而本文作者则进一步提出一个好的指标可能不仅涉及平均损失函数极小值附近的平坦度，还涉及两个平坦度指标之间的比率。...然后，我回到起点，思考如何构建与结构不相关的泛化指标，例如考虑平坦度比率。 最后，我想到，可以从基本原理的角度开发一个泛化的局部测量指标。所得到的度量取决于从不同小批量中计算的梯度的数据和统计特性。...以我的直觉，有一种实现不变性的好思路，即考虑两个值的比率——也许是两个平坦度的值——这两个值以同样的方式受参数重设的影响。 我认为，比较单一小批量损失函数的平均平坦度和平均损失函数的平坦度很有意义。...我们如何利用这种想法，提出某种基于小批量，特别是依据函数锐度或局部偏导数而构建的泛化能力度量方法？ 首先，我们考虑随机过程 f(θ)，这可以通过评估一个随机小批量的损失函数得到。...为了简化问题，我们首先假定从这个过程中得到的每个 f(θ) 都是凸函数，或者至少有一个唯一的全局极小值。在这个随机过程中，如何描述模型从一个小批量到另一个小批量的泛化能力？
【算法介绍】 基于YOLOv5的西红柿成熟度检测系统是一个利用先进深度学习技术的创新项目，旨在提高西红柿成熟度检测的准确性和效率。...该系统通过收集并预处理大量不同成熟度的西红柿图像数据，训练YOLOv5模型以识别和定位图像中的西红柿，并判断其成熟度。...系统能够自动分析图像，识别出西红柿并标注其成熟度，以可视化的方式呈现给用户。这一系统不仅提高了检测的准确性和效率，还降低了人力成本和时间成本，为农业生产提供了科学指导和决策支持。...总之，基于YOLOv5的西红柿成熟度检测系统是现代农业智能化、自动化的重要工具，具有广阔的应用前景。...环境后，并切换到源码目录，执行python main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可 【提供文件】 python源码 yolov5s.onnx模型（不提供pytorch模型） 训练的map
】 在目标检测任务中，评估模型的性能是至关重要的。...P（精确度Precision）： 精确度是模型预测为正样本的实例中，真正为正样本的比例。...在目标检测任务中，更高的IoU阈值意味着模型需要更准确地定位目标对象。mAP50-95的计算考虑了从宽松到严格的多个IoU阈值，因此能够更全面地评估模型的性能。...这些指标共同构成了评估目标检测模型性能的重要框架。通过比较不同模型在这些指标上的表现，可以判断哪个模型在实际应用中可能更有效。...main.py即可运行启动界面，进行相应的操作即可 【提供文件】 python源码 yolo11n.pt模型 训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png) 测试图片（在
此时要求的精度是很低的。通过极限 ，这也符合实际的物理意义，评估算法的性能是在大量输入数据上，必要的时候可以使用洛必达法则：极限是0：这意味着 ， 的时间复杂度小于 。...极限是不为零的常数：这意味着 ， 和 的时间复杂度相等。极限是无穷大：这意味着 ， 的时间复杂度大于 。极限摆动：二者大小关系不确定，这种情况在计算机中算法中不存在。...由于只评估时间复杂度而不评估空间复杂度，还假设模型机有无限的内存。显然这个模型有些缺点。很明显，在现实生活中不是所有的运算都恰好花费相同的时间。...三、计算运行时间的一般方法当然最好的方法是将两个程序都写出来并运行来比较时间，下面介绍在运行之前如何对两个时间复杂度明显不同的程序进行区分。为了简化分析将采用如下约定：不存在特定的时间单位。...S1和S2中运行时间长着的总的运行时间。
以下的python操作的时间复杂度是Cpython解释器中的。其它的Python实现的可能和接下来的有稍微的不同。 一般来说,“n”是目前在容器的元素数量。...“k”是一个参数的值或参数中的元素的数量。 （1）列表：List 一般情况下，假设参数是随机生成的。 在内部，列表表示为数组。在内部，列表表示为数组。...最大的成本来自超出当前分配大小的范围（因为一切都必须移动），或者来自在开始处附近插入或删除某处（因为之后的所有内容都必须移动）。...平均情况假设参数中使用的键是从所有键集中随机选择的。 请注意，有一种快速的命令可以（实际上）仅处理str键。 这不会影响算法的复杂性，但是会显着影响以下恒定因素：典型程序的完成速度。...参考：https://wiki.python.org/moin/TimeComplexity
