剪枝的思路在工程上是一种非常常见的思路，比如前面我们介绍决策树训练的时候就有提到过用剪枝来防止过拟合，在这里我们同样采用这样一种思路，来删除收益过低的一些计算成本。
12月28日，微信发布了V6.6.1新版本，新增了一系列小程序游戏，主推游戏“跳一跳”的每周更新排行榜也激也了一些玩家的刷分热情，现在很多大牛在github上发布了程序代玩的各种语言的实现源代码，那么我们就来讲讲代码的实现原理。
本文介绍了主成分分析（PCA）在降维、特征提取和推荐系统等方面的应用。首先介绍了 PCA 的基本原理和常用算法，然后详细阐述了基于 PCA 的推荐系统设计和实现。最后，介绍了一个基于 PCA 的海量多标记分类算法，该算法可以有效地利用 PCA 进行特征降维和海量数据的处理，具有较高的实用价值。
的特征图.将结果输入到两层具有 400 个神经元节点的全连接层中，然后使用 softmax 函数进行分类--表示 softmax 单元输出的 4 个分类出现的概率。
15.旋转选定目标后要回车一次，角度可以输入正负，正为顺时针。旋转时可以选择复制。
5.3 Boosting【**】 1.boosting集成原理 随着学习的积累从弱到强 2.实现过程 1.初始化训练数据权重，初始权重是相等的 2.通过这个学习器，计算错误率 3.计算这个学习期的投票权重 4.对每个样本进行重新赋权 5.重复前面1-4 6.对构建后的最后的学习器进加权投票 3.bagging集成与boosting集成的区别： 数据方面：
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.09973.pdf
我们马路上的车是怎样拐弯的，这个大家应该都见过（司机转动方向盘，让前面的两个轮子转动一定角度，后面的轮子直接跟着往前滚动）
麦肯锡擅长花式使用正方形，以下是McKinsey Insights APP的两种正方形图表样例。
对于”监督学习”(supervised learning)，其训练样本是带有标记信息的，并且监督学习的目的是：对带有标记的数据集进行模型学习，从而便于对新的样本进行分类。而在“无监督学习”(unsupervised learning)中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础。对于无监督学习，应用最广的便是”聚类”(clustering)。
小脑很久以来便被认为是与大脑紧密合作的伙伴，而且两者在人类的进化历程中都发生了明显的扩张。薄薄的小脑皮层的折叠程度甚至超过了大脑皮层。近日，发表在《美国科学院院刊》PNAS上的一篇研究论文利用超高强度磁场磁共振成像对一名被试的小脑样本进行扫描，并对其进行计算重构，在空间分辨率上可以达到最小的折叠褶皱水平。结果发现小脑的表面积大约相当于大脑表面积的80%。此外，还对一只猴子的脑重复人类中的处理流程，发现其小脑表面积与大脑的比值要远远低于人类小脑，只占大约33%。这些结果表明，小脑可能与进化史中人类的一些特有行为以及认知能力的发展中扮演者重要的角色。本文接下来便对该研究进行解读。
最近anchor free的目标检测方法很多，尤其是centernet，在我心中是真正的anchor free + nms free方法，这篇centernet对应的是"Objects as Points"，不是另外一篇"CenterNet- Keypoint Triplets for Object Detection"。作者xinyi zhou也是之前ExtremeNet的作者。
关于日本排放核污水，在B站看了很多UP主各路跟踪报道和整活儿，有制作末日视频的，有写末日小说的，有奇怪图片创作的，当时的一个想法是难道就只有B友整活没有掘友用技术整活是吗？
「英文标题：Single-cell spatial reconstruction reveals global division of labor in the mammalian liver」
层级聚类（Hierarchical Clustering）是一种基于树形结构的聚类算法，通过将数据点逐步合并成簇，最终形成一棵树形的聚类结构。层级聚类算法可以分为两种：自底向上聚类（Agglomerative Clustering）和自上向下聚类（Divisive Clustering）
目标检测通常采用传统的密集滑窗的方式或者当前主流的铺设锚点框（anchor）的检测方式，但不管哪种方式都不可避免地需要针对特定数据集设计甚至优化滑窗或锚点框超参数，从而增加了训练难度并限制了检测器的通用性。
在过去，小脑以其在运动功能中的关键作用而闻名。然而，越来越多的研究结果强调了小脑在认知功能和神经发育中的重要性。利用4862名被试的7240次神经成像扫描，我们描述并提供了儿童和青少年（年龄范围：6-17岁）的小脑发育模型，6-17岁是大脑发育和神经精神疾病发作的重要时期。除了传统上使用的小脑解剖分割外，我们还基于最近提出的功能分割生成生长模型。在这两种研究中，我们都发现了一个前后生长梯度，反映了与年龄相关的潜在行为和功能的改善，这类似于大脑成熟模式，并为直接相关的小脑-皮质发育轨迹提供了证据。最后，我们说明了目前的方法如何可以用于检测临床样本中的小脑异常。
