熊猫适应交叉乘法可以通过以下几个步骤实现:
深入理解推荐系统:Fairness、Bias和Debiasmp.weixin.qq.com
深度学习背后的核心有标量、向量、矩阵和张量这 4 种数据结构,可以通过使用这些数据结构,以编程的方式解决基本的线性代数问题
向量是2D、3D数学研究的标准工具,在3D游戏中向量是基础。因此掌握好向量的一些基本概念以及属性和常用运算方法就显得尤为重要。在本篇博客中,马三就来和大家一起回顾和学习一下Unity3D中那些常用的3D数学知识。
这几天都在抽空学OpenGL、敲leetcode和看games,这里留点笔记给以后复习
矩阵就是由多组数据按方形排列的阵列,在3D运算中一般为方阵,即M*N,且M=N,使用矩阵可使计算坐标3D坐标变得很方便快捷。下面就是一个矩阵的实例:
在涉及到计算机视觉的几何问题中,我们经常看到齐次坐标这个术语。本文介绍一下究竟为什么要用齐次坐标?使用齐次坐标到底有什么好处?
线性可分的定义:线性可分就是说可以用一个线性函数把两类样本分开,比如二维空间中的直线、三维空间中的平面以及高维空间中的超平面。(所谓可分指可以没有误差地分开;线性不可分指有部分样本用线性分类面划分时会产生分类误差的情况。)
games101的第四节课讲了三维变换和观察变换,我们这里先记录一下三维变换的知识,后面再讲观察变换
机器之心&ArXiv Weekly Radiostation 参与:杜伟、楚航、罗若天 本周的重要论文有 MIT 学神胡渊鸣等开源的自动微分版太极以及北大、华为诺亚方舟实验室等主张以加法运算代替深度神经网络中的乘法运算。此外,机器之心联合由楚航、罗若天发起的 ArXiv Weekly Radiostation,在 7 Papers 的基础上,精选本周更多重要论文,包括 NLP、CV、ML 领域各 10 篇精选,并提供音频形式的论文摘要简介。 目录: AdderNet: Do We Really Need M
如标题所言都是些很基础但是异常重要的数学知识,如果不能彻底掌握它们,在 3D 的世界中你将寸步难行。
点乘的结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角 结果为数,且为标量 例: A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1+a2b2+a3b3
由于点云具有无序,不规则,无拓扑结构的特点,因此可以利用多个二维图像通过三维到二维投影来表示三维点云的几何特征。用图像表示特征可以提供稳定的信息,多个投影角度可以弥补投影过程中造成的信息丢失投影,实现对空间信息的解码。充分利用三维空间信息取决于三维物理坐标系统的建立,但传感器的坐标系统没有抵抗旋转的能力。
如果你到现在搞不懂这两个符号的区别,这问题就跟学英语记不住周一到周日的正确拼写一样严重,那么就非常有必要花3分钟跟着这篇文章复习一遍。
在数学中,数量积(dot product; scalar product,也称为点积)是接受在实数R上的两个向量并返回一个实数值标量的二元运算。它是欧几里得空间的标准内积。
可以使用 " 线性 常系数 差分方程 " 描述 系统 " 输入序列 " 与 " 输出序列 " 之间的关系 ,
numpy中数据表示有数组和矩阵两种数据类型,他们的乘法计算也是多种形式,下面我们主要来说一下numpy中的乘法计算 numpy.ndarray 运算符 *用于计算数量积(点乘),函数 dot()用于计算矢量积(叉乘) 数量积就是点积,也就是对应位置相乘,矢量积就是我们通常所说的矩阵乘法,下面是例子 import numpy as np a = np.arange(1,5).reshape(2,2)#[[1, 2], [3, 4]] b = np.arange(5,9).reshape(2,2)#
Unity当中经常会用到向量的运算来计算目标的方位,朝向,角度等相关数据,下面咱们来通过实例学习下Unity当中最常用的点乘和叉乘的使用。
经常关注我公众号的读者应该还记得之前写了5课关于嵌入式人工智能的文章,可以点击这里查看(文章末尾有前4节课时的推荐),前5节课时都在讲一个主题,即如何识别物体。照着这5节课时学习相信初学人工智能的你已经掌握了如何在嵌入式端利用已有的模型去识别物体。 这里将手把手和大家分享第二个主题---如何训练模型。针对这一主题暂时准备5节课,分别是: 《训练之前的简单机器学习的知识点准备工作》 《运行一个demo》 《在GPU上如何训练》 《准备训练数据》 《利用训练的模型识别物体》 下面开始如何训练模型这一主题的第一节