作者 | InfoQ 研究中心 在当今飞速发展的科技领域，技术的选择与应用至关重要。人工智能、云原生等技术的发展将走向何方？市场需求又会有怎样的变化？如何以直观的方式体现中国技术领域的成熟度？...1 构建之道——技术成熟度曲线的智慧蓝图 中国技术成熟度评估曲线不仅是一张图片，而是背后有着数据算法支撑和专家智慧凝聚的评估工具。...这种广泛性的覆盖意味着，在技术和市场的快速变化中，评估曲线能够更全面地捕捉到不同技术领域的发展态势和趋势。...2 洞察技术未来——技术成熟度评估曲线的应用与价值 技术成熟度评估曲线的价值主要体现在其为技术选型和决策过程提供了一个持续更新、多角度的参照体系。...该报告不仅详尽阐述了评估曲线的构建原理及其在实际应用中的巨大价值，还提供了对各技术领域成熟度的深入分析和独到见解。点击「阅读原文」，下载完整报告，开启您的探索之旅。
百度指数(Baidu Index) 是以百度海量网民行为数据为基础的数据分析平台，它能够能够告诉用户：某个关键词在百度的搜索规模有多大，一段时间内的涨跌态势以及相关的新闻舆论变化，关注这些词的网民是什么样的...百分十先生分享过如何使用uiautomation采集百度指数：百度指数 如何批量获取？...本文不演示如何使用UI自动化工具采集百度指数，为了采集更简单将直接读取并解析接口。...，比如我们对比一个python和Java最近一周的指数： 当鼠标移动到每天的坐标上时会显示当天的数据，例如： 如果我们采用UI自动化的方式，至少得模拟移动到每天的坐标。...打开开发者工具，重新查询发现获取数据的接口： 实际的指数数据就存储在这个data字段中，但是以某种加密方式加密了。 然后注意第二个接口的某个参数与当前接口返回的数据某个值一致。
我们认为数据中台的成熟度评估应该从文中的七个维度入手。...我如何知道这些结果是好还是不好？接下来我该如何调整？ 我如何根据现在数据中台建设的情况来进行下一年的规划呢？...也就是说，现实中，他们需要一个数据中台的成熟度评估，来对中台的建设做一个全面的体检，这既是一次结果的盘点，也是为未来的规划提供输入。...近期和同事一起做数据中台成熟度的研究分析，也对服务过的组织做过调研和评估，我们认为数据中台的成熟度评估应该从以下七个维度入手。 ?...7 块，这个时候需要做的就是对维度进行合并或者拆分，总的来说，数据中台成熟度的评估既可以反映组织结构（主要指数据部门或者中台部门）是否合理，又不能完全脱离现有的结构进行设计和评估。
该论文从一个全新的视角——因果关系的角度来探讨推荐系统中的流行度偏差问题。...这些方法能起到一定的去偏效果，但也有一定的局限性，这些方法缺乏对物品流行度如何影响每个特定交互的细粒度考虑，也缺乏对流行度偏差机制的系统理解。...文章认为，消除流行度偏差的关键是了解物品流行如何影响每次交互，而不是盲目地将增加长尾物品的权重。 三、方法介绍 方法介绍共分为三部分：因果图的建立、建模因果效应、消除流行度影响。...，当前的大部分推荐系统主要关注图2(a)中的用户-物品匹配因素，而忽略了物品流行度如何影响交互概率，如果两个物品对于一个用户的匹配度相同，流行程度越大的物品越有可能被该用户知道并消费，因此文章在因果图中加入...五、实验结果 该文从因果推理的角度去消除推荐系统中的流行度偏差，设计出了模型无关的去偏框架 ，该方法根据因果图进行多任务训练，评估不同因素对排名分数的贡献，并采用反事实推理的方法来估计从物品信息到排名分数的直接影响
今天使用AI写了一篇关于提升百度权重的方法，至于如何提高网站在百度搜索中的排名、百度SEO优化技巧以及提升网站的百度权重都是每一个站长都想要达成的目标，这也能够带来更多的访问量和排名，进而增加网站的曝光度和受众数量...那么，如何才能够提升自己的百度权重呢？下面就从几个方面进行介绍。...站长需要不断优化自己网站的内容，不断更新自己的文章，以保持网站的活跃度和与时俱进。 建立高质量的外部链接 高质量的外部链接是提高百度权重的重要途径之一。...站长可以通过发布有关自己网站的内容或者与其他社交媒体进行合作宣传，提高网站的知名度和流量，以此提高百度的搜索排名和网站的权重值。 提供优质的用户体验 对于任何一个网站而言，用户体验都是非常重要的。...当然，提高百度权重也需要时间的积累，需要站长耐心、努力地去做，并且不断更新自己的网站内容，才能取得最终的成功。
