用遗传算法寻找迷宫出路
遗传算法是一种基于达尔文进化论的搜索启发式算法。该算法模拟了基于种群中最适合个体的自然选择。
【python-Unet】计算机视觉~舌象舌头图片分割~机器学习（三）
舌象数据集包含舌象原图以及分割完成的二元图，共979*2张，示例图片如下：U-Net是一个优秀的语义分割模型，在中e诊中U-Net共三部分，分别是主干特征提取部分、加强特征提取部分、预测部分。利用主干特征提取部分获得5个初步有效的特征层，之后通过加强特征提取部分对上述获取到的5个有效特征层进行上采样
机器学习中的数学——距离定义（二）：曼哈顿距离（Manhattan Distance）
曼哈顿距离是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。下图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。曼哈顿距离在2维平面是两点在纵轴上的距离加上在横轴上的距离，即：d(x,y)=∣x1−y1∣+∣x2−y2∣d(x,
通过函数seaborn.cubehelix_palette生成顺序调色板
本文主要对seaborn库中的调色板函数cubehelix_palette进行简单说明、函数cubehelix_palette通过cubehelix系统来生成顺序调色板(sequential palette)、且共有九个参数可以调整......
Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（进阶版）
泰坦尼克号生还预测是机器学习领域著名的数据科学竞赛平台kaggle的入门经典，本文对该数据的处理、分析、训练、预测进行了全流程介绍。
无人驾驶-控制-阿克曼模型
阿克曼模型推导一、序论1.1 研究目的运动学是从几何学的角度研究物体的运动规律，包括物体在空间的位置、速度等随时间而产生的变化，因此，车辆运动学模型应该能反映车辆位置、速度、加速度等与时间的关系。在车辆轨迹规划过程中应用运动学模型，可以使规划出的轨迹更切合实际，满足行驶过程中的运动学几何约束，且基于
90+个各种疾病相关医疗数据集
含新冠、传染病、医学图像等
数据挖掘（全书的知识点都包括了）
数据挖掘第一章1.什么是数据挖掘数据挖掘是从数据中，发现其有用的信息，从而帮助我们做出决策（广义角度）数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识，寻找其规律的技术，结合统计学、机器学习和人工智能技术的综合的过程
感知机算法之Python代码实现
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Stable Diffusion 原理介绍与源码分析（一）
本文以 “文本生成图像（text to image）” 为主线，考察 Stable Diffusion 的运行流程以及各个重要的组成模块，在介绍时采用 “总-分” 的形式，先概括整体框架，再分析各个组件（如 DDPM、DDIM 等），另外针对代码中的部分非主流逻辑，比如 `predict_cids`
机器学习分类算法之支持向量机
目录支持向量机算法背景介绍什么是线性可分？什么又是超平面？支持向量机的三种情况近线性可分线性不可分不用核函数的传统方法核函数Kernel是什么？核函数SVM求解过程核函数的本质代码实例模型调参gamma调参C值调参使用Polynomial kernel进行预测使用RBF kernel进行预测总结每文
在ROS下使用Cartographer的纯定位模式，并实时获取定位位姿数据
文章目录前言一、Cartographer纯定位模式的配置1.启动纯定位模式配置2.加载定位地图，并删除cartographer生成地图节点二、实时获取定位数据1.新建一个节点发布定位数据2.修改makelist文件并编译3.启动仿真环境并启动节点首先打开gazebo环境并按之前修改配置启动纯定位模式
深监督，辅助损失，auxiliary loss
辅助损失，深监督
Conda使用指南
Conda使用指南1.Conda是什么？2.管理Conda3.使用conda实现环境管理4.包管理5.配置管理6.查询手册1.Conda是什么？Conda是Anaconda中的一个开源的包和环境管理工具，可以在终端窗口通过命令行使用，也可以在Anaconda Navigator中通过图形化界面使用,
ROS从入门到精通2-5：Gazebo插件制作案例(带碰撞属性的多行人场景)
本文以构造带碰撞属性的多行人场景为例，介绍Gazebo插件制作流程
吴恩达机器学习课后作业
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不写代码、年薪百万，带你玩赚ChatGPT提示工程-基本提示
随着ChatGPT的大火，提示工程在大模型中的重要性不言而喻，本文参考国外完成国内中文版本的《提示工程指南》，希望能够和大家一起交流，分享及发现提示工程的美妙之处。文章所有内容可以在中找到。在之前的指南中，我们介绍并给出了Prompt的基本示例。在本指南中，我们将提供更多示例，展示Prompt如何使
奇异值分解（SVD）和图像压缩
在本文中，我将尝试解释 SVD 背后的数学及其几何意义，还有它在数据科学中的最常见的用法，图像压缩。
HuggingFace——Accelerate的使用
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用Pytorch搭建一个房价预测模型
在此项目中，目的是预测爱荷华州Ames的房价，给定81个特征，描述了房子、面积、土地、基础设施、公共设施等。埃姆斯数据集具有分类和连续特征的良好组合，大小适中，也许最重要的是，它不像其他类似的数据集（如波士顿住房）那样存在潜在的红线或数据输入问题。在这里我将主要讨论PyTorch建模的相关方面，作为
