清华大学出品：罚梯度范数提高深度学习模型泛化性
论文方法L(θ)=LS(θ)+λ⋅∥∇θLS(θ)∥pL(\theta)=L_{\mathcal{S}}(\theta)+\lambda \cdot \|\nabla_\theta L_{\mathcal{S}}(\theta)\|_pL(θ)=LS(θ)+λ⋅∥∇θLS(θ)∥p∥h(θ1
Windows10 PyTorch1.5 安装教程 | 很详细
Windows10 PyTorch1.Windows左下角搜索控制面板搜索控制面板打开进入界面，如下所示：点击 NVIDIA 控制面板进入，点击信息信息(I)进入界面，如下所示：点击组件，可以看到当前的的 CUDA 版本信息。总结 Win10 系统查看 CUDA 版本信息方法：在电脑上打开控制面板点
python机器学习_近邻算法_分类Ionosphere电离层数据
本文使用python机器学习库Scikit-learn中的工具，以某网站电离层数据为案例，使用近邻算法进行分类预测。并在训练后使用K折交叉检验进行检验，最后输出预测结果及准确率。过程产生一系列直观的可视化图像。希望文章能够对大家有所帮助。祝大家学习顺利！
python疲劳驾驶实时检测项目讲解（附代码）
python疲劳驾驶检测
如何确定多少个簇？聚类算法中选择正确簇数量的三种方法
在本文中，首先介绍两个流行的指标来评估簇质量。然后介绍三种方法来找到最佳簇数量
【超详细】基于sklearn实现软硬间隔SVM
目录一、硬间隔SVM1.1 sklearn.svm.SVC()1.1.1 数据集1.1.2 参数1.1.3 方法一、硬间隔SVMsklearn中没有实现硬间隔SVM的类，因为它并不实用，但我们可以通过将正则化项 CCC 设置的足够大（例如 C=106C=10^6C=106）来模拟硬间隔SVM。考虑如
线性回归实战【房价预测】
本文属于 线性回归算法【AIoT阶段三】（尚未更新），这里截取自其中一段内容，方便读者理解和根据需求快速阅读。本文通过公式推导+代码两个方面同时进行，因为涉及到代码的编译运行，如果你没有 NumPyNumPy，PandasPandas，MatplotlibMatplotlib 的基础，建议先修文章：
梯度下降【无约束最优化问题】
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立体视觉入门指南（7）：立体匹配
关于立体匹配，我之前写了很多博客，重复去写就没有必要，学习的朋友请阅读如下链接，本文我们随便聊聊立体匹配的方法论和弱纹理恢复问题。
【爆赞】这款Python小程序自动抠图只需5秒，秒杀PS手动抠图？
导语大家好！我是木木子，今天天气不是很好，下雨了，让我没点儿写文章的动力啊~写程序：一天到晚没事做，一行代码改一天，从白天学完天黑！在日常的工作和生活中，我们经常会遇到需要抠图的场景，即便是只有一张图片需要抠，也会抠得我们不耐烦，倘若遇到许多张图片需要抠，那就……今天教你用Python制作一款界面化
2022预计要火的视觉语言理解和生成：一键生成图像标注，视觉问答，代码开源，官方 Demo 可玩
一键生成图像标注，视觉问答，代码开源，官方 Demo 可玩、一线 AI 资讯速递
真香啊，让 Python 代码能力起飞的 24 个骚操作
大家好，我们知道 Python 加速技巧有很多。今天这篇文章，我给大家总结了24个 Python技巧，内容包括基本实现方式和快捷方式，内容较长，建议收藏、关注。部分 Python 技巧来自粉丝群小伙伴的分享，在此表示感谢。想加入的小伙伴，文末提给添加方式。一、分析代码运行时间第1式：测算代码运行时间
我也不知道起啥名字
代码% 画图参考% 作者：[email protected]% 公众号：好玩的MATLAB% CSND ：好玩的MATALB https://blog.csdn.net/zzx2016zzx% https://m.thepaper.cn/baijiahao_16627631clc;clear;cl
使用特征传播重构缺失数据进行图机器学习
本文种展示的特征传播是一种用于处理图机器学习应用程序中缺失的特征的有效且可扩展的方法。它很简单，但效果出奇地好。
时间序列数据的预处理
在本文中，我们将看到在深入研究数据建模部分之前应执行的常见时间序列预处理步骤和与时间序列数据相关的常见问题。
如何将pytorch模型部署到安卓
如何将pytorch模型部署到安卓上这篇文章演示如何将训练好的pytorch模型部署到安卓设备上。我也是刚开始学安卓，代码写的简单。环境：pytorch版本：1.10.0模型转化pytorch_android支持的模型是.pt模型，我们训练出来的模型是.pth。所以需要转化才可以用。先看官网上给的转
NumPy快速入门（四）——随机抽样与通用函数
目录一、随机抽样（np.random模块）1.1 np.random.random()1.2 np.random.uniform()1.3 np.random.randn()1.4 np.random.randint()1.5 np.random.rand()1.6 np.random.normal
基础工资提高至35万美元、带薪病假天数翻倍，亚马逊、苹果为留人才又出新动作
文中的员工福利有吸引到你吗？
机器学习分类算法之Logistic 回归（逻辑回归）
目录什么是逻辑回归？Sigmoid 函数似然函数梯度下降判定边界损失函数逻辑回归优点逻辑回归缺点代码实现Logistic Regression参数详解正则化选择参数：penalty优化算法选择参数：solver其他参数代码案例结果显示每文一语什么是逻辑回归？逻辑回归算法是用来解决分类问题的。回归与分