该论文从一个全新的视角——因果关系的角度来探讨推荐系统中的流行度偏差问题。...为此，该论文用因果图来描述推荐过程中的重要因果关系，在模型训练过程中，论文采行多任务学习的方式，建模每一项因果关系对于推荐得分的贡献，并在模型测试过程中采用反事实推理的方法来消除流行度对于推荐的影响。...这些方法能起到一定的去偏效果，但也有一定的局限性，这些方法缺乏对物品流行度如何影响每个特定交互的细粒度考虑，也缺乏对流行度偏差机制的系统理解。...文章认为，消除流行度偏差的关键是了解物品流行如何影响每次交互，而不是盲目地将增加长尾物品的权重。 三、方法介绍 方法介绍共分为三部分：因果图的建立、建模因果效应、消除流行度影响。...五、实验结果 该文从因果推理的角度去消除推荐系统中的流行度偏差，设计出了模型无关的去偏框架 ，该方法根据因果图进行多任务训练，评估不同因素对排名分数的贡献，并采用反事实推理的方法来估计从物品信息到排名分数的直接影响
库库降噪，但是是如何测量的，没有说明，其实这个数据在分频段看，不是一个好成绩 华为是恒玄科技的BLE SOC，果子是自家的H1： BES恒玄科技BES2700ZP蓝牙音频SoC，降噪也是DSP的 苹果H1...但不轰头 100–500 Hz 稳定在 98~100 dB 全段略高 1~2 dB 无明显变化 中频偏暖，主导语音区 1k–3k Hz 平滑上升至 110 dB 左右 类似红线 稍稍提前上升 主语音清晰度频段...与实际 Apple / Huawei 录音做感知特性对比： Apple 与 Huawei 耳机降噪后录音的频谱清晰度与谐波分布对比 内容 Apple（红） Huawei（蓝） 曲线 STFT 幅度谱平均...结论 评估维度 Apple 低频降噪能力 较好 频谱一致性 均匀 高频残留 略保留 听感自然度 类白噪声 综合来看，Apple 降噪耳机在低频抑制、频谱均匀性和残余平坦度方面表现更优，在静谧空间中具有更好的人耳主观听感...Apple 的波形更平滑，暗示其可能在低频或环境噪声抑制上更强。 Huawei 的波形存在轻微的波动，可能保留了一些背景或低频噪声。
Python编程：如何计算两个不同类型列表的相似度 摘要 在编程中，经常需要比较两个列表的相似度，尤其是当这两个列表包含不同类型的元素时。...本文将介绍如何使用Python计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们将深入探讨这些方法，并提供代码示例，帮助您更好地理解并应用这些技巧。...常见的算法包括Levenshtein距离、Jaccard相似度和编辑距离等。接下来，我们将介绍这些方法，并提供相应的Python代码示例。...小结 本文介绍了如何计算两个不同类型列表的相似度，包括数字类型和字符串类型的情况。我们涵盖了各种相似度计算方法，并提供了相应的Python代码示例。...表格总结 类型 相似度算法 数字类型 欧几里得距离、曼哈顿距离 字符串类型 Levenshtein距离、Jaccard相似度 总结与未来展望 通过本文的学习，读者可以掌握如何计算两个不同类型列表的相似度
由于评估损失函数成本高昂（需要循环遍历训练集中的所有数据点），因此该领域的研究仍然主要是理论性的。...进而，本文探索了神经损失函数的非凸结构与其可训练性的关系，以及神经极小值（即它们的尖锐度/平坦度和周遭的形状）的几何如何影响其泛化能力。...然后，本文通过可视化来探索由不同方法发现的极小值的尖锐度/平坦度，以及网络架构选择（跳过连接的使用、过滤器数量、网络深度）对损失函数的影响。...本文提出的过滤器归一化方案用于比较两个图的尖锐度/平坦度。 ? 图 2：通过对 VGG-9 使用小批次和大批次方法得到的解的 1D 线性差值。蓝线是损失值，红线是准确率。...实线是训练曲线，虚线是测试曲线。小批次在横坐标的 0，大批次在横坐标的 1。 ? 表 1：VGG-9 使用不同的优化算法和超参数在 CIFAR-10 上的测试误差。 ? 图 3：权重的直方图。
