线代-向量eg3.1 3.2 3.4

最新推荐文章于 2025-12-03 01:54:38 发布
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gitenli
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【Diffusion】Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)小白入门指南
图挖掘领域，新晋砖家 ☞ 未来可期，欢迎和静静一起学习交流吖
01-08 1262
DiffusionModel的基本概念影像生成系统的应用DALL-EImagenDiffusionModel的运作原理生成图片的步骤从高斯分布中采样噪声向量使用Denoise模块逐步去噪从噪声到清晰图片的过程类比米开朗基罗的雕像创作Denoise模型的详细说明反复使用同一个Denoise模型额外输入噪声严重程度数值Denoise模型的内部结构NoisePredictor的作用预测并减去噪声NoisePredictor的训练方法人为创造训练数据。
250fps，实时、高性能车道线检测算法 LaneATT——Keep your Eyes on the Lane: Real-time Attention-guided Lane Detection
weixin_46716951的博客
11-23 6061
现代车道检测方法在复杂的现实场景中取得了显著的效果，但许多方法存在保持实时效率的问题，而这对自动驾驶汽车来说很重要。在这项工作中，我们提出了LaneATT:一种基于锚点的深车道检测模型，类似于其他通用的目标检测器，它使用锚点进行特征池化。由于车道线是有规则的样条并且高度相关，我们假设在某些情况下，全局信息可能对推断它们的位置至关重要，特别是在闭塞、无车道标记等情况下。因此，本研究提出了一种新颖的基于锚点的注意机制来聚合全局信息。该模型在文献中使用最广泛的三个数据集进行了广泛的评估。结果表明，我们的方法优
EG3D: Efficient Geometry-aware 3D Generative Adversarial Networks 学习笔记
PLUS_WAVE的博客
11-25 1493
1. **混合显式-隐式网络架构**：提出了一种 Tri-plane 的3D表征方法，结合显式体素网格与隐式解码器的优点 - 速度快，内存效率高； - 支持高分辨率生成，保持3D表征的灵活性和表达能力。 - 与纯显式或隐式方法相比，既解决了查询速度慢的问题，又能更好地扩展到高分辨率。1. **使用超分辨率模块 Super Resolution** ：解决高分辨率训练和渲染的计算限制。 2. **双鉴别器 dual-discrimination**：在生成器的渲染结
NLP之GPT-3：《 Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
07-29 1万+
​ NLP之GPT-3：《 Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读 目录 相关文章 《GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners》的翻译与解读 Abstract 摘要 1 Introduction 介绍 2 Approach方法 3 Results 结果 4 Measuring and Preventing Memorization Of Ben
c++ primer第三章-字符串向量数组
老猫的博客
11-01 343
3.1命名空间的using声明 在c++语言中，需要使用“::”作用域操作符，以在命名空间(namespace)中寻找所需要的名字，例如std::cin就是在std命名空间中寻找cin，为了简化操作，就出现了using操作，using声明格式如下： #include<iostream" using std::cin; int main() {int i; cin>>i;//正确 ...
scikit-learn学习之神经网络算法
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04-27 5万+
1：神经网络算法简介 2：Backpropagation算法详细介绍 3：非线性转化方程举例 4：自己实现神经网络算法NeuralNetwork 5：基于NeuralNetwork的XOR实例 6：基于NeuralNetwork的手写数字识别实例 7：scikit-learn中BernoulliRBM使用实例 8：scikit-learn中的手写数字识别实例
PaddlePaddle NLP学习笔记1 词向量
zzy_is_rubbish的博客
04-10 1303
PaddlePaddle的学习笔记，关于Skipgram网络的实现，以及用PaddleNLP实现词向量和可视化词向量等
RCNN系列---超详细清楚讲解
yy2yy99的专栏
10-17 707
转自 https://blog.csdn.net/lk123400/article/details/54343550 这篇文章写的很好，但不知道最初的原文地址在哪里，看到优快云上都是转载的 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取...
菜鸟的C++ 知识盲区（跌倒）到知识发现（爬起）---------第三章 字符串 向量 数组
chunyexixiaoyu的博客
10-22 302
最近忙了好久，实在没时间写，但是我还要坚持下去，虽然阅读量很低，我也不在意。无所谓了~C++ 大不了黑洞呗！！！~~~ 3.1 命名空间的using声明 头文件主要哈，不要包含using声明，是因为头文件的内容会拷贝到所有引用它的文件中去，如果头文件里面有某个using申明，那么使用了该头文件的文件就会都有这个申明。对于某些程序来说，是最不希望看到的，由于不经意包含了一些名字，然而会产生史料未...
