代码编织梦想

deeplabv3+训练自己的数据集-爱代码爱编程

deeplabv3+训练自己的数据集参考 https://blog.csdn.net/weixin_44826203/article/details/105307973 https://blog.csdn.net/yuyang___/article/details/84965959?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.

怎样选择正确的MacBook充电器?如何才能延长电池寿命?-爱代码爱编程

大多数人会认为Mac充电器的使用寿命不及笔记本电脑。他们破裂,迷路,甚至被盗。这意味着您很有可能必须在某个时候更换旧的MacBook充电器。那你会怎样选择呢? MacBook充电器的本质区别 查看MacBook Air和MacBook Pro电源适配器的所有变化,您会发现它们指定的第一件事是功率,功率范围从29W到87W。自然,它越高,您的Mac获得

一文理清楚:熵,条件熵,KL散度(相对熵),交叉熵,联合熵,信息增益,信息增益比,GINI系数-爱代码爱编程

熵 熵是表示随机变量不确定性的度量。 设 X X X是一个有N个取值有限的随机变量,其概率分布为: P

械臂论文笔记(四)【2020抓取检测】Antipodal Robotic Grasping using Generative Residual Convolutional Neural Network-爱代码爱编程

摘要 Abstract— In this paper, we present a modular robotic system to tackle the problem of generating and performing antipodal robotic grasps for unknown objects from the n-channel

人工智能改善了强大等离子加速器的控制-爱代码爱编程

研究人员已经使用AI控制用于研究,医疗和工业应用的下一代更小,更便宜的加速器的光束。 伦敦帝国理工学院研究人员领导的实验使用科学技术设施委员会的中央激光设备(CLF),表明该算法能够调节与控制下一代基于等离子体的粒子加速器有关的复杂参数。 该算法能够比人工操作更快地优化加速器,甚至可以胜过在类似激光系统上进行的实验。 这些加速器将世界上最强大的

线性回归-爱代码爱编程

1.什么是线性回归 线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。 非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线,叫做非线性。 回归:人们在测量事物的时候因为客观条件所限,求得的都是测量值,而不是事物真实的值,为了能够得到真实值,无限次的进行测量,最后通过这些测量数据计算回归到真实值,这就是回归的由来。 2 能够解决什

K-Means 手写实现-爱代码爱编程

文章目录 K-Means 算法流程图python代码实现 手写K-Means的python实现 K-Means 算法流程图 python代码实现 kmeans_tool.py # -*- coding:utf-8 -*- ''' description: kmeans tool kit time: 2020/12/1

关于Wifi-Sensing的挑战-爱代码爱编程

1.无源多目标感知 目前的大多数研究工作主要在做单目标的感知、定位。一旦涉及到多目标问题,由于当前带宽和天线阵列数量的限制,无法分离出每个目标对象产生的反射信号。导致采集的信号都是来自多个目标对象的混合信号。2.感知距离受限 WiFi信号的通信距离大概在10-20米左右,但是感知距离在2-3米左右。WiFi感知主打应用于室内环境,然后感知距离在2-3米

关于deeplabv3+ 使用自定义数据集训练出现的问题1-爱代码爱编程

环境 我使用的deeplab的开源代码地址:(框架是pytorch) https://github.com/jfzhang95/pytorch-deeplab-xception.git  环境的安装不说,conda新建一个环境,按照需求下载.....blabla; ubuntu18.04pytorch1.2pycharmpython3.7GTX20

股指期货高频数据机器学习预测(Python)-爱代码爱编程

代码详见:股指期货高频数据机器学习预测 主要学习本文对特征的提取和数据预处理操作 文章目录 问题描述问题分析数据分析数据集数据清洗数据预处理归一化PricesVolume时间信息对于预测值的处理噪声模型探索基于LSTM的RNN模型卷积神经网络全链接的神经网络模型利用XGBoost创建的模型随机回归森林模型模型之外 问题描述 通过对

方差与偏差的意义与推导过程-爱代码爱编程

文章目录 基本概念偏差与方差的公式推导符号假设泛化误差、偏差和方差之间的关系偏差、方差窘境偏差、方差与过拟合、欠拟合的关系?偏差、方差与bagging、boosting的关系?如何解决偏差、方差问题? 基本概念 偏差(bias):预测结果与真实值之间的差异,排除噪声的影响,偏差是某个模型输出的样本误差。偏差是模型无法准确表达数据关系所导致的,

