【持续更新】关于SafeU的安装说明
目录一、写在前面二、SafeU的安装三、魔改源码3.1 `Experiments.py` 的修改3.2 `datasets\base.py` 的修改3.3 `classification\LPA.py` 的修改四、写在最后一、写在前面安全半监督学习（S3L）是目前较为新的一个领域，Python 中有
深度学习之循环神经网络（RNN）
人工智能之循环神经网络（RNN）
2022 SPSSPRO杯A|B|C题全网最全解题思路+数据分享
2022年第十五届“SPSSPRO杯”数学中国数学建模网络挑战赛2022认证杯数学中国数学建模网络挑战赛
假设检验中的第一类错误和第二类错误
这是支撑统计学中假设检验的最重要概念
python数据分析基础007 -利用pandas带你玩转excel表格（中上篇）
利用pandas带你玩转excel，建议收藏！！
【RNM】省选复习zip（寄）
【文件错误】⏰🛵
【调研】用「图神经网络」 解决「小样本」 分类问题（上）
本篇博客要分享的是使用「**图神经网络**」 解决「**小样本**」 分类问题的5个模型，每个模型都分享了单独的博客笔记，并从这些模型中总结出实现 **图神经网络小样本网络** 需要从哪几个方面考虑，以及后续学习路线应该如何安排。
【3D视觉创新应用竞赛作品系列】RGB-D相机结合机械臂的无序抓取系统
该项目利用奥比中光科技集团股份有限公司提供的Zora P1开发板、 RGBD相机，以及深圳大学物理与光电工程学院智能光测研究院提供的川崎机器人（6轴）开发出了一款RGB-D相机结合机械臂对任意摆放的复杂加工零件的三维重建及无序抓取系统，系统搭建由硬件系统部分和软件系统部分组成。
分类使用Pytorch实现Grad-CAM并绘制热力图
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掌握神经网络的法宝（一）
上一章的介绍，相信大家对于神经网络的框架模式有了一定的了解，而这一章我准备来给大家介绍一下掌握神经网络所需的数学基础。
自然语言处理--------jieba分词（文章中含有源码）
#TODO jieba 一个自然语言处理工具包 ，除了jieba还有 HanLP 和 LTKimport jieba#TODO 词、句 匹配#全模式seg_list=jieba.cut("我喜欢吃酸菜鱼",cut_all=True)print("全模式: "+"/".
100天精通Python（基础篇）——第32天：日志标准库logging【文末送书两本】
Python基础之日志标注库logging，文末送书两本加入我一起学习进步，一个人可以走的很快，一群人才能走的更远！
高斯朴素贝叶斯分类的原理解释和手写代码实现
朴素贝叶斯假设每个参数（也称为特征或预测变量）具有预测输出变量的独立能力。所有参数的预测组合是最终预测，它返回因变量被分类到每个组中的概率，最后的分类被分配给概率较高的分组（类）。
(数据挖掘 —— 无监督学习（聚类）
数据挖掘 —— 无监督学习（聚类）1. K-means1.1 生成指定形状的随机数据1.2 进行聚类1.3 结果2. 系统聚类2.1 代码2.2 结果3 DBSCAN3.1 参数选择3.2 代码3.3 结果1. K-meansK-Means为基于切割的聚类算法1.1 生成指定形状的随机数据impo
python数据分析基础006 -利用pandas带你玩转excel表格（上篇）
利用pandas操作excel表格,建议收藏！！
【摸鱼神器】基于python的BOSS识别系统
摸鱼神器！基于python的BOSS识别系统前言一、整体设计二、调用摄像头三、人脸识别1. 构建白名单库2. 人脸匹配四、切换屏幕五、完整代码写在最后前言Tip:本文仅供技术学习和参考，切勿滥用。珍爱工作，从我做起，滴滴~试想这样一个场景：一天，风和日丽，波澜不惊。你正在愉快地摸着鱼，是如此的惬意，
多任务学习中的网络架构和梯度归一化
多任务学习（Multi-task learning, MTL），旨在用其他相关任务来提升主要任务的泛化能力，多个任务共享一个结构并在一次正向传递中产生多个推理。
python数据分析—— pandas
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数据挖掘 —— 有监督学习（分类）1. KNN分类算法2. 决策树分类算法3. SVM算法简介4. 分类——集成算法4.1 随机森林参数介绍4.2 Adaboost算法参数介绍5 总结1. KNN分类算法预备知识：KD-Tree算法 (KDimensional Tree)在空间中寻找与目标点距离最
无人驾驶路径规划（一）全局路径规划 - RRT算法原理及实现
前言：由于后续可能要做一些无人驾驶相关的项目和实验，所以这段时间学习一些路径规划算法并自己编写了matlab程序进行仿真。开启这个系列是对自己学习内容的一个总结，也希望能够和优秀的前辈们多学习经验。一、无人驾驶路径规划众所周知，无人驾驶大致可以分为三个方面的工作：感知，决策及控制。路径规划是感知和控
