11/09/2014 筛选特征新想法

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本文讨论了在机器学习任务中遇到的特征向量清理问题，特别是那些包含全零值的记录如何可能影响算法的训练和测试效果。提出了一种方法来识别并移除这些干扰记录，从而提升模型性能。

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

在整理特征向量的时候，发现有些向量里全是0,0,0,0....然后标注 有 neg 也有pos 这就很有可能会影响算法的训练和测试。下一步，去掉这些干扰记录。

do it~


【科学文献计量】pybibx论文原文精读与对照翻译
lys_828的博客
10-08 1966
文献计量和科学计量分析为复杂的研究领域和跨不同学科的协作动态提供了宝贵的视角。本文介绍了 pyBibX，这是一个 Python 库，旨在对来自 Scopus、Web of Science 和 PubMed 的原始数据文件进行全面的文献计量和科学计量分析，将最先进的人工智能 (AI) 功能无缝集成到其核心功能中。pyBibX可执行全面的探索性数据分析 (EDA)，通过视觉上吸引人的图形插图呈现结果。网络功能已被巧妙地集成，包括引文、协作和相似性分析。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-高分辨率显著性目标检测算法研究
qq_36130719的博客
09-18 497
得益于深度学习的繁荣发展，显著性目标检测也得到了空前的发展，并涌现出了大 量的基于深度学习的显著性目标检测算法。但是精细化的像素 级数据集标注是一道繁琐且成本巨大的工序，特别是对于像农业，医疗领域这些特定领 域的数据集标注还需要专业人士的指导，这些问题显而易见地成为显著性目标检测发展 的瓶颈，限制其提升空间。然而，对于背景杂乱、 对比度不明显的场景，这些传统的基于手工特征的方法缺乏更高层语义信息的理解，因此会导致显著性目标的预测的效果不理想，不可避免地限制了显著性目标检测的发展。
2021-01-09
weixin_44580740的博客
01-09 3862
摘要 针对队友与队友之间的问题，本文就队友的选择关键看态度；细致入微的大局观造就优秀协调能力；日常训练养成良好的临场学习能力展开叙述。 针对团队与老师之间的问题，本文就与老师高效沟通技巧；拒绝“一百小时”保姆式指导；敢于和老师讨论写题方向展开叙述。 针对团队技术能力方法方面，本文就文献查找能力、速学能力情绪调节能力和团队协作能力进行了论述。 针对更深层次的方面，本文就数学建模，常用软件以及论文写作方法进行了简要论述。 本文内容只能作为数学建模爱好者入门使用，不能作为竞赛时或深层次研究时的理...
这一年，这些书：2022年读书笔记
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12-31 3万+
Note: 以下 `markdown` 格式文本由 `json2md` 自动转换生成，可参考[JSON转Markdown：我把阅读数据从MongoDB中导出转换为.md了](https://blog.youkuaiyun.com/u013810234/article/details/113360229)了解具体的转换过程。2022年读书笔记
机器学习（Machine Learning）大家与资源
战斗蜗牛的专栏
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=======================国外==================== Machine Learning 大家(1)：M. I. Jordan (http://www.cs.berkeley.edu/~jordan/) 在我的眼里，M Jordan无疑是武林中的泰山北斗。他师出MIT，现在在berkeley坐镇一方，在附近的两所名校（加stanford）中都可以说无出其
渗透测试面试问题
w1304099880的博客
01-21 2万+
思路流程 信息收集 1.服务器的相关信息（真实ip，系统类型，版本，开放端口，WAF等） 2.网站指纹识别（包括，cms，cdn，证书等），dns记录 3.whois信息，姓名，备案，邮箱，电话反查（邮箱丢社工库，社工准备等） 4.子域名收集，旁站，C段等 5.google hacking针对化搜索，pdf文件，中间件版本，弱口令扫描等 6.扫描网站目录结构，爆后台，网站...
数据科学家职业素养
yangminggg 的博客
10-29 482
转自https://blog.youkuaiyun.com/tMb8Z9Vdm66wH68VX1/article/details/82634969   简介   你已经决定把数据科学当做是适合你的领域了？如今越来越多的企业正在变得以数据驱动，世界变得越来越紧密，以致于看起来每个企业都需要数据科学实践。因此，对数据科学家的需求是巨大的。甚至更好的是，业界数据科学人才短缺已经成为共识。   然而，要成...
卷积神经网络概念与原理
gmHappy
06-28 1万+
转自：http://dataunion.org/11692.html作者：张雨石自今年七月份以来，一直在实验室负责卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），期间配置和使用过theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。为了增进CNN的理解和使用，特写此博文，以其与人交流，互有增益。正文之前，先说几点自己对于CNN的感触。先明确一点就是，...
【火灾检测】视频图像多特征火灾检测报警系统【含GUI Matlab源码 4092期】
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03-14 1047
视频图像多特征火灾检测报警系统 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
卷积神经网络
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10-30 1104
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【Coze工作流内容创作】：如何利用工作流打造社交媒体爆款视频
