调模型(fine-tuning)。两种方法我们都会介绍。首先来看特征提取。 特征提取 特征提取是使用之前网络学到的表示来从新样本中提取出有趣的特

    作者: 小小谢先生
    发表时间: 2022-04-15 16:16:37
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  • 华为云 × 沪江教育, 让学习变得更简单

    幼儿园时就已经开始了全英课程,而农村的初中生连英文 26 个字母都认不全时,我们知道教育是不公平的;当城市的父母在孩子牙牙学语时就培养他们学习琴棋书画,可乡村教师需要一己承担学校所有课程时,我们知道教育是不公平的。知识是一道看不见的鸿沟,横亘在人与人,城与城,城与乡之间。如果有可

    作者: 华为云社区精选
    发表时间: 2018-12-03 10:25:22
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  • 机器学习--模型评估、过拟合和欠拟合、模型验证

    --> 取出相关的网页 --> 预测用户点击广告的点击率(点击率高的给用户看)【因为不知道点击率会是多少,所以弄成一个机器学习的问题,用机器学习来判断用户的点击(二分类问题)】 --> 把所有的广告通过CTR(点击率)乘上甲方给的钱来排序 。 常见关于分类的指标 

    作者: Lingxw_w
    发表时间: 2023-04-27 12:23:22
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  • 【语音隐写】基于matlab GUI SVD音频信号数字水印嵌入提取攻击【含Matlab源码 2095期】

    然后通过IDWT变换, 将语音信号变换成时域信号。 2.2 水印提取 为了保证信息安全, 在发送端发送嵌入水印的音频信号, 而在接收端为了确定音频信息的准确性, 我们通常需要提取水印以确保来源的真实性, 因此水印的提取技术也尤为重要。在水印提取过程中, 需要原始音频信号与嵌入水印的音频信号同时进行DWT

    作者: 海神之光
    发表时间: 2022-09-24 15:56:19
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  • 强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

    I. 引言 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种通过与环境交互,学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。策略网络(Policy Network)是强化学习中一种重要的模型,它直接输出动作的概率分布或具体的动作。本篇博客将深入探讨策略网络

    作者: Y-StarryDreamer
    发表时间: 2024-05-20 14:37:18
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  • Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

    横纵坐标转换位置 反向排列列数据 获取列数据 使用[]数组切片 用标签提取一行数据 用标签选择多列数据 用标签切片,包含行与列结束点 提取标量值 快速访问标量:效果同上 用整数位置选择: 用整数切片:  显式提取值(好用) 总结  前言  &nbsp

    作者: 红目香薰
    发表时间: 2023-02-13 08:49:51
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  • ⭐MybatisPlus学习笔记⭐(一)环境搭建及入门HelloWorld

    1、MybatisPlus概述 2、MybatisPlus特性 3、基本环境搭建 4、测试 MybatisPlus学习笔记(一)😄 Code皮皮虾 一个沙雕而又有趣的憨憨少年,和大多数小伙伴们一样喜欢听歌、游戏,当然除此之外还有写作的兴趣,emm…,日子还很长,让我们结伴一起走下去吧🌈

    作者: Code皮皮虾
    发表时间: 2021-08-10 07:23:41
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  • 跟着JQuery学习建立自己的JS组件基础

    noConflict = function( deep ) {}     return jQuery; });根据以上代码,我们总结下搭建一个组件最基本的几个学习点:代码自执行,避免变量污染和函数污染(function(){})()返回组件内的入口,避免自执行函数执行完毕后无法被再次访问return

    作者: sujrexia
    发表时间: 2020-08-16 20:12:36
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  • 【每日一题】数组系列(1) —— 把数组排成最小的数

    写在前面:大家好!我是【AI 菌】,一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源! 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、C++ 感兴趣,可以关注我的动态,我们一起学习,一起进步~ 我的博客地址为:【AI 菌】的博客 1.题目 输入一个正整数数组,

    作者: AI 菌
    发表时间: 2021-08-04 16:28:53
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  • 使用机器学习预测天气(第三部分神经网络)

    些年最火的要数神经网络算法了,它可以处理机器学习领域的好多问题。神经网络算法具备线性和非线性学习算法的能力。   神经网络受到大脑中的生物神经元的启发,它们在复杂的交互网络中工作,根据已经收集的信息的历史来传输,收集和学习信息。我们感兴趣的计算神经网络类似于大脑的神经元,因为它们

    作者: SUNSKY
    发表时间: 2019-12-16 19:04:38
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  • Python学习:定义函数的默认参数和可变参数

    fn(*args): print (args) 可变参数的名字前面有个 * 号,我们可以传入0个、1个或多个参数给可变参数: #Python学习交流群:711312441 >>> fn() () >>> fn('a') ('a',) >>> fn('a', 'b') ('a', 'b')

    作者: python教程
    发表时间: 2022-10-15 08:16:37
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  • 《Spark机器学习进阶实战》——2.3.2 相关性分析

    val correlMatrix: Matrix = Statistics.corr(data, "pearson")皮尔逊相关系数在机器学习的效果评估中经常使用,如使用皮尔逊相关系数衡量推荐系统推荐结果的效果。

    作者: 华章计算机
    发表时间: 2019-05-31 01:24:45
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