向量叉积(Cross product)又译为交叉积(交叉积的名称来自于其运算规则,因为两个向量作叉积运算时,是把向量的元素交叉相乘;当然其计算符号a×b刚好也是叉叉),也可称为外积,因为叉积会产生新的一维向量。两个向量确定了一个二维的平面,叉积又会产生垂直于这个平面的向量。
矩阵在图形学里常用于表示变换(Transformations),比如 translation,rotation,shear,scale等。
一般有两种算法来计算平面上给定n个点的凸包:Graham扫描法(Graham’s scan),时间复杂度为O(nlgn);Jarvis步进法(Jarvis march),时间复杂度为O(nh),其中h为凸包顶点的个数。这两种算法都按逆时针方向输出凸包顶点。
Basic Join Operation--comma-separated join(叉乘,都乘到N*M,N,M分别是两个表的条数)
本文主要讲解三角形绘制算法的推导和思路(只涉及到一点点的向量知识),最后会给出代码实现,大家放心的看下去就好。
Transformer最近在低级视觉任务中获得了相当大的普及,包括图像超分辨率(SR)。这些网络利用自注意力利用不同维度、空间或通道,并取得了令人印象深刻的性能。这启发我们在Transformer中结合这两个维度,以获得更强大的表示功能。
Join 连接在日常开发用得比较多,但大家都搞清楚了它们的使用区别吗??一文带你上车~~ 内连接 inner join 内连接是基于连接谓词将俩张表(如A和B)的列组合到一起产生新的结果表,在表中存在
点乘: 点乘的结果是一个实数 a·b=|a|·|b|·cosx x为a,b的夹角 结果为数,且为标量 例: A=[a1,a2,a3],B=[b1,b2,b3] A·B=a1b1+a2b2+a3b3 差乘: 当向量a和b不平行的时候其模的大小为 |a×b|=|a|·|b|·sinx (实际上是ab所构成的平行四边形的面积) 方向为 a×b和a,b都垂直 且a,b,a×b成右手系当a和b平行的时候,结果为0向量 叉乘结果为矢量,且方向与为A、B矢量均垂直的方向。 A×B=[a
本篇是看完《游戏编程算法与技巧》后做的笔记的上半部分. 这本书可以看作是《游戏引擎架构》的入门版, 主要介绍了游戏相关的常见算法和一些基础知识, 很多知识点都在面试中会遇到, 值得一读.
在CAD二次开发中, 正确的使用数学库是十分重要的, 我们不需要会很多数学知识, 只要会普通的四则运算和调用mxcad提供的api即可,通过[快速入门]了解了打开图纸后,如果要对图形进行处理,就需要各种计算, mxcad提供了一些类来参与计算或者表示一些数据结构,相关的API查询如下:
如果将数据存储在关系数据库中,最好将数据规范化,通常需要将数据拆分为通过键逻辑连接的多个表。大多数非简易的查询都需要多个表的连接来完成。本文简要介绍了SQL连接,重点介绍了内连接和外接之间的区别。
换种表达方式,线性无关是说:其中任意一个向量都不在其他向量张成空间中,也就是对所有的
之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张
由于无法感觉到按键,我们依靠视觉将手指移至正确的位置并检查错误,这是我们无法在同一时间进行一系列动作。
前言 之前在工作中需要用仿射变换的方式来实现,用给定的bounding box(标注框)从一张图片 中扣出特定的区域,然后做旋转和缩放等特定操作。然后在网上搜索了一下与仿射变换相关的资料, 看了仿射变换的思想和一些例子,然后结合手头上的代码,做了一些实验,最后终于搞懂了如何实现。 实验代码(提供C++、Scala和Python三种语言的实现): 码云地址 Github地址 正文 根据给定的标注框从原图中裁剪出物体并且对裁剪出的图片做各种随机旋转和缩放变换, 如果这几个步骤
在翻以前oschina上写的博客的时候,看到这篇觉得还挺有趣的,就重新修改并添加一些新的内容发到再公号上。
本文基于阿里推荐 DIN 和 DIEN 代码,梳理了下深度学习一些概念,以及TensorFlow中的相关实现。
一、mxnet安装 (以下均为mac环境) 有二种方式: 1.1 用conda安装 1 #创建gluon目录 2 mkdir gluon-tutorials && cd gluon-tutorials 3 4 #下载源代码 5 curl https://zh.gluon.ai/gluon_tutorials_zh.tar.gz -o tutorials.tar.gz 6 7 #解压 8 tar -xzvf tutorials.tar.gz && rm tutorials.tar.gz
