文章目录 一、右侧上标下标 二、任意字符的正上标记 三、任意字符的正下标记 四、常用数学符号的上标和下标 ( 加和 | 乘积 | 交集 | 并集 | 上积 | 极限 ) 五、上弧 一、右侧上标下标 --...-- 普通上标使用 ^ 表示 , 普通下标使用 _ 表示 , 如 : A^2 展示效果 : A...\overset{SFT} \longleftrightarrow ⟷SFT 三、任意字符的正下标记...B \mathop{A}\limits_{B} BA 四、常用数学符号的上标和下标...∑n=1+∞ 在单行模式中 \sum_{n = 1}^{+\infty} , 展示效果为 : \sum_{n = 1}^{+\infty} 如果需要在行内模式中 , 将上标下标都放在正上方
， 学习Nature正刊论文里的转录组数据处理流程 有公众号读者留言问到这篇论文里的Figure4应该如何做。...，这个是自己第一次在这个网站上回答问题） image.png linkET 这个R包里有一个函数 geom_curve2() 可以将 curvature 放到aes()里的，但是遇到一个问题，正常一个R...() 会报错 Error: 'geom_curve2' is not an exported object from 'namespace:linkET' 暂时不知道啥原因 把这个R包里 geom_curve2....R 和 utils.R文件的内容全部复制到一个文件里，通过source()的方式载入 source("usefulFunction/geom_curve2.R") 可以正常运行这个函数 准备的示例数据...newX=as.integer(X %>% as.factor())) -> dat01.longer 作图代码 source("usefulFunction/geom_curve2.R"
McKinney 将会和 Wickham 的老东家 RStudio 公司合作，他们将在工程中保留最受 R 用户欢迎的用户界面。...除了改进 R和 Python 编程语言之外，该组织还希望他们的工作可以改善其它开源编程语言的用户体验（例如 Java 和 Julia）。...R 和 Python 是两个非常重要的工具，无论是对于 Google 和 Facebook 等大型科技平台的数据家来说，还是针对其它科研人员、学术研究者和数据记录人员，都是不可缺少的。...Wickham 和 McKinney 已经在合作创建一种可以在 Python 和 R 中使用的通用文件格式。...R 和 Python 的开发人员都倾向于使用 C++ 和 C 语言来解决这个问题，这对于开发很有帮助，但对大多数普通用户来说却很棘手，因为这涉及到底层的一些编程问题，他们并不熟悉。
p=6261 t检验是统计学中最常用的检验之一。双样本t检验允许我们基于来自两组中的每一组的样本来测试两组的总体平均值相等的零假设。 这在实践中意味着什么？...如果我们的样本量不是太小，如果我们的数据看起来违反了正常假设，我们就不应过分担心。此外，出于同样的原因，即使X不正常（同样，当样本量足够大时），组均值差异的95％置信区间也将具有正确的覆盖率。...当然，对于小样本或高度偏斜的分布，上述渐近结果可能不会给出非常好的近似，因此类型1误差率可能偏离标称的5％水平。 现在让我们用R来检验样本均值分布（在重复样本中）收敛到正态分布的速度。...以下显示n = 3的样本平均值的直方图（来自10,000个重复样本）： ? 样本均值的分布，n = 3 这里的采样分布是倾斜的。...当然，如果X不是正态分布的，即使假设正态性的t检验的类型1错误率接近5％，测试也不会是最佳的。也就是说，将存在零假设的替代测试，其具有检测替代假设的更大功率。
：定义语气更为强烈的强调文本。 定义下标文本。 定义上标文本。 ：定义下划线文本。 ：定义加删除线的文本。...引用、引用和术语定义标签 通常，我们会在网页中看到文字的长短引用，字母的缩写，以及文字展示方向，其实现通常有如下标签展现。 : 定义一个名称的简写或者缩写。...-- 示例1.标签中的特殊符号被转换为符号实体，比如 "<" 代表 "gt;" 代表 ">"--> <html> <head> </head>...dfn 标签 描述： 表示术语的一个定义, 现在流行的浏览器通常用斜体来显示 中的文本，将来 还可能有助于创建文档的索引或术语表。 的段落在封闭上下文中的相关性或重要性造成的。
