软件设计

在做图像处理或者计算机视觉相关的项目的时候，很多时候需要我们对当前获得的图像和上一次的图像做相似性比对，从而找出当前图像针对上一次的图像的差...

局部加权回归（Lowess）的大致思路是：以一个点xxx为中心，向前后截取一段长度为fracfracfrac的数据，对于该段数据用权值函数w...

本实验旨在通过使用线性回归算法，基于历史房屋销售数据，构建一个房屋价格预测模型。通过分析房屋价格与各种特征之间的线性关系，我们可以更好地理解...

作者：禅与计算机程序设计艺术 知识表示学习（Knowledge Representation Lear...

你了解深度学习发展的脉络吗？细数人工智能的里程碑事件，从图灵测试、深蓝大战国际象棋高手、阿尔法狗连续击败李世石，谈到ChatGPT的出现。人...

为了便于后续的下游任务中特征距离计算，为了消除特征间单位和尺度差异的影响，以对每维特征同等看待，需要对特征进行归一化。余弦相似度：计算两个向...

一层一层连接的是交内部节点，内部节点主要是一些条件判断表达式，叶子叫叶节点，叶节点其实就是最终的预测结果，那么当输入x进去，一层一层的进行选...

机器学习中的线性回归方程算法是一种基础的预测性建模技术，它研究的是因变量（目标变量）与自变量（特征变量）之间的关系。线性回归试图找到一条最佳...

Wasserstein GAN with Gradient Penalty（WGAN-GP）凭借其在解决GAN训练不稳定性和提高生成质量方面...

1、掌握MLP和BP神经网络流程，并实现分类任务2、掌握K-means算法流程，并实现聚类任务二、实验任务。

神经网络可以分为生物神经网络和人工神经网络(1)生物神经网络,指的是生物脑内的神经元、突触等构成的神经网络，可以使生物体产生意识，并协助生物...

在深度学习中，优化算法是训练神经网络时至关重要的一部分。优化算法的目标是最小化（或最大化）一个损失函数，通常通过调整神经网络的参数来实现。这...

专栏文章汇总，长期更新算法原理与实战案例。

其中，训练和测试代码一般写在主程序里，也有的会封装成叫train或者test/inference之类的函数。数据集读取和预处理代码一般在da...

机器学习算法基础--聚类问题的评价指标

Scikit-Learn工具包提供了多种聚类算法，涵盖了不同的聚类方法和应用场景。

常用数据聚类算法总结记录与代码实现[K-means/层次聚类/DBSACN/高斯混合模型（GMM）/密度峰值聚类/均值漂移聚类/谱聚类等]

可以看出训练样本是有明确的标签的，数据点是有已知结果的，而聚类不同，聚类算法本身训练的样本就是无标签的，你不知道它属于哪一类，而把具有空间相...

在E-step中，我们计算了每个数据点属于每个高斯分布的概率，这个概率可以看作是该数据点对该高斯分布均值更新的权重。例如，我们看到一个红色的...

此时如果和层次聚类一样，设置一条distance的阈值。但是这样得到的聚类结果，会有很多有很少量节点的簇。通过压缩聚类树，我们可以得到一棵。...

基于机器视觉模块OpenMV采集车道、红绿灯、交通标志等模拟路况信息，实现一辆能车道保持、红绿灯识别、交通标志识别、安全避障以及远程WiFi...

自然语言文本预处理，TextRank算法是一种有效的自动化关键词提取方法，它不需要依赖领域知识或语法规则，只需要基于文本本身的统计信息就能得...

YOLOv4论文《YOLOv4：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》超详细精读。看...

【计算机视觉】DINOv2（视觉大模型）代码使用和测试（完整的源代码）

视频异常检测（VAD）是一门旨在自动化监控视频分析的技术，其核心目标是利用计算机视觉系统来监测监控摄像头的画面，并自动检测其中的异常或非常规...

1.背景介绍语音识别技术是人工智能领域的一个重要分支，它能将人类的语音信号转换为文本，从而实现人机交互。随着人工智能技术的发展，语音识别技术...

1.背景介绍语音识别和语音合成是人工智能领域的两个重要技术，它们在现代科技产业中发挥着越来越重要的作用。语音识别技术可以将人类的语音信号转换...

一、常态化压测介绍 1.什么是常态化压测 常态是指：“正常的状态”；“化”在这里是表示转变为某种性质或状态。 “常态化”的含义就是：趋向正常...

一、写在前面 1、混沌是什么？ 混沌工程（Chaos Engineering）的概念由 Netflix 在 2010 年提出，通过主动向系统...

一、背景 什么是精准测试？通常研发提测的需求有代码变更，针对研发的代码变更点以及关联点进行测试，我们称之为精准测试。 很多时候，对变更点、影...