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RSS订阅原创 对比学习：【SimCLR】
SimCLR：对比学习经典框架笔记 SimCLR是一种基于对比学习的自监督视觉表征框架，其核心流程包括： 数据增强：对每张图像生成两种强增强视图作为正样本对，组合随机裁剪、颜色扰动等变换 编码网络：使用ResNet提取特征 投影头：通过MLP将特征映射到对比空间 对比损失：采用NT-Xent损失函数，在batch内拉近正样本对、推远负样本对 创新点包括： 发现数据增强组合对性能的关键影响 引入可学习的温度系数τ优化特征分布 证明非线性投影头对表征学习的重要性 该框架无需人工标注，学习到的特征可迁移至分类/检
2025-12-25 16:56:56
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原创 Python画图：matplotlib
这篇文章介绍了Python中使用Matplotlib绘制常见图表的基础方法，包括折线图、散点图、分组条形图、堆叠条形图和横向条形图。主要内容涵盖： 基本设置：中文显示配置和库导入 折线图绘制：多线条展示，设置颜色、标记和标签 散点图绘制：控制点的大小、颜色和透明度 条形图类型：分组对比、堆叠显示和横向排列 图表元素：标题、坐标轴、图例和网格的添加 图像保存：在显示前保存高质量图片 文章通过代码示例和效果图展示每种图表的具体实现方法，适合Python数据可视化初学者快速入门。
2025-10-23 19:52:10
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原创 【java】4 Notepad++
均使用 UTF-8 ，从而支持中文输出。注意修改安装路径，其他无脑安装即可。）和Notepad++📐 使用高级记事本。3. 快速打开命令行。
2025-03-31 21:19:11
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原创 【java】3 HelloWorld
编译：将java程序翻译为操作系统可以执行的程序。📐 入门 ，从HelloWorld开始。0. 文件可见后缀扩展名。1. 用记事本编写代码。
2025-03-31 20:05:10
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原创 【java】2 JDK安装
存放各种工具命令，比如 javac 和 java。可以自定义安装路径，但是安装路径不要有中文。无脑安装，进入 CMD 命令行输入命令，📐 今天安装java环境。的版本，就是长期支持的版本。：工具的补充JAR包。
2025-03-25 10:35:09
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原创 【java】1 CMD常见命令
进入到环境变量界面之后，上方的用户变量指的是仅该用户可用，下方的。这样在任意地方就可以使用 QQ.exe 命令打开QQ了。📐 多一项技能，多准备一条路，减少就业焦虑。只需要将QQ.exe的路径添加在系统变量的。找到QQ安装目录下的可执行文件。3. 实操：运行QQ.exe。桌面对应于当前路径下的。2. 常见 CMD 命令。
2025-03-22 10:23:51
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原创 【论文阅读】多目标多摄像头跟踪 MTMCT
《 Multi-Target Multi-Camera Tracking by Tracklet-to-Target Assignment 》"轨迹小波-目标" 分配的多目标多摄像头跟踪论文专栏 | 博客主页.文章目录AbstractIntroduction背景本文主要贡献II Related Work相机视场重叠的相关研究相机视场不重叠的相关研究III Overview Of The Proposed MethodIV Description Of Key Algorithm
2024-10-29 11:43:45
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原创 【机器学习】6.支持向量机
🚩 西瓜书 第六章笔记它来咯！🚩 本章核心内容为SVM（支持向量机），将数据升维，使其线性可分！文章目录间隔与支持向量对偶问题核函数软间隔与正则化支持向量回归 SVR核方法
2024-10-08 16:06:16
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原创 【机器学习】5.神经网络
西瓜书 第五章笔记它来咯！🚩 本章核心内容为 深度学习基础，利用计算机模拟神经元的记忆能力，构建非线性函数的关系映射。文章目录神经元模型感知机与多层网络误差逆传播算法 BP全局最优和局部最优其他常见神经网络径向基函数 RBF 网络自适应谐振理论 ART 网络自组织映射 SOM 网络级联相关 网络Elman 网络Boltzmann机深度学习
2024-09-24 10:48:27
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原创 【机器学习】4.决策树