Sprite Editor 有时候一个Sprite纹理只包含一个图形原素，但是把多个相关的图形一起合并到一个图片中会更方便。例如，这个图片可能包含某一个角色的多个组成部分，或者一个汽车，它的轮子独立于车体移动。Unity提供了一个 Sprite Editor 来让你方便的从一个合成图片里提取元素。 注意： 请确认你想编辑的图形的 Texture Type 已经被设置为 Sprite (2D and UI) 。想要了解导入和设置Sprites，参考 Sprites。 带有多个元素的Sprite纹理，需要在In
论文: DenseBox: Unifying Landmark Localization withEnd to End Object Detection
自从引入 Transformer 以来，其在 NLP 任务中就已被证明拥有卓越的性能。计算机视觉也不例外，近些年，Transformer 的使用在计算机视觉领域也变得非常流行。例如，Carian et al. 的 DETR 目标检测网络提出利用稀疏查询（sparse queries）的方式来搜索图像中的物体。同期工作也大多从 DETR 出发，保留稀疏查询，将 DETR 简单推广到多目标跟踪（MOT）任务中。
早期传统的对象检测方法都是基于滑动窗口的特征分类，自从深度学习来了之后就产生很多基于深度神经网络效果特别好的对象检测网络模型，比如SSD、YOLO、Faster-RCNN等，但是这些模型都有个缺陷就是依赖anchor设置，总的来说anchor设置对模型最终精度有比较明显的影响。本文中作者通过深度神经网络提取高级抽象语义描述把对象检测中图像上各个对象抽象为BLOB对象检测的中心特征点，同时通过卷积神经网络预测每个中心特征点尺度范围，这样就实现了anchor-free的对象检测网络构建，在几个benchmark对象检测数据集上都取得跟anchor-base网络相同甚至更好的效果。而且针对交叉数据集验证表明该方法有杰出的泛化能力。
K-means聚类算法思路非常易懂 算法描述： 1、假定我们要对N个样本观测做聚类，要求聚为K类，首先选择K个点作为初始中心点； 2、接下来，按照距离初始中心点最小的原则，把所有观测分到各中心点所在的类中； 3、每类中有若干个观测，计算K个类中所有样本点的均值，作为第二次迭代的K个中心点； 4、然后根据这个中心重复第2、3步，直到收敛（中心点不再改变或达到指定的迭代次数），聚类过程结束。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。
大家好，我是花哥，前面的文章我们介绍了人工智能、机器学习、深度学习的区别与联系，指出了如今的人工智能技术基本上就是指机器学习。
Anchor-free 的检测算法可分为anchor-point的算法和key-point的算法。Anchor-point 检测器通过预测目标中心点，边框距中心点的距离或目标宽高来检测目标，本质上和anchor-based算法相似，此类算法有FCOS，CenterNet等；而key-point方法是通过检测目标的边界点（如：角点），再将边界点组合成目标的检测框，典型的此类算法包括CornerNet, RepPoints等。
编译 | AI科技大本营 参与 | 刘 畅 编辑 | 明 明 【AI科技大本营导读】聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。理论上，属于同一类的数据点应具有相似的属性或特征，而不同类中的数据点应具有差异很大的属性或特征。聚类属于无监督学习中的一种方法，也是一种在许多领域中用于统计数据分析的常用技术。 在数据科学中，我们可以使用聚类分析，来获得一些有价值的信息。其手段是在应用聚类算法时，查看数据点会落入哪些类。现在，我
当我们进行单细胞数据分析时，应该始终从质量控制步骤开始，首先清理数据，以确保数据足以回答研究的问题。在此步骤之后，通常会继续进行定位（比对）或基因组组装步骤，具体取决于是否有参考基因组可供使用。
因为我将训练好的模型已经放入./runs/train/exp_1000/weights/路径下了，如果自己训练了模型后，记得修改为自己的模型路径。
今天给大家介绍斩获CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention的YOLO v2的论文，YOLO9000:Better, Faster, Stronger。准确来说这篇论文提出了两个模型：YOLO v2和YOLO9000，本篇论文主要的工作可以概括为2步：
本文为雷锋字幕组编译的技术博客，原标题The 5 Clustering Algorithms Data Scientists Need to Know，作者为George Seif。