一、基本 1.数据管理 vector:向量 numeric:数值型向量 logical:逻辑型向量character;字符型向量 list:列表 data.frame:数据框c:连接为向量或列表 length:求长度 subset:求子集seq,from:to,sequence:等差序列rep:重复 NA:缺失值 NULL:空对象sort,order,unique,rev:排序unlist:展平列表attr,attributes:对象属性mode,typeof:对象存储模式与类型names:对象的名字属
这里的A表示minor alllel, a表示major allel,以major allel为参照,用minor alllel的频数去除以参照的频数。然后用case组的比值除以control组的比值就可以得到odd ratio的值了。
深度学习模型被广泛应用到各种领域,像是图像分类,自然语言处理,自动驾驶等。以ResNet,VGG为代表的一系列深度网络在这些领域上都取得了不错的效果,甚至超过人类的水平。然而,Szegedy等人在2014年的工作(Intriguing properties of neural networks)揭示了深度网络的脆弱性(vulnerability),即在输入上做一些微小的扰动(perturbation)就可以令一个训练好的模型输出错误的结果,以下面这张经典的熊猫图为例:
近期研究已证明:利用统一的多场景模型相比单场景模型更适用于场景复杂的大规模商业平台。然而大部分多场景模型都面临场景区分建模不充分、随着场景数量增加效果下降,缺乏可解释性等问题。并且现存的所有多场景模型在对各场景区分建模时,都没有考虑过显示特征交互问题,这限制模型的表达能力且影响到模型性能。
选自ML Blog of Berkeley 作者:Daniel Geng、Rishi Veerapaneni 机器之心编译 参与:陈韵竹、刘晓坤、李泽南 用于「欺骗」神经网络的对抗样本(adversarial example)是近期计算机视觉,以及机器学习领域的热门研究方向。只有了解对抗样本,我们才能找到构建稳固机器学习算法的思路。本文中,UC Berkeley 的研究者们展示了两种对抗样本的制作方法,并对其背后的原理进行了解读。 通过神经网络进行暗杀——听起来很疯狂吧?也许有一天,这真的可能上演,不过方式
📷 『音视频技术开发周刊』由LiveVideoStack团队出品,专注在音视频技术领域,纵览相关技术领域的干货和新闻投稿,每周一期。 策划 / LiveVideoStack 架构 Hulu 视频QoS优化策略 QoS直接关系到用户体验,如何提升QoS就成为视频平台技术实力的体现。本文来自Hulu全球高级研发经理、视频编解码与传输领域资深专家傅徳良在LiveVideoStackCon 2017上的分享。尽管Hulu提供服务的网络环境与国内大相径庭,但其相关QoS保障策略依然值得借鉴。 微博短视频服务优化实
在 ITS 的其他应用中引入了几种有用的 deep RL 机制。智能交通系统中 AI 的一个主要应用领域是自动驾驶,其中深度强化学习在该领域起到了非常关键的作用。Deep RL 方法能够应用到自主控制问题的多个方面,包括匝道计量、车道变换、速度加减速和交叉口通行等(见表四)。
用脚印识别大熊猫技术 来源:新华网 研究人员开发出一种新技术,可以通过大熊猫的脚印来识别其身份和性别。 📷 传统的“咬节法”利用大熊猫粪便中尚未消化的竹子皮表面残留的大熊猫牙齿咬痕来判断其身份,往往不够精确。利用粪便做DNA检测也可以精确识别动物的身份,但是成本昂贵。 与人类的指纹类似,每个动物的脚印都是独一无二的。研究人员于是开发出一种名为“脚印识别技术”的交互式软件工具,可以用来“阅读”和分析大熊猫脚印的数字图像。 在中国大熊猫保护研究中心进行的现场测试显示,这种技术识别大熊猫身份及其性别的准确率超过9
交通信号灯是指挥交通运行的信号灯,也称红绿灯,由红灯、绿灯、黄灯组成。红灯表示禁止通行,绿灯表示准许通行,黄灯表示警示。三种颜色的指示灯亮的时间并不是随意设置的,合理的设置各个指示灯的时间,可以有效地疏导交通流量、提高道路通行能力,减少交通事故。本文主要通过使用博途软件、西门子S7-300编辑红绿灯的控制逻辑程序来讲解指示灯控制流程工作,以便在后续的研究过程中更熟悉设备运行。
之前说接下来要写下机器学习的总结,但是回看了下吴恩达的机器学习发现没有太多总结的必要,往上的笔记已经很足够了(摸了)。那么从这篇开始就来记录我心心念念已久的图形学内容
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