本章核心内容为决策树，主要用于分类任务之中。文章目录1 基本流程1.1 概念1.2 算法伪代码2 划分选择2.1 信息增益（信息熵）2.2 增益率2.3 基尼指数3 剪枝3.1 预剪枝3.2 后剪枝4 连续与缺失值4.1 连续值处理4.2 缺失值处理5 多变量决策树
2024-09-21 10:16:51
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原创 【机器学习】3.线性模型
基本形式线性回归一般定义一般求解多元线性回归（矩阵形式）广义线性模型对数几率回归模型引入确定 w 和 b线性判别分析 LDA多分类学习类别不平衡问题
2024-09-18 10:42:19
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原创 【机器学习】2.模型评估与选择
经验误差与过拟合错误率与精度（总体上）误差过拟合和欠拟合测试集的生成方法留出法（k折）交叉验证法留一法自助法调参与最终模型性能度量错误率与精度查准率（准确率）、查全率（召回率）、F1（调和平均）ROC与AUC代价敏感错误率与代价曲线比较检验假设检验交叉验证 t 检验McNemar 检验Friedman 检验与Nemenyi 后续检验偏差与方差
2024-09-12 20:46:05
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原创 【机器学习】1.绪论
引言🚩的学习开始啦！🚩 机器学习是深度学习的前身与基础，本系列我希望将西瓜书中的相关重点整理成笔记，供读者和未来的自己快速回顾/入门。🚩 为了节省时间，公式均使用截图。
2024-09-11 15:28:02
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原创 【论文阅读】Mono3DVG
摘要 Abstract简介 Introduction相关工作 Related Work2D视觉锚定单目3D目标检测3D视觉锚定本文工作 Our Work数据标注总框架：Mono3DVG-TR多模态特征编码器双文本引导适配器锚定解码器锚定头模型评估损失函数定性分析附录
2024-09-08 21:56:57
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原创 Python----字符串
（从str变成bytes，网络传输的是bytes而不是str）2.7 去除字符串中的空格和特殊字符。2.3 字符串支持切片（左闭右开）1.1 encode() 编码。1.2 decode() 解码。2.4 字符串分割与合并。2.6 字母大小写转换。1. 字符串编码转换。2.2 字符串的长度。2.8 格式化字符串。
2024-09-07 17:26:17
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原创 转载：从零开始【blender】甜甜圈的制作（Blender甜甜圈构造教程）
然后在界面右侧，添加“表面细分修改器”（如下图所示），优点是消除边缘产生的锯齿，缺点是增加渲染时间。键，调整甜甜圈的实际尺寸（每个地板砖的大小大约为1m），调整到10cm左右。按住shift，使用鼠标同时选中多个点，进行甜甜圈表面凹凸感的制作。为了得到甜甜圈表面凹凸不平的质感，需要对圆环进行编辑。P：分离，将一个物体分离成为两个物体（对象）F9：调整被选中物体的相关参数。shift+A：追加新的对象。，得到比较正常大小的甜甜圈。R：旋转所选的物体或顶点。S：缩放所选的物体或顶点。按键，进入编辑模式。
2024-09-07 15:18:43
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原创 jupyter 配置【字体，主题，内核更换，根目录】
附录🚀 今天配置一下 jupyter❤️配置 jupyter 主题和字体❤️配置 jupyter 根目录❤️配置 jupyter 添加环境内核❤️配置 jupyter 删除环境内核。
2024-05-07 11:56:44
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原创 【酸葡萄和甜柠檬】精神胜利未尝不可
❤️ 毋庸置疑，酸葡萄和甜柠檬都是一种心理暗示，它告诉人们：如果目标太高难以实现，不如借“葡萄”和“柠檬”来减轻内心的失落和痛苦，或者说这也是一种精神胜利法。❤️ 与酸葡萄的故事相反，狐狸在无论如何争取都得不到葡萄后，转而去吃真的很酸的柠檬，虽然柠檬很难以入口，但它还是不断安慰自己：“可真甜啊！嫉妒和否定只会增加我们的不快，只有通过积极的努力和乐观的心态，我们才能真正获得我们想要的东西，并体验到甜美的胜利。❤️ 最后，狐狸放弃了对葡萄的念想，它对自己说：“看起来好看，但一定是酸的。
2023-11-16 09:22:37
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操作系统课设-文件管理
2023-12-04
彩色泡泡机-Qt实现（所需积分为2 / 非VIP可下载）
2022-03-27
空空如也
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