RTSP、RTMP、HLS流媒体协议的区别与联系(文末福利真香预警)-爱代码爱编程

01 — 前言:必备知识介绍(UDP/TCP) ​ 本文聚集于RTSP、RTMP、HLS这3种主流的流媒体协议介绍,从协议起源、协议特点、优点、缺点、应用场景等多维度进行解析,希望能给大家带来收获。 为了便于大家理解本次的内容,我们先要了解一些必备知识。 首先,我们要知道,网络可以用于给我们传输数据,最简单的例子就是我们给对方发送微信信息。

AI各大会议论文全集下载-爱代码爱编程

AI Conference Paper Full Download GitHub Click Me CVPR CVPR 2020 Paper Complete GoogleDrive | OneDrive | BaiduYun: password = 9hwf CVPR 2019 Paper Complete GoogleDrive | One

(学习笔记)机器学习--------逻辑回归-爱代码爱编程

逻辑回归介绍 逻辑回归是一种广义的线性回归分析模型,但并不是回归的一种,而是分类.多应用与机器学习数据挖掘等方面研究,是一种经典的二分类法 再补充一下应用背景,用更具体案例来说明吧… 1.某高校学生考试,学生的成绩分为语文成绩和数学成绩,并且我们在不知道及格分数线是多少的情况下,需要通过以往学生成绩和是否录取这几个数据来分析该校学生的及格率,这就需要通

如何挑选蓝牙耳机,蓝牙参数说明-爱代码爱编程

什么是蓝牙 百度百科 蓝牙技术是一种无线数据和语音通信开放的全球规范,它是基于低成本的近距离无线连接,为固定和移动设备建立通信环境的一种特殊的近距离无线技术连接。 蓝牙耳机 蓝牙耳机就是将蓝牙技术应用在免持耳机上,让使用者可以免除恼人电线的牵绊,自在地以各种方式轻松通话。自从蓝牙耳机问世以来,一直是行动商务族提升效率的好工具。 单声道蓝牙耳机 立体

神经网络与深度学习第一章 numpy 练习题-爱代码爱编程

numpy 练习题 # 1.导入numpy库 import numpy as np # 2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6] a = [4, 5, 6] a = np.array(a) # (1)输出a 的类型(type) print(a.dtype) # int32 # (2)输出a的各维度的大小(shape) print(a.shap

机器学习之监督学习介绍-爱代码爱编程

有监督学习提供数据并提供数据对应结果的机器学习过程。 监督学习的过程: 一、监督学习三要素 模型(model):总结数据的内在规律,用数学函数描述的系统 策略(strategy):选取最优模型的评价准则 算法(algorithm):选取最优模型的具体方法 二、监督学习实现步骤 得到一个有限的训练数据集 确定包含所有学习模型的集合

函数周期表丨筛选丨表丨VALUES-爱代码爱编程

VALUES函数 VALUES函数,隶属于“筛选”类函数。当参数为列时,返回结果会去除重复值,保留空项;当参数为表时,结果不会进行去重复操作。 用途:适用于度量值计算。 语法 DAX= VALUES(表or列) 参数 VALUES函数的参数可以是列,也可以是表,但不能是表达式。 返回结果 去除重复值的列或者返回一个完整的表。当表为单列

监督学习之朴素贝叶斯原理与代码实现-爱代码爱编程

朴素贝叶斯公式 “朴素”指的是不同特征间条件独立,即每个特征发生的概率互不影响。C表示类别的集合,W是不同特征的集合。P(C|W)表示,有W这些特征发生,属于C类别的概率。P(W|C)表示,在C类别已经发生的情况下,W特征发生的概率。P(C)表示在所有数据中,判定为C类别的概率。P(W)表示在所有数据中,W特征发生的概率。朴素贝叶斯会根据特征计算属于

最简单tensorflow入门手册-爱代码爱编程

Tensorflow的hello,world 我们的tenforflow之旅先以一个简单的照片分类器开始,模型使用的是mnist数据集,mnist数据集(Mixed National Institute of Standards and Technology database)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,包含60,000个示例