DeltasFeatureExtractor API 及特征提取

最新推荐文章于 2023-08-13 17:50:42 发布
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分类专栏： Sphinx-4 API 文章标签： sphinx源码解析
本文分享了一篇来自 优快云 的博客文章详情，虽然具体内容未给出，但通常涉及软件开发、编程技巧等方面的知识。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

初窥Tensorflow Object Detection API 源码之(1) FeatureExtractor
DaneSpiritGOD的专栏
02-13 1014
class FasterRCNNResnetV1FeatureExtractor init preprocess extract_proposal_features _extract_proposal_features class FasterRCNNResnetV1FeatureExtractor faster_rcnn_meta_archFasterRCNNFeatureExtr...
api-extractor:帮助从React组件提取api的工具
05-14
@alifd/api-extractor 一个从 React 组件代码中提取 API 信息的工具，一般用来生成 API 文档，开发编辑器组件 API 提示插件以及开发页面搭建平台组件物料的属性面板，代码中附加信息书写方式来源于，整体底层解析工具依赖于 和 。 Feature 支持通过propTypes获得属性类型 支持通过defaultProps获得属性默认值 支持通过propTypes上的 jsDoc 注释获得属性描述，自定义属性默认值 支持通过书写 jsDoc 获取函数类型属性的参数和返回值 支持通过书写 jsDoc 获取对象类型属性的属性 支持通过书写 jsDoc 获取组件静态方法和实例方法的描述，参数以及返回值 支持根据提取的 API 信息生成 markdown 片段，方便灵活组织API文档 支持通过按照约定书写组件上的 jsDoc 来获得父组件与子组件关系 支持通过propTy
api-extractor.com-website:适用于https的GitHub Pages网站
04-28
入门 依存关系 要在本地运行此站点，首先需要具有以下依赖关系： 本地运行 在本地计算机上安装上述依赖项后，请运行以下命令以安装最新的依赖项并在本地运行解决方案： 使用bundle install在项目的根目录安装站点的gem依赖项。 使用bundle exec jekyll serve启动本地Web服务器，或者对于增量构建，运行bundle exec jekyll serve --incremental 。 生成网站后，您可以通过导航到该网站。 重新生成搜索索引 使用“ rushbot” GitHub别名登录到信息中心 确认仅搜索API密钥和应用程序ID与_config.yml中的定义匹配 运行以下命令： set ALGOLIA_API_KEY=(your_admin_api_key) bundle exec jekyll build bundle exec jekyll algo
api-extractor-module-augmentation：问题的示例存储库：https：github.commicrosoftrushstackissues1709
02-20
api-extractor-module-augmentation：问题的示例存储库：https：github.commicrosoftrushstackissues1709
DeltasFeatureExtractor API 及特征提取
行天之路
06-02 641
阅读 apiextractor 的CMakeList.txt文件
1+1=10
04-17 4700
拖了近一个月了，终于有信心尝试看看 apiextractor-0.10.0 的 CMakeList.txt 了 。简单整理一下，作为学习笔记，备忘。 走马观花   include(icecc.cmake) 包含一个文件，其内容比较简单（如果找到分布式编译器icecc，
Feature Extractor[SENet]
weixin_34318326的博客
11-21 351
0.背景 这个模型是《Deep Learning高质量》群里的牛津大神Weidi Xie在介绍他们的VGG face2时候，看到对应的论文《VGGFace2: A dataset for recognising faces across pose and age》中对比实验涉及到的SENet，其结果比ResNet-50还好，所以也学习学习。 github上的SENet CNN是通过用局部感受野，...
Feature Extractor[DenseNet]
weixin_33758863的博客
11-16 657
0.背景 随着CNN变得越来越深，人们发现会有梯度消失的现象。这个问题主要是单路径的信息和梯度的传播，其中的激活函数都是非线性的，从而特别是乘法就可以使得随着层数越深，假设将传统的神经网络的每一层看成是自动机中的一个状态。那么对于整个神经网络来说，输入到输出就是一个输入态不断的转移到输出态的一个过程。假设其中每一层都是有个变率，即缩放因子。那么： 变率大于1，层数越多，越呈现倍数放大趋势，比...
【制作npm包4】api-extractor 学习
a942242856的博客
08-13 1196
API Report用于生成一个基础的api流程.d.ts文件生成，是一个类型文件的打包工具，将分散的.d.ts文件进行聚合，如同vite打包成js文件是一个道理。docModel生成一个简单的api文档在一般的项目包制作过程当中，用到他的类型文件聚合能力。我们的项目一般存在若干的ts文件，当执行tsc进行编译时，会对每一个文件生成对应的d.ts文件，但是这种方法并不符合实际。一般而言，在使用一个库的时候，只会存在一个d.ts入口文件，而且这个文件用户在使用时，只会安装npm，直接导入对应api。
Kaldi的delta特征
weixin_30664539的博客
09-09 448
Delta特征是将mfcc特征(13维)经过差分得到的 它是做了一阶二阶的差分 提取的mfcc特征是13维的 然后通过delta就变成了39维 一阶差分： D(P(t))=P(t)-P(t-1) 二阶差分： D(D(P(t)))=(P(t)-P(t-1))-(P(t-1)-P(t-2)) Delta=Δ=差分 在 voxforge/s5/run...