Sample Selection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor box作为正样本，在不带来额外计算量和参数的情况下，能够大幅提升模型的性能，十分有用undefined...FCOS使用空间尺寸和尺寸限制来区分正负anchor point，正样本首先必须在GT box内，其次需要是GT尺寸对应的层，其余均为负样本 Regression [1240] RetinaNet预测...标准差$v_g$表示适合GT的FPN层数，标准差高则表示高质量的anchor box集中在一个层中，应将阈值加上标准差来过滤其他层的anchor box，低则表示多个层都适合该GT，将阈值加上标准差来选择合适的层的...为表1中的提升手段。...(Adaptive Training Sample Selection)方法，该方法能够自动根据GT的相关统计特征选择合适的anchor box作为正样本，在不带来额外计算量和参数的情况下，能够大幅提升模型的性能
公式形式 一般公式分为两种形式，行内公式和行间公式。公式里，对单独某行的公式用显示格式，使用 \displaystyle 命令。...tau upsilon Υ υ \upsilon phi Φ \Phi ϕ \phi chi X X χ \chi psi Ψ \Psi ψ \psi omega Ω \Omega ω \omega 上标与下标...上标和下标分别使用 ^ 与 _ ，例如 x_n^2表示的是：\displaystyle x_n^2。...默认情况下，上、下标符号仅仅对下一个组起作用。一个组即单个字符或者使用 {..} 包裹起来的内容。...特殊数学符号 求和符号 \sum_{r=1}^n 表示： \displaystyle\sum_{r=1}^n 积分符号 \int 用来表示积分符号，同样地，其上下标表示积分的上下限。
然而，更多的正样本并不一定会导致更好的检测结果，实际上，过多的正样本可能导致更多的假阳性。 在本文中，作者介绍了一种简单但有效的策略，名为相似度距离（SimD），用于评估边界框之间的相似度。...基于预测的方法根据 GT 框和预测框之间的关系为样本分配正/负标签，而无预测的方法仅根据 Anchor 框或其他现有信息分配标签。...在 FD 中，首先降低阈值值（从0.5降至0.35）以获得更多对于 GT 值的正样本，然后进一步降低至0.1以获得那些在第一次阈值降低时未被处理的 GT 值的正样本。...在RKA中，简单地将与 GT 值相关的top-k Anchor 选为正样本，这种策略可以增加正样本的数量，因为正标签的分配不受正样本阈值的限制。然而，引入太多低质量的正样本可能会导致检测准确度下降。...在本文中，作者遵循传统的MaxIoUAssigner策略，直接使用SimD替代IoU。正样本阈值、负样本阈值和最小正样本阈值分别设置为0.7、0.3和0.3。
、下标 颜色表（英语单词+十六进制数值）汇总 文字效果 1.添加文字 直接在body标签中输入，即能在浏览器窗口中显示。...; -------- gt 不同符号代码在浏览器窗口显示的对应特殊字符： （建议收藏起来，需要的时候直接拷贝来使用） 5.注释 学习过编程语言的小伙伴们应该对注释都十分熟悉了...若设置的属性都没有，使用计算机系统默认字体。 ②size属性： 定义字号，范围在 负7 ~ 正7、 ③color属性： 定义颜色，可用颜色英文单词或十六进制数值表示不同颜色。...7.上、下标 ... 下标 --> ... 上标 --> 说明： （1）将文字放在 sup 标志之间 可以实现上标 （2）将文字放在 sub 标志之间 可以实现下标 颜色表（英语单词+十六进制数值）汇总 建议收藏，要用直接对照复制（