12、自然语言处理：N-gram、词法处理与词性标注
p4q5r6s7t的博客
08-29 139
本文深入探讨了自然语言处理（NLP）中的关键技术，包括N-gram模型、词法处理（如词干提取和停用词去除）以及词性标注。文章通过实际代码示例和工作坊练习，展示了这些技术在信息提取、情感分析、问答系统等NLP任务中的应用。同时，还比较了常用工具如NLTK和spaCy的效率，并介绍了如何结合这些技术进行文本分析、生成词云以及创建自定义的词性标注器。最后，文章总结了各技术的优势与局限性，并展望了未来的发展趋势，如深度学习的融合、多模态处理和跨语言处理。
[work] Faster R-CNN论文笔记
This is bill的专属博客
09-11 530
在介绍Faster R-CNN之前，先来介绍一些前验知识，为Faster R-CNN做铺垫。 一、基于Region Proposal（候选区域）的深度学习目标检测算法 Region Proposal（候选区域），就是预先找出图中目标可能出现的位置，通过利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，保证在选取较少窗口（几千个甚至几百个）的情况下保持较高的召回率（IoU，Intersection-over-...
向量场与曲面的奇妙联系：Poincaré-Hopf定理及相关应用
# 向量场与曲面的奇妙联系：Poincaré - Hopf定理及相关应用 ## 1. 引言 在几何与分析的领域中，向量场与曲面的研究一直是重要的课题。向量场在曲面上的行为，特别是其零点的性质，蕴含着丰富的信息。而Gauss - ...
曲面几何：测地线、局部等距与高斯-博内定理
### 曲面几何：测地线、局部等距与高斯 - 博内定理 #### 1. 测地线与曲面性质 在曲面几何中，测地线是非常重要的概念。对于一个函数 \(z\)，其图像包含在区间 \([z_0 - 2R, z_0 + 2R]\) 内。若 \(\sigma_0\) 由弧长...
7、基因型 - 表型网络分析：结构方程模型的应用与评估
p4q5r6s7t的博客
09-15 15
本文探讨了结构方程模型（SEMs）在基因型-表型网络分析中的应用，涵盖个体基因表达预测与反事实推理的实现步骤。通过基于SNP和基因的模拟研究，评估了稀疏SEM方法（如S2SEM和SML）在不同遗传变异场景下的性能表现，并利用UK-10K与泰州队列的实际数据验证模型鲁棒性。文中还介绍了相关理论基础，包括部分相关系数、条件独立性与算法推导过程，并提供了练习题以加深理解。研究表明，所采用的稀疏SEM方法在处理复杂遗传结构时具有良好的网络重建能力与可重复性。
996PC端 传奇游戏架设笔记
酷酷的鱼 - 网络编程,服务器安全专栏
11-30 271
2、有些版本有自己增加的NPC或者武器、所以就会有版本补丁，需要在JpkList.txt增加补丁所在地址和解析密码、并且把补丁文件复制到热血传奇客户端安装目录下。多个版本的时候 在MirServer采用多个不同名称的文件夹即可，游戏区端口要选择不一样的。3、然后打开登录生成器、确保版本资源目录是对的，然后资源读取规则，需要设置成你热血传奇安装目录。4、确保当前登录生成器里面的授权密钥跟GameServer的登录网关->安全过滤设置->登录器识别码密钥写的是一样的。1、服务器需要安装VC++扩展包。
CentOS7 + 芯片验证工具环境部署全笔记：从虚拟机到 VCS/Verdi 实战
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m0_46663240的博客
12-03 685
本文提供从CentOS7虚拟机搭建到芯片验证工具部署的完整指南。首先介绍VMware虚拟机安装CentOS7的详细步骤，包括磁盘分区、用户设置等关键配置。随后讲解网络连接设置、VNC远程服务部署及防火墙配置，实现可视化远程操作。最后涵盖vim编辑器和Shell环境的个性化优化，为后续芯片验证工具安装做好准备。文中包含各环节的常见问题解决方案和实用配置代码，适合芯片验证初学者和Linux运维人员参考使用。
Compose笔记(五十七)--snapshotFlow
ljt2724960661的博客
11-29 681
这一节主要了解一下snapshotFlow，在Compose开发中，snapshotFlow是连接Compose状态与协程流的核心...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 806
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
C++基础：Stanford CS106L学习笔记 1 类型与结构
WM2101的博客
12-02 307
本文介绍了C++的类型系统和结构体特性。在类型系统方面，C++采用静态类型，变量类型一旦确定不可更改，与Python的动态类型形成对比。静态类型能提高效率并减少运行时错误。文章还介绍了using类型别名、auto类型推断以及函数重载等现代类型特性。在结构体方面，展示了如何定义和使用结构体，以及使用std::pair模板简化多值返回的实现方式。通过对比Python和C++的代码示例，突出了C++在类型安全性和编译时检查方面的优势。