由于评估损失函数成本高昂（需要循环遍历训练集中的所有数据点），因此该领域的研究仍然主要是理论性的。...进而，本文探索了神经损失函数的非凸结构与其可训练性的关系，以及神经极小值（即它们的尖锐度/平坦度和周遭的形状）的几何如何影响其泛化能力。...然后，本文通过可视化来探索由不同方法发现的极小值的尖锐度/平坦度，以及网络架构选择（跳过连接的使用、过滤器数量、网络深度）对损失函数的影响。...本文提出的过滤器归一化方案用于比较两个图的尖锐度/平坦度。 图 2：通过对 VGG-9 使用小批次和大批次方法得到的解的 1D 线性差值。蓝线是损失值，红线是准确率。实线是训练曲线，虚线是测试曲线。...研究表明，当神经网络很深或没有跳过连接的时候，损失函数的曲面会从凸面的、平滑的转变成杂乱的、尖锐的，进而大大降低泛化能力和可训练性。
在不同阶数和频段设置下的频率响应特性（以 dB 为单位）： 阶数 通带平坦度 截止陡峭性 2 阶 较缓 过渡区宽、衰减慢 4 阶 较陡 实用性好、实时系统常用 6 阶 非常陡 延迟更高，适合离线分析...Butterworth 滤波器优点： 最大通带平坦性，无波纹，控制简单、标准工具箱中默认选择，支持 IIR 实现，适用于嵌入式系统 Butterworth 带通滤波器的两个关键响应特性 零极点图（Z-Plane...最紧凑 有（通带+阻带） 最陡（最短阶数实现） 滤波器资源有限时最优折中方案 Butterworth 滤波器的通带最平坦，但过渡带最宽。...（±） FIR 延迟非常小，且基本恒定 橙线（方点） IIR 阶数 ×10（对齐复杂度） 峰值偏移样本数（±） IIR 延迟较大，且变化不规律 峰值振幅的衰减趋势 ERP 信号在通过不同复杂度的 FIR...与 IIR 滤波器 后，其峰值振幅的衰减趋势： 曲线 峰值衰减趋势 随复杂度变化 波形保真性 FIR（蓝线） 随 tap 数增加略有衰减 非线性，部分 tap 数最优 保真性好，稳定性高 IIR（橙线
前言 今天使用AI写了一篇关于提升百度权重的方法，百度作为最大中文搜索引擎至于如何提高网站在百度搜索中的排名、百度SEO优化技巧以及提升网站的百度权重都是每一个站长都想要达成的目标，这也能够带来更多的访问量和排名...那么，如何才能够提升自己的百度权重呢？下面就从几个方面进行介绍。...站长需要不断优化自己网站的内容，不断更新自己的文章，以保持网站的活跃度和与时俱进。 建立高质量的外部链接 高质量的外部链接是提高百度权重的重要途径之一。...站长可以通过发布有关自己网站的内容或者与其他社交媒体进行合作宣传，提高网站的知名度和流量，以此提高百度的搜索排名和网站的权重值。 提供优质的用户体验 对于任何一个网站而言，用户体验都是非常重要的。...当然，提高百度权重也需要时间的积累，需要站长耐心、努力地去做，并且不断更新自己的网站内容，才能取得最终的成功。
百度爱番番是什么？百度爱番番是应用百度强大AI能力，帮助企业实现营销数字化、自动化、智能化，为企业提供拓客、集客、管客的一站式智能解决方案，助力企业营销变得专业且智能。...图片百度爱番番的线索如何自动导入至CRM系统中？...百度爱番番的线索如何自动导入到CRM系统中？可以使用腾讯轻联来实现百度爱番番的线索如何自动导入至CRM系统。...腾讯轻联已接入500+款SaaS应用，实现各类SaaS应用之间的流传，目前支持了以下事件：触发事件：当有新的线索时图片百度爱番番其他自动化场景示例：我们可以通过腾讯轻联将百度爱番番与CRM系统、在线表格...将客户线索信息自动录入至CRM系统中。将客户线索导入在线文档中，便于后续做跟进记录。
由于评估损失函数成本高昂（需要循环遍历训练集中的所有数据点），因此该领域的研究仍然主要是理论性的。...进而，本文探索了神经损失函数的非凸结构与其可训练性的关系，以及神经极小值（即它们的尖锐度/平坦度和周遭的形状）的几何如何影响其泛化能力。...然后，本文通过可视化来探索由不同方法发现的极小值的尖锐度/平坦度，以及网络架构选择（跳过连接的使用、过滤器数量、网络深度）对损失函数的影响。...实线是训练曲线，虚线是测试曲线。小批次在横坐标的 0，大批次在横坐标的 1。 表 1：VGG-9 使用不同的优化算法和超参数在 CIFAR-10 上的测试误差。 图 3：权重的直方图。...研究表明，当神经网络很深或没有跳过连接的时候，损失函数的曲面会从凸面的、平滑的转变成杂乱的、尖锐的，进而大大降低泛化能力和可训练性。
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