MATLAB 所定义的特殊变量及其意义变量名 意义 help 在线帮助命令, 如用 …… Matlab中输入上标、下标、希腊字母,特殊符号或字体_数学_自然科学_专业资料… matlab特殊字符表示(错误修正版...matlab 中用转义符来输入希腊字母和特殊符号的…… 实验四一.实验目的 二.实验要求 三.实验内容 MATLAB 的符号方程求解与符号绘图 3.1 solve 函数的使用: 在 MATLAB 中,solve...三、图形的修饰与标注 MATLAB提供了一些特殊的函数修饰画出的图形,这些函数如下: 1)坐标轴的标题:title函数 …… 在MATLAB 中,如何标注上标、下标、斜体、黑体、箭头、上圆圈、正负号等特殊符号...本文中详细介绍了这些…… 关于Matlab 绘图中的下标问题解决方案 上标用 ^(指数) 下标用 _(下划线) 希腊字母等特殊字符用 \\加拼音 如α \\alpha β \\beta γ \\gamma...ζ \\theta Θ \\…… 如何在 matlab 中输入希腊字母 matlab 中用转义符来输入希腊字母的方法 上标用 ^(指数) 下标用 _(下划线) 希腊字母等特殊字符用 \\加拼音 如α
的均值和标准差作为判断正负样本的自适应IoU阈值 3....对于每个GT box g，首先在每个特征层找到中心点最近的k个候选anchor boxes(非预测结果)，计算候选box与GT间的IoU U_g，计算IoU的均值m_g和标准差v_g，得到IoU阈值t_g...如果anchor box对应多个GT，则选择IoU最大的GT。 均值m_g表示预设的anchor与GT的匹配程度，均值高则应当提高阈值来调整正样本，均值低则应当降低阈值来调整正样本。...标准差v_g表示适合GT的FPN层数，标准差高则表示高质量的anchor box集中在一个层中，应将阈值加上标准差来过滤其他层的anchor box，低则表示多个层都适合该GT，将阈值加上标准差来选择合适的层的...IoU不是标准正态分布，但统计下来每个GT大约有0.2×kL个正样本，与其大小和长宽比无关，而RetinaNet和FCOS则是偏向大目标有更多的正样本，导致训练不公平；其中ATSS仅有一个超参数k，并且实验表明
content=”网页描述” /> 小海绵就是我呀丨by：xiaohaimian 行内元素：行内元素会在一条直线上排列，都是同一行的，...><em>斜体，具有语义化 <u>下划线 <s>删除线 <sup>上标 <...;sub>下标 <a>超链接 gt;图片链接” /> <span>本身没有任何属性...块级元素从新行开始结束接着一个断行丨块级元素可以包含行内元素和块级元素丨行内元素与块级元素属性的不同，主要是盒模型属性上 <p>段落 <h1>h1...如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
Single Image Super-Resolution 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2111.13924.pdf 作者单位：哈工大、鹏城实验室、武汉大学 01 看点 本文中提出了一种对比学习框架...现有的方法使用一些简单的样本构建方法（比如将低质量输入视为负样本，GT视为正样本），并采用先验模型（比如预训练的VGG）来获得特征嵌入，而不是探索任务友好的模型。...为此可以使用一些信息丰富的正样本来为重建结果引入更多高频细节。 SR是一个不适定问题，LR和HR图像的映射是“一对多”的。除了给定的HR之外，还有许多可能的HR样本。...具体来说，首先从HR生成轻微模糊的图像作为的硬负样本集，因为它们接近GT，从而使重建的SR图像更接近HR。负样本集的生成如下： 其中默认使用。Blur采用高斯核模糊函数。...SR图像、正样本和负样本的特征表示分别用，，表示，上标为中的层数索引，对比损失如下： 其中，s是相似函数，采用像素级余弦相似度的平均值作为特征图之间的度量： 故总对比损失为： 其中其中为训练图的数量
“$…$”和“$$…$$”分别代表公式的内嵌和居中展示两种表现形式。 公式内嵌式（inline formulas）： ? 公式展示（displayed formulas）: ?...上标和下标：用”^”和”_” 如\x_i^2表示： ? ; \log_2 x表示： ? 组合。对于复杂的表达式的组合应用{…}来划分组合的优先级。..., “10^10”产生的结果为 ? 。 括号的表示()[]。“{}”使用“{”和“{\”。 如用“{a}”来表示 ?...加和“\sum” ? 与积分“\int” ? ；下标和上标后面分别代表求和（积分）的下限和上限。类似的表示还有: ? 等，如： “\sum_{i=0}^\infty i^2”： ?...许多特殊符号和注释。 ”\lt \gt \le \ge \neq“： ? ” \times \div \pm \mp \cdot “： ?