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2024 诺贝尔化学奖 | 蛋白质结构研究与人工智能
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qq_36130719的博客
01-01 2345
语义分割是从粗推理到精推理的自然步骤：原点可以定位在分类，分类包括对整个输入进行预测。下一步是本地化/检测，它不仅提供类，还提供关于这些类的空间位置的附加信息。最后，语义分割通过对每个像素进行密集的预测、推断标签来实现细粒度的推理，从而使每个像素都被标记为其封闭对象矿石区域的类别。更具体地说，语义图像分割的目标是给图像中的每个像素都贴上对应的一类所代表的内容的标签。因为我们要对图像中的每个像素进行预测，所以这个任务通常被称为密集预测。
直流微电网系统模型的优化设计与控制策略分析：双端口、改进下垂控制及Simulink仿真 完整版
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KUKA机器人码垛程序备份详解：操作流程、关键步骤与注意事项
08-09
KUKA机器人码垛程序的备份方法及其重要性。首先解释了码垛程序的基本结构，重点在于初始化设置、HOME点设定以及信号检测循环。接着阐述了具体的备份操作，如通过长按示教器【菜单】键进入存档管理器并选择带系统变量进行备份。文中还提到使用KUKA.ProjectBackup工具进行完整的备份，避免丢失重要的.dat文件。此外，建议将程序目录同步到私有Git仓库，以便于版本管理和快速回滚。最后强调了备份时需要注意的事项，如包含所有相关参数和配置文件，以确保在产线搬迁或控制器更换时能够顺利恢复。 适合人群：从事工业自动化领域的工程师和技术人员，尤其是负责KUKA机器人维护和操作的专业人士。 使用场景及目标：帮助工程师掌握正确的备份方法，确保在设备更新或故障恢复时能够迅速有效地还原码垛程序，保障生产线正常运行。 阅读建议：在实际操作过程中，务必严格按照文中提供的步骤进行备份，同时关注细节，如系统变量的选择和文件命名规范，以提高备份的成功率和完整性。
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晶闸管控制串联电容器TCSC
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晶闸管控制串联电容器（TCSC）技术在电力系统中的应用。首先阐述了TCSC的基本原理，即通过控制晶闸管的导通和截止来改变电力系统的阻抗和相位角，从而实现无功功率补偿和系统稳定性提升。接着展示了TCSC控制器的设计思路，包括初始化晶闸管和电容状态、根据系统状态计算所需导通和截止角度以及控制晶闸管的操作。最后，通过对仿真实验结果的分析，验证了TCSC的有效性和潜在改进方向。 适合人群：从事电力系统研究和技术开发的专业人士，尤其是关注高压输电和配电系统优化的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解TCSC技术原理、控制器设计方法及其在电力系统中具体应用效果的人群。目标是掌握TCSC的工作机制并应用于实际项目中，以提高电力传输效率和稳定性。 阅读建议：读者可以通过本文了解TCSC技术的基础理论和实践案例，为后续深入研究提供参考。同时，对于有兴趣进行相关技术研发的人来说，文中提到的仿真与实验部分提供了宝贵的数据支持。
汽车二、三自由度模型的Simulink搭建详解：从初学者视角出发，模型搭建方法及车辆数值详解，适用于初学者入门并实操练习 车辆动力学
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在Simulink中构建汽车二、三自由度模型的方法，特别针对初学者提供了三种不同的建模方式及其优缺点分析。首先解释了二自由度模型的基本概念，即通过横向运动和横摆运动来模拟车辆行为，并给出了具体的状态方程和参数设定。接着分别讲述了利用基础模块、Stateflow状态机以及MATLAB Function块进行建模的具体步骤，指出了每种方法的特点和注意事项。对于三自由度模型，则增加了侧倾自由度，考虑到了悬架特性和侧倾刚度的影响。此外，作者还分享了一些实际操作过程中遇到的问题及解决办法，如单位转换错误、参数选择不当等。 适用人群：对车辆动力学仿真感兴趣的工程技术人员，尤其是刚开始接触Simulink的新手。 使用场景及目标：帮助读者掌握Simulink环境下汽车动力学仿真的基本技能，能够独立完成简单的二、三自由度模型搭建并理解各物理量之间的关系。 其他说明：文中不仅提供了理论知识讲解，还有丰富的实践经验教训，有助于提高读者的实际动手能力。同时强调了正确设置参数的重要性，避免常见错误的发生。
「全开源滑模观测器源码：适合新手学习STM32电机开发板的无感FOC控制」
08-09
内容概要：本文介绍了基于STM32 M4内核的电机开发板，专注于无感FOC（磁场定向控制）和滑模观测器的应用。该板支持三相永磁同步电机（PMSM）和直流无刷电机（BLDC），并提供全开源的滑模观测器代码。开发板配备硬件FPU支持浮点运算，具备多种传感器和接口，如串口、I2C/CAN接口、滑动变阻器、DAC输出、母线电压检测、温度检测等。文中详细解释了滑模观测器的关键结构体和更新函数，以及上位机通过DMA串口实时显示观测角和电流波形的方法。此外，还分享了一些调试经验和硬件配置技巧，如PWM定时器的互补输出配置和ADC采样时机设置。 适合人群：对电机控制尤其是无感FOC感兴趣的初学者和技术爱好者，希望深入了解滑模观测器和STM32开发板应用的人群。 使用场景及目标：① 学习无感FOC和滑模观测器的工作原理及其在电机控制中的应用；② 实践三相永磁同步电机和直流无刷电机的控制方法；③ 掌握STM32 M4内核的硬件特性及其在电机控制系统中的优势；④ 调试和优化电机控制系统的性能。 其他说明：该开发板主要用于学习和实验，实际应用于工业设备前需要进一步验证和优化。
OpenCV3/C++轮廓提取与筛选教程
"这篇教程主要介绍了在OpenCV3中使用C++进行轮廓提取与筛选的方法，包括findContours函数的使用以及处理可能出现的错误，并给出了drawContours函数用于绘制轮廓的示例代码。" 在OpenCV中，轮廓提取是图像处理的重要...
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