常用归一化/正则化层：InstanceNorm1d、InstanceNorm2d、
批量归一化与实例归一化的最大区别在于计算均值及方差的依据不同，实例归一化是对每个样本沿着通道方向独立对各个通道进行计算，而批量归一化则是对所有样本沿着batch的方向对各个通道分别进行计算。比如：输入特征图形状为：(2,3,256,512)，表示有两个256×512的特征图，特征图通道数为3，假设为
人工智能大模型多场景应用原理解析
生成式人工智能是一种基于深度学习的AI技术，其通过学习海量数据中的规律和模式，能够生成新的数据、图像、语言等内容。这种技术在各个行业的应用都能够带来巨大的商业价值作为一个普通人我们应该如何把握住这次技术变革的浪潮呢？
详解机器人标定
这里是机器人在取料之前，先把自己的角度补正到与 物料当前角度一致，到(X’,Y’)位置处，然后移动 CDx,Cdy，与物料位置也重合，然后去取料。可以使用实物标定，机器人抓住工件摆放9个位置，得到9个机械坐标，相机也得到9个像素坐标，（机器人每次需要回到固定位置拍照），然后标定。(X0,Y0)为旋转
机器学习线性回归——实验报告
机器学习实验报告3：线性回归
用PyTorch构建基于卷积神经网络的手写数字识别模型
MINST数据库是机器学习领域非常经典的一个数据集，其由Yann提供的手写数字数据集构成，包含了0-9共10类手写数字图片，每张图片都做了尺寸归一化，都是28x28大小的灰度图。每张图片中像素值大小在0-255之间，其中0是黑色背景，255是白色前景。
torch.optim.Adam() 函数用法
Adam是通过梯度的一阶矩和二阶矩自适应的控制每个参数的学习率的大小。
双重差分法(DID)：标准化流程和stata代码实现
双重差分法(DID)：标准化流程和stata代码实现
十大常用机器学习算法总结（持续完善）
前言之前二哥连载了各类常用的机器学习算法的原理与具体推倒过程，本文我们对常用的十大机器学习算法进行总结。、、
集成学习之Stacking（堆栈）方法
集成学习是监督式学习的一种。主流的方法有Bagging、Boosting和Stacking。本文主要对Stacking进行讲解分析。Bagging是采取投票或平均的方式来处理N个基模型的输出，而Stacking方法是训练一个模型用于组合之前的基模型。具体过程是将之前训练基模型的输出构造为一个训练集，
【论文精读】TMI2021医学图像分割 SMU-Net
SMU-Net: Saliency-guided Morphology-aware U-Net for Breast Lesion Segmentation in Ultrasound ImageSMU-Net: 显著引导形态感知U-Net用于超声图像乳腺病变分割深度学习方法，尤其是卷积神经网络已成
【机器学习】吴恩达作业2.0，python实现线性可分logistic逻辑回归
2.1 Logistic回归模型 (线性可分)预测一个学生是否被大学录取。假设你是大学某个院系的管理员，你想通过申请人在两门考试中的表现来决定每个人的录取率，你有来自以前申请人的历史数据，你可以用这些数据作为训练集建立Logistic回归，对每一个训练样本，你有申请人在两门考试中的分数和录取决定。建
初识机器学习——感知机（Perceptron）+ Python代码实现鸢尾花分类
感知机是最简单的一种机器学习，本文将以自身学习经历结合“方法=模型+策略+算法”的流程对感知机进行深入浅出的讲解，并在最后利用Python实现感知机模型算法，对鸢尾花数据集进行了分类。......
【bug】解决yolov5模型转换后，模型推理结果不一致问题
yolov5在模型转换后，推理输出结果与原pt模型偏差较大，是因为参数变化导致的，需要手动指定
脑电EEG代码开源分享 【4.特征提取-时频域篇】
时频域特征融合了各自的长处，交叉了时域频域的信息，方便研究人员更全面的了解信号特点。时域多一点、还是频域多一点，就成了时频域常面临的平衡问题。目前时频特征还是在长时任务中应用较多，归因于时频分解还是注重频带的信息，长时任务有较宽的频带能量分布，而任务态脑电的频域集中在低频。本文着重介绍的EMD算法，
使用Python实现Hull Moving Average (HMA)
在下面的文章中，我们将介绍如何使用Python实现HMA。本文将对计算WMA的两种方法进行详细比较。然后介绍它在时间序列建模中的作用。
机器学习算法（三十）：强化学习（Reinforcement Learning）
目录1 简介1.1 什么是强化学习1.2 强化学习的主要特点1.3 强化学习的组成部分2强化学习训练过程3强化学习算法归类3.1 Value Based3.2Policy Based3.3 Actor-Critic3.4 其他分类4EE（Explore & Exploit）探索与利用5 强化
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。
Matlab回归分析
拟合模型的组建主要是处理好观测数据的误差，使用数学表达式从数量上近似因变量之间的关系拟合模型的组建是通过对有关变量的观测数据的观察、分析和选择恰当的数学表达防守得到的。回归平方和(SSR) : 反映自变量 x 的变化对因变量 y 取值变化的影响，或者说，是由于 x 与 y 之间的线性关系引起的 y
应用统计432考研复试复试提问总结精简版【一】
一、区间估计与假设检验的联系与区别联系：二者利用样本进行推断，都属于推断统计区别：原理： 前者是基于大概率，后者基于小概率；统计量：前者是构造枢轴量（不含未知参数，分布明确），后者是检验统计量；结果：前者是区间，后者是对假设作出判断；二、原假设和备择假设的选取原假设是不会轻易否定、传统的、已有的、大
Python二手房价格预测（三）——二手房价格预测模型baseline
Python二手房价格预测（三）——二手房价格预测模型baseline。使用线性回归、KNN、决策树以及随机森林进行二手房的价格预测，以及模型效果的可视化，并且对重要特征进行分析。
