【控制】动力学建模简介 --＞ 牛顿-欧拉 (Newton-Euler) 法和拉格朗日 (Lagrange) 法
牛顿-欧拉方法是最开始使用的动力学建模分析方法，由于牛顿方程描述了平移刚体所受的外力、质量和质心加速度之间的关系，而欧拉方程描述了旋转刚体所受外力矩、角加速度、角速度和惯性张量之间的关系，因此可以使用牛顿-欧拉方程描述刚体的力、惯量和加速度之间的关系，建立刚体的动力学方程。拉格朗日方程是另一种经典的
Anaconda创建环境及环境配置
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【pytorch】ResNet18、ResNet20、ResNet34、ResNet50网络结构与实现
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【实体识别】深入浅出讲解命名实体识别（介绍、常用算法）
命名实体识别（Named Entity Recognition, 简称NER）（也称为实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在将文本中的命名实体定位并分类为预先定义的类别，如人员、组织、位置、时间表达式、数量、货币值、百分比等。命名实体识别是自然语言处理中的热点研究方向之一， 目的
复现开源论文代码总结
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计算机视觉中的注意力机制
注意力机制（Attention Mechanism）源于对人类视觉的研究。 在认知科学中，由于信息处理的瓶颈，人类会选择性地关注所有信息的一部分，同时忽略其他可见的信息。 上述机制通常被称为注意力机制。 人类视网膜不同的部位具有不同程度的信息处理能力，即敏锐度（Acuity），只有视网膜中央凹部位具
简明扼要理解YOLOX
由于疫情已经居家办公2周了，明天就可以正常通勤上班了，内心还有点小小的期待呢。趁着这三月暖暖的春风和屋外喳喳的鸟叫声，咱们来梳理一下YOLOX算法。如果对YOLO 系列算法还不了解的同学，请先找找相关的文章了解一下也可以看看我前面的这篇：简明扼要理解YOLO v3https://blog.csdn.
机器学习笔记 - 什么是高斯混合模型(GMM)？
高斯混合模型 (GMM) 是一种机器学习算法。它们用于根据概率分布将数据分类为不同的类别。高斯混合模型可用于许多不同的领域，包括金融、营销等等！这里要对高斯混合模型进行介绍以及真实世界的示例、它们的作用以及何时应该使用GMM。高斯混合模型 (GMM) 是一个概率概念，用于对真实世界的数据集进行建模。
yoloV5-face学习笔记
yolov5-face是在yolov5的基础上添加了人眼关键点检测。首先放上大佬的开源代码：https://github.com/deepcam-cn/yolov5-face一 代码复现原作者代码的注释非常少，很难直接跑通。1.下载WIDERFace数据集图片上图为https://github.co
[ 注意力机制 ] 经典网络模型3——ECANet 详解与复现
[ 注意力机制 ] 经典网络模型3——ECANet 详解与复现1、Efficient Channel Attention Module2、ECANet 详解3、ECANet 复现简称 ``ECA``，2020年 提出的一种 ``高效通道注意力(ECA)模块`` ；该模块只涉及少数几个 参数，但具有明
混淆矩阵 （Confusion Matrix）
假设现在有一个分类器A,这个分类器A的作用是告诉一张图片是不是汉堡，那我想知道这个分类器A的效果好不好，应该怎么办呢？最简单的方法是将大量的样本放进到费雷其A当中，让他自己判断这些图片是不是汉堡。经过上面的过程就可以得到一张表格：实际上这张表格是非常庞大的。有成千上万的图片，当他的维度十分大的时候是
知识图谱构建流程步骤详解
知识图谱构建流程概览1.知识抽取1.1 知识抽取的主要任务（1）实体识别与抽取任务：识别出待处理文本中七类（人名、机构名、地名、时间、日期、货币和百分比）命名实体。两个子任务：实体边界识别和确定实体类型。（2）关系抽取任务：关系抽取是从文本中抽取出两个或多个实体之间的语义关系。它是信息抽取研究领域的
yolov7：win10下的安装配置以及训练自己的数据集（从VOC转换为YOLO）
Win10下yolov7的安装配置以及训练自己的数据集（从VOC转换为YOLO）
机器学习真能产生智能决策吗？
作者 | 刘礼出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）历经三年时间，我们在2022年完成了图灵奖获得者、加州大学洛杉矶分校计算机科学教授，美国国家科学院院士，被誉为“贝叶斯网络之父”的朱迪亚·珀尔大作《因果论：模型、推理和推断》。这本书原版的第1版写于2000年，开创了因果分析和推断的新
YOLOv5改进之十三：主干网络C3替换为轻量化网络EfficientNetv2
前 言：作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv5，已经集合了大量的trick，但是还是有提高和改进的空间，针对具体应用场景下的检测难点，可以不同的改进方法。此后的系列文章，将重点对YOLOv5的如何改进进行详细的介绍，目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效
CVPR2022论文列表（中英对照）
CVPR论文列表，中英对照
核函数 高斯核函数，线性核函数，多项式核函数
核函数是我们处理数据时使用的一种方式。对于给的一些特征数据我们通过核函数的方式来对其进行处理。我们经常在SVM中提到核函数，就是因为通过核函数来将原本的数据进行各种方式的组合计算，从而从低维数据到高维数据。比如原来数据下样本点1是x向量，样本点2是y向量，我们把它变成e的x+y次方，就到高维中去了。
【路径规划】A*算法方法改进思路简析
对A*算法进行基本功能实现，以分析其优缺点，并在此基础上进行改进。改进的内容为，将针对特定地图的相关特点，设计合理的预估函数，设置了包含代价函数和启发函数的权重函数，其次，将传统的8方向搜索降为5个方向，舍弃无用的方向，然后在此基础上，对开放列表的数据结构进行堆优化，并且采用双向A*算法进一步提高计
作物病虫害识别数据集资源合集
朋友们，今天分享一些公开的农作物病虫害识别数据集。病虫害是病害和虫害的并称，常对农、林、牧业等造成不良影响。本文介绍分为病害数据集和虫害数据集两部分。这些数据集用于图像分类系统。1 病害识别数据集1.1 农业病虫害研究图库（IDADP）1.1.1 介绍农业病虫害研究图库（IDADP）http://w
90+个各种疾病相关医疗数据集
含新冠、传染病、医学图像等
