andrew-hoyer webside

最新推荐文章于 2025-07-14 20:33:46 发布
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andrew-hoyer 's webside is fun,with math and programming,so mark it here ...

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Linux 软raid auto-detect
qq_42931917的博客
03-06 1004
raid_setup函数会根据内核启动参数来设定raid自动探测相关参数，也就是说即使在编译内核时将对应的配置选项打开，也可以通过内核参数将该能力关闭。从上述描述来看，只有分区类型为0xfd且超级块类型为0.0的分区才能被自动探测并组装成raid，那如何修改分区type？答：Linux内核会扫描所有磁盘，查找分区为0xfd类型，如果不包含分区类型为0xfd的分区，0xfd类型分区链表为空。选项在编译时被打开，raid_noautodetect被初始化为0，表示需要自动探测软raid。
无监督学习特征--稀疏编码、深度学习、ICA部分代表文献-------之一
zhoutongchi的专栏
11-16 5650
l         学习映射函数及在行为识别/图像分类中应用的文献（模型与非模型之间存在关联，算法相互采用，没有明确的区分，含仿生学文献） % 研究重点放到ICA模型及深度学习兼顾稀疏编码 1）稀疏编码（稀疏编码、自动编码、递归编码）： [1] B. Olshausen and D. Field. Emergence of simple-cell receptive field propert
2021-08-22
Douzaikongcheng的博客
08-22 925
Neuron-level Structured Pruning using Polarization Regularizer 基于极化正则化的神经元级结构化剪枝 总结 ​ 该篇文章是2017年network slimming的改进工作。在network slimming的工作中，利用L1正则化技术让BN层的scale系数趋近于0，然后裁剪“不重要”的channel。然而，这篇文章认为这种做法存在一定问题。L1正则化技术会让所有的scale系数都趋近于0，更理想的做法应该是只减小“不重要”channel的
计算机视觉论文-2021-12-01
中科院AI算法工程师的博客
12-02 5569
本专栏是计算机视觉方向论文收集积累，时间：2021年12月1日，来源：paper digest 欢迎关注原创公众号【计算机视觉联盟】，回复【西瓜书手推笔记】可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 标题：EA GAN ：一种高效的两阶段进化结构搜索算法 作者：应国浩；贺新；高斌；韩波；储小文 类别： cs.简历 [cs.简历LG， cs.NE]突出：为了缓解不稳定的问题，我们提出了一个有效的两阶段进化算法（ EA ）基于 NAS 框架来发现 ...
RNN - 序列模型
weixin_73557167的博客
04-15 1087
序列模型，马尔科夫链
【Scikit-Learn 中文文档】分解成分中的信号（矩阵分解问题） - 无监督学习 - 用户指南 | ApacheCN
xvjie0359的存货
11-30 192
中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/decomposition.html 英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/decomposition.html 官方文档: http://scikit-learn.or
《Non-Negative Matrix Factorization for Polyphonic Music Transcription》译文
姚光超的专栏
12-30 4153
NMF（非负矩阵分解），由于其分解出的矩阵是非负的，在一些实际问题中具有非常好的解释，因此用途很广。在此，我给大家介绍一下NMF在多声部音乐中的应用。要翻译的论文是利用NMF转录多声部音乐的开山之作，浅显易懂地介绍了如何利用NMF对钢琴曲进行乐谱翻译，值得一看。 摘要        在本文中我们提出一种新方法用来分析由固定谐波格式的音符构成的复调乐曲片段（例如钢琴音符）。由于音符结构固
MIC: Masked Image Consistency for Context-Enhanced Domain Adaptation 阅读笔记
weixin_51657614的博客
03-19 1330
在无监督域自适应(UDA)中，在源数据(如合成)上训练的模型在不访问目标注释的情况下适应目标数据(如现实世界)。大多数以前的UDA方法都难以处理在目标域上具有相似视觉外观的类，因为没有可用于学习轻微外观差异的基础真理。为了解决这个问题，我们提出了一个掩蔽图像一致性(MIC)模块，通过学习目标域的空间上下文关系作为鲁棒视觉识别的额外线索来增强UDA。MIC增强了掩膜目标图像的预测之间的一致性，其中随机补丁被保留，而伪标签是由指数移动平均教师基于完整图像生成的。
Python 贝叶斯分析第三版（三）
龙哥盟
07-14 478
原文：annas-archive.org/md5/23c902bea72dd81eede00e0b57b70813。
使用Brodsky-Hoyer-Peterson-Saka方法的Parton分布函数和质子固有魅力内容的约束
04-19
在这项工作中，提出了一套新的parton分布函数，其中考虑了内在魅力（IC）的贡献。 我们将重点放在欧洲Muon协作（EMC）测量对大型x魅力结构功能的影响上，这是结合HERA，SLAC和BCDMS数据得出的固有魅力的最有力证据。...
hoyer04a_MFC_
10-01
【标题】"hoyer04a_MFC_" 暗示了这是一个与MFC（Microsoft Foundation Class）库相关的技术文档，可能是一个研究论文或者技术报告，由作者Hoyer撰写。"MFC"是微软开发的一个C++类库，用于简化Windows应用程序的开发...
Jekyll站点搭建与部署教程 - andrewhoyer.wang-hoyer.com
- "andrewhoyer:andrew.wang-hoyer.com" 这部分看似是一个域名或者是项目仓库的名称，但根据描述部分的指示，它实际上指向了一个使用 Jekyll 构建的静态网站项目。这里可能涉及到了网站的域名管理、版本控制仓库的...
Jessica L Hoyer的投资组合展示网站与联系方式
Hoyer利用了GitHub Pages提供的服务来托管其投资组合网站。 4. 文件结构与网站开发 在提及的文件压缩包中，文件名称列表为portfolio-master，这表明网站的代码和资源被组织在一个名为portfolio-master的目录或仓库...
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？.docx
12-02
AI时代，科技园区面临收入增长乏力挑战，如何抓住AI+数智化解决方案机遇实现市场占有率？
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
12-02
基于Unity引擎开发的移动端点云可视化与智能路径规划系统_点云显示手势交互点云格式转换ply格式导入pcx插件应用点云地图构建栅格地图系统六边形地图设计可通行区域.zip
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？.docx
12-02
科技服务合作伙伴如何借助AI赋能的科技管理服务突破平台“建而无用”，以打造可持续的品牌影响力？
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？.docx
12-02
地方政府如何借助新一代技术转移SaaS系统构建精细化管理效能？
基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
12-02
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
深度学习，yolo，安德森空军基地，样本标注，KC-135，B-52，B-1B等，6000*6000高清样本集
最新发布
12-02
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