近年来，基于Transformer的模型由于其强大的建模能力以及对语义类和实例类的统一表示为全局二值掩码，在全景分割中占据主导地位。 在本文中，我们回顾了纯粹的卷积模型，并提出了一种新的结构MaskConver，它通过预测物体和物体的中心来完全统一物体和物体的表示。在这种程度上，它创建了一个轻量级类嵌入模块，当多个中心共存于同一位置时，可以打破这种联系。
本文利用Allegro，以制作LMK00338 的贴片PCB封装(WQFN)为例进行说明。
聚类是一种关于数据点分组的机器学习技术。给出一组数据点，我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到特定的组中。理论上，同一组中的数据点应具有相似的属性或特征，而不同组中的数据点应具有相当不同的属性或特征（即类内差异小，类间差异大）。聚类是一种无监督学习方法，也是一种统计数据分析的常用技术，被广泛应用于众多领域。 在数据科学中，我们可以通过聚类算法，查看数据点属于哪些组，并且从这些数据中获得一些有价值的信息。今天，我们一起来看看数据科学家需要了解的 5 种流行聚类算法以及它们的优缺点。 一、K 均值聚类 K-
最新被CVPR 2022收录的一篇论文中，提供了一种粗点优化的新思路，将多类别多尺度定位问题从精确的点标注泛化到任意的粗点标注，第一次从算法角度减轻语义差异。
作者丨龙场悟道 来源丨知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/273646465 编辑丨AiCharm
图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。现有的图像分割方法主要分以下几类：基于阈值的分割方法、基于区域的分割方法、基于边缘的分割方法以及基于特定理论的分割方法等。从数学角度来看，图像分割是将数字图像划分成互不相交的区域的过程。图像分割的过程也是一个标记过程，即把属于同一区域的像素赋予相同的编号。
上图例为一艘货运船上装载了若干个危险品模型，它们有一个空父级，给该父级物体添加BoxCollider碰撞盒时其Size默认大小为1， 如何给父物体添加BoxCollider碰撞盒时使其Size大小自适配包含所有子物体模型，而不是手动去调整该BoxCollider大小？
《YOLO9000：Better，Faster，Stronger》 论文：https://arxiv.org/abs/1612.08242
paper：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks Tensorflow-faster r-cnn github:Tensorflow Faster RCNN for Object Detection
今天将分享脊柱疾病智能诊断完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
制作一张看起来像车轮辐条的图表，每个数据点的线从中间的同一点开始，向不同的方向出去，线的长度表示数据点的值。
在站酷关于C4D的样条约束文字设计教程自己注到的共有三篇， 设计文章写的都非常细致，效果也都是各有长的，有很多学习点 然后最近本人也在国外设计B站看到了几位国外大神的同类设计， 发现还可以更加进化一些，于是乎就有了今天的文章咯……
聚类分析，也称为聚类，是一种无监督的机器学习任务。与监督学习不同，聚类算法仅依赖输入数据，并致力于在特征空间中找到自然的组或群集。这些群集通常是特征空间中的密度区域，其中同一群集的数据点比其他群集更紧密地聚集在一起。
本文研究三维点云的标记问题。介绍了一种基于三维卷积神经网络的点云标记方法。我们的方法最大限度地减少了标记问题的先验知识，并且不像大多数以前的方法那样需要分割步骤或手工制作的特征。特别是，我们提出了在培训和测试过程中处理大数据的解决方案。在包含7类对象的城市点云数据集上进行的实验显示了我们应用程序的鲁棒性。
看过前几天【CNN调参】目标检测算法优化技巧的同学应该知道，ASFF的作者在构建Stronger YOLOV3 BaseLine的时候就用到了Guided Anchoring这种Trick。这篇论文题目为《Region Proposal by Guided Anchoring》，中了CVPR 2019。这篇论文提出了一种新的Anchor生成方法Guided Anchoring，不同于以前的固定Anchor或者根据数据进行聚类Anchor的做法，通过Guided Anchoring可以预测Anchor的形状和位置得到稀疏的Anchor，另外作者提出了Feature Adaption模块使得Anchor和特征更加匹配。论文作者也在知乎上清晰的介绍了这项工作，感兴趣可以去看看作者是如何思考的。地址为：https://zhuanlan.zhihu.com/p/55854246。
Mask RCNN是何凯明大神以及Faster RCNN作者Ross B. Girshick等多人发表于ICCV 2017。我们知道对于图像分类来说
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