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线性判别分析法(LDA)
在主成分分析法(PCA)中,我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结。LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下
stata实现经济生态的空间杜宾模型
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【强化学习】策略梯度算法中的损失函数
策略梯度算法的推导,策略梯度算法的实现,策略梯度算法的损失函数的理解。
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使用150元矿渣卡,无需公网IP和注册域名,在家搭建自己的全球AI绘画服务器
在Linux系统下使用高性价比的P104显卡搭建深度学习服务器,部署可以从外网访问的私人AI绘画服务。
MagicThoughts|让ChatGPT变得更智能的Finetuned数据集
现有的ChatGPT,除了稳定性有待提高、内容准确度有待提升外,想要做到垂直领域商业应用的“定制化”,还是一件很难的事。
表格识别技术综述
近几年表格识别技术的总览,包括ICDAR2019、ICDAR2021、ICCV2021、ACM MM 2021、各大厂表格识别技术
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经典文献阅读之--PL-SLAM(点线SLAM)
之前作者基本都在围绕着特征点提取的路径在学习,最近看到了最近点云PCL推送的《Structure PLP-SLAM: Efficient Sparse Mapping and Localization using Point, Line and Plane for Monocular, RGB-D
【JavaScript+自然语言处理+HTML+CSS】实现Web端的智能聊天问答客服实战(附源码 超详细必看)
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深度学习部署(十九): CUDA RunTime API YOLOV5后处理cpu解码以及gpu解码
这是一个使用CPU和GPU解码YOLOv5,它可以在CPU和GPU上分别实现目标检测的加速,相比较于仅在CPU上运行的实现,GPU实现可以显著地提高检测速度。此外,该项目提供了一个端到端的实现流程,包括数据预处理、模型加载、前向推理、NMS等核心算法的实现,能够帮助我们深入理解目标检测的算法原理和实
【深度学习】嵌入式人工智能概述
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生成A-LOAM运行轨迹文件并用EVO工具绘制
针对轨迹绘制问题,主要包含两个具体问题:其一,怎么让算法生成轨迹文件?其二,怎么使用EVO工具?A-LOAM算法作为最简单的激光SLAM算法,故本文以该算法为例进行学习和调试。安装evo,绘制kitti数据集真值轨迹,修改aloam代码生成tum格式的轨迹文件,用evo绘制所得轨迹
SLAM数据集TUM,KITTI,EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找
在SLAM的学习过程中,不可避免的会用到这些数据集来运行程序,并且还会将运行轨迹与相机真实轨迹作对比,下面就介绍SLAM常用数据集TUM,KITTI,EuRoC数据集的下载地址与真实轨迹文件的查找。
基于SwinTransformer+UNet的遥感图像语义分割
目录摘要1.Introduction摘要全局上下文信息(context information)对于遥感图像的语义分割至关重要。然而,现有的大多数方法都依赖于卷积神经网络(CNN),由于卷积运算的局部性(locality),直接获取全局上下文信息充满了挑战性。受具有强大全局建模能力的Swin tra
全15万字丨PyTorch 深度学习实践、基础知识体系全集;忘记时,请时常回顾。
本篇博客介绍的知识是——深度学习之PyThon框架基础。这是深度学习/神经网络的基础,多次回顾,会有不一样的感受。书读百遍,其义自见。
叶面积指数(LAI)介绍以及遥感估算方法
叶面积指数介绍以及遥感估算LAI方法,并附加代码到文中。
点云配准--gicp原理与其在pcl中的使用
在概率模型中假设存在配准中两个点集, A^={ai^}\hat{A}=\left\{\hat{a_{i}}\right\}A^={ai^} and B^={bi^}\hat{B}=\left\{\hat{b_{i}}\right\}B^={bi^},并且假设 AAA and BBB 分别服从