5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.0,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 4.6,3.1,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.6,1.4,0.2,Iris-setosa 5.4,3.9,1.7,0.4,Iris-setosa 4.6,3.4,1.4,0.3,Iris-setosa 5.0,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 4.4,2.9,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa 5.4,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa 4.8,3.4,1.6,0.2,Iris-setosa 4.8,3.0,1.4,0.1,Iris-setosa 4.3,3.0,1.1,0.1,Iris-setosa 5.8,4.0,1.2,0.2,Iris-setosa 5.7,4.4,1.5,0.4,Iris-setosa 5.4,3.9,1.3,0.4,Iris-setosa 5.1,3.5,1.4,0.3,Iris-setosa 5.7,3.8,1.7,0.3,Iris-setosa 5.1,3.8,1.5,0.3,Iris-setosa 5.4,3.4,1.7,0.2,Iris-setosa 5.1,3.7,1.5,0.4,Iris-setosa 4.6,3.6,1.0,0.2,Iris-setosa 5.1,3.3,1.7,0.5,Iris-setosa 4.8,3.4,1.9,0.2,Iris-setosa 5.0,3.0,1.6,0.2,Iris-setosa 5.0,3.4,1.6,0.4,Iris-setosa 5.2,3.5,1.5,0.2,Iris-setosa 5.2,3.4,1.4,0.2,Iris-setosa 4.7,3.2,1.6,0.2,Iris-setosa 4.8,3.1,1.6,0.2,Iris-setosa 5.4,3.4,1.5,0.4,Iris-setosa 5.2,4.1,1.5,0.1,Iris-setosa 5.5,4.2,1.4,0.2,Iris-setosa 4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa 5.0,3.2,1.2,0.2,Iris-setosa 5.5,3.5,1.3,0.2,Iris-setosa 4.9,3.1,1.5,0.1,Iris-setosa 4.4,3.0,1.3,0.2,Iris-setosa 5.1,3.4,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.5,1.3,0.3,Iris-setosa 4.5,2.3,1.3,0.3,Iris-setosa 4.4,3.2,1.3,0.2,Iris-setosa 5.0,3.5,1.6,0.6,Iris-setosa 5.1,3.8,1.9,0.4,Iris-setosa 4.8,3.0,1.4,0.3,Iris-setosa 5.1,3.8,1.6,0.2,Iris-setosa 4.6,3.2,1.4,0.2,Iris-setosa 5.3,3.7,1.5,0.2,Iris-setosa 5.0,3.3,1.4,0.2,Iris-setosa 7.0,3.2,4.7,1.4,Iris-versicolor 6.4,3.2,4.5,1.5,Iris-versicolor 6.9,3.1,4.9,1.5,Iris-versicolor 5.5,2.3,4.0,1.3,Iris-versicolor 6.5,2.8,4.6,1.5,Iris-versicolor 5.7,2.8,4.5,1.3,Iris-versicolor 6.3,3.3,4.7,1.6,Iris-versicolor 4.9,2.4,3.3,1.0,Iris-versicolor 6.6,2.9,4.6,1.3,Iris-versicolor 5.2,2.7,3.9,1.4,Iris-versicolor 5.0,2.0,3.5,1.0,Iris-versicolor 5.9,3.0,4.2,1.5,Iris-versicolor 6.0,2.2,4.0,1.0,Iris-versicolor 6.1,2.9,4.7,1.4,Iris-versicolor 5.6,2.9,3.6,1.3,Iris-versicolor 6.7,3.1,4.4,1.4,Iris-versicolor 5.6,3.0,4.5,1.5,Iris-versicolor 5.8,2.7,4.1,1.0,Iris-versicolor 6.2,2.2,4.5,1.5,Iris-ver
03-15
常见的应用场景包括但不限于支持向量机(SVM)、K近邻(KNN)、决策树等方法的效果评估与比较研究。 通过对不同算法性能指标如精确度(Accuracy)，召回率(Recall)，F1分数(F1-Score)等方面的对比实验，可以帮助理解各...
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