LOMO-feature-extractor(自己调试成功的).zip
09-23
文件来自github，有需要的朋友可以去github上面下载(https://github.com/dongb5/LOMO-feature-extractor)
自然语言处理(NLP)-特征提取器(Feature Extractors)：CNN、RNN/LSTM、Transformer
u013250861的博客
07-22 2220
自然语言处理(NLP)-特征提取器：CNN、RNN/LSTM、Transformer
【影像组学pyradiomics教程】（四） pyradiomics模块--Feature Extractor（特征抽取器）
JianJuly的博客
05-07 1万+
本系列博客后续将更新于个人微信公众号，欢迎关注。     4.1 Feature Extractor class radiomics.featureextractor.RadiomicsFeaturesExtractor(*args, **kwargs) 特征抽取器是一个封装的类，用于计算影像组学特征。大量设置可用于个性化特征抽取，包括：需要抽取的特征类别及其对应特征；需要使用的...
ml5.js人工智能编程入门教程(2): Feature Extractor 特征提取、训练和分类
fribbler的博客
09-22 3147
上一章我们用了MobileNet已经训练好的模型进行分类，这一节，我们来讲讲什么是Feature Extractor 特征提取，以及在此基础上训练和分类。 观看本教程的视频：https://www.bilibili.com/video/BV1az4y1Z742?p=2 一、开头一段代码 还是打开ml5.js的在线编程网页：https://chn.ai/ml5.html，录入下面代码，点击运行。第一次运行的时候浏览器会请求您电脑摄像头的权限，点“允许”。 <!DOCTYPE html> <
ml5.js入门二（介绍）+featureExtractor特征提取器
redrun博客
06-24 1786
一 ，ml5.js是什么 ml5.js 它是基于Tensorflow.js的一个非常简便易用的接口，目的是让更广泛的受众更容易使用机器学习。（结合官网食用） 其他知识点索引点这里 FeatureExtractor特征提取器 您可以使用神经网络来识别图像的内容。大多数情况下，您将使用在大型数据集上训练的“预训练”模型将图像分类为一组固定的类别。但是，您也可以使用预训练模型的一部分：features。这些功能允许您为新的自定义任务“重新训练”或“重用”模型。这被称为迁移学习。 此类允许您通过预先训练的模型提取图
机器视觉中的特征提取【0】：什么是特征提取，特征提取有什么作用？
热门推荐
月下花弄影
12-09 4万+
1.什么是特征提取？ 特征提取的英文叫做feature extractor，它是将一些原始的输入的数据维度减少或者将原始的特征进行重新组合以便于后续的使用。简单来说有两个作用：减少数据维度，整理已有的数据特征。 这里我给一个例子来解释特征提取的第二个作用。那就是我们很熟悉的奖学金评定，我们知道学生的文化课成绩，道德分数，以及各种其他竞赛的成绩。摆在奖学金评定委员会面前的任务就是如何知道一个学生是否...
radiomics.featureextractor-----使用pyradiomics提取2维医学图像及其掩模的特征
good18Levin的博客
11-04 7986
1 本篇解决的问题介绍 一般而言都是使用SimpleITK.ReadImage()方法来读取3D的医学图像和掩模，然后再利用pyradiomics中featureextractor来直接提取一阶特征、3D形状特征、小波分解特征等。问题出现了，并不是所有的3D医学图像都是有其对应的3D Mask的，这是因为有些比较细小的3D病变组织可能极其难以手动分割或者自动分割。这导致数据集转化成了这些3D图像的某些侧面的截面图以及对应的2D Mask. （注！这些2D的截面只能保存成为普通的JPG、BMP图像了） 于是：
影像组学：医学影像学与个性化精准医疗的桥梁
cc1609130201的博客
03-31 5311
影像组学是一种从标准医学影像图像中高通量挖掘定量图像特征的技术，能够在临床决策支持系统中提取和应用数据，以提高诊断、预后和预测的准确性，在癌症研究中变得越来越重要。影像组学分析利用先进的图像分析方法，快速训练和验证医学成像数据，基于医学图像的特征进行精确诊断和治疗，为现代医学提供了强大的工具。在此，我们综述了影像组学的流程、它的局限、挑战、机遇，以及它改善临床决策的能力，强调了它对癌症患者的效用。目前，由于影像组学领域的快速发展，该领域缺乏对大量已发表影像组学研究的科学完整性和临床相关性的标准化评估。为了使
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