DOCTYPE html> HTML5网页中的文本和图像 网页中的文本分为两大类：一是普通文本；二是特殊文本字符； 半角大的空白 全角大的空白 不断行的空白格 小于< 大于> &符号& 双引号" 版权© 已注册商标® 我是倾斜文本，HTML中重要文本和倾斜文本都已经过时，需要CSS实现，CSS实现页面样式更加精细 我是上标上标 我是下标下标 一级标题行 二级标题行 3即标题headline 6级标题headline</
标记公式 LaTeX的数学公式有两种：行内公式和块级公式。行内公式放在文中与其它文字混编，块级公式单独成行。都使用美元符号进行标记显示。...使用两个美元符号包围起来 $$数学公式$$ 例子： $$ x = \dfrac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a} $$ 效果： x=−b±b2−4ac−−−−−−−√2a ---- 上标和下标...^表示上标，_表示下标。...如果上下标的内容多于一个字符，要用{}把这些内容括起来当成一个整体。上下标是可以嵌套的，也可以同时使用。...---- 各种括号 ()、[]和|可以直接表示自己，而{}本来用于分组，因此需要用\{\}来表示自身，也可以使用\lbrace 和\rbrace来表示，其它括号见下面那个表。
注意到一个GT包围盒可能分配正标签给多个anchor。我们分配负标签给与所有GT包围盒的IoU比率都低于0.3的anchor。非正非负的anchor对训练目标没有任何作用。...这里，i是一个mini-batch中anchor的索引，Pi是anchor i是目标的预测概率。如果anchor为正，GT标签Pi* 就是1，如果anchor为负，Pi* 就是0。...ti是一个向量，表示预测的包围盒的4个参数化坐标，ti* 是与正anchor对应的GT包围盒的坐标向量。分类损失*Lcls是两个类别（目标vs.非目标）的对数损失 ? 。对于回归损失*，我们用 ?...表2：在PASCAL VOC 2007测试集上的检测结果，检测器是Fast R-CNN和VGG16。...表3：PASCAL VOC 2012测试集检测结果。检测器是Fast R-CNN和VGG16。
（l，t，r，b）来表示边界框的。...例如，第1层的stride=8，那么在该输出层上，对于任何一个gt，基于gt bbox中心点为起点，在半径为1.5*8=12个像素范围内点都属于正样本区域。...令中心点为 p，其计算方式为，对于经过网络下采样后的坐标，设为（R 为输出对应原图的步长，本文中R为4），然后将GT坐标通过高斯核分布到热图上，高斯核的计算公式如下： ?...3.2 正负样本分配 第一阶段的正样本分配原则为：（1）计算每一层的feature map bin： ? 其中，是GT框的宽高。...（2）目标的GT中心落在对应的feature map bin的都是正样本； 第二阶段的正样本分配原则：将 GT 和 第一阶段产生的伪框的IoU大于0.5的认为是正样本，小于0.4为负样本，在此之间的忽略不计
在本文中提出了一种anchor-free目标检测方法，该方法放宽了正样本标签策略，使模型能够减少训练时非判别性特征的贡献。...本文的方法在训练过程中，在ground truth（GT）框内定义了一个“正区域”，该区域与GT框具有相同的形状和中心，并且作者通过实验调整了相对于GT框的正区域的大小。...在本文中同样遵循基于尺度的分配策略，因为它是一种自然地将GT框与特征金字塔层级特性关联起来的方法。...然后，为每个GT框构建两个不同的区域，将 "正区域 "定义为与GT框同中心且形状与GT框相同的区域，并通过实验设定 "正区域 "的大小。...实验中通过将“正区域”的宽度和高度乘以收缩因子来调整其大小。用收缩系数在1.0和0.2之间进行了实验。表1中显示了性能结果。但是，从缩小系数1.0到0.4，mAP会增加，但是在那之后性能会急剧下降。
如果锚点与其中一个联合GT盒的交超并集(IoU)比值大于0.7，则赋予其正标签;如果锚点与任意一个并集盒的IoU比值小于0.3，则赋予其负标签。得益于这种设计，正锚往往同时包含左右两个目标区域。...我们计算目标并集GT盒中包含的左右GT盒的正锚的偏移量，然后分别将偏移量分配到左右回归。...有六个回归条款立体声回归量: ，我们用 来表示2 d的水平和垂直坐标框中心在图像空间中, 框的宽度和高度,和相应的上标对应正确的图像。...训练：定义以下多任务损失： 我们使用 , 分别代表的RPN和R-CNN下标盒子，下表box、 、dim、key分别代表立体框、视点...将两种策略结合起来，我们的方法在三维检测和三维定位任务中都取得了很好的性能(表2)。?8、结论和进一步工作本文提出了一种基于立体R-CNN的自主驾驶场景三维目标检测方法。
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