上篇写了有关于MANIMML的简单介绍和基础代码,本篇文章将继续更新有关MANIMML的详细内容及各种功能~如果是第一次看到这篇博客的新的小伙伴,想要对MANIMML做大致了解的话,可以看下我上篇博客的基础阐述噢~链接我放在这里啦:https://www.guyuehome.com/43764 一、设置功能 在Manim中,所有可视化和动画都属于一个场景,小伙伴们可以通过扩展Scene
Python实现聚类分析和数据降维 目录 KMeans聚类算法 实战——KMeans聚类分析 PCA降维原理 实战_PCA对红酒数据降维并可视化 实战_KPCA核主成分分析 实战_t-SNE数据降维 KMeans聚类算法 KMeans算法介绍 K-Means是聚类算法中最常用的一种,是一种迭代求解的聚类分析算法; 聚类是一种 无监督学习,事先并不知道分类标签是什么,
决策树原理以及在sklearn中的使用 目录 决策树基础 决策树的ID3和C4.5生成算法 基尼指数与CART决策树 基尼指数(Gini index) 各类算法总结 实战——CART分类树的sklearn实现 实战——决策树解决回归问题 决策树基础 什么是决策树 决策树学习的算法通常是一个递归地选择最优特征(选择方法的 不同,对应着不同的算 法),并根据该特征对训练数据进
基于朴素贝叶斯算法对新闻文本进行分类 目录 朴素贝叶斯算法编辑 朴素贝叶斯的三种方式 实战——对新闻文本进行文本分类 朴素贝叶斯算法 贝叶斯定理 贝叶斯定理(Bayes Theorem)也称贝叶斯公式,是关于随机 事件的条件概率的定理 定理内容: 如果随机事件A1 ,A2 ,…,An构成样本空间的一个划分(不重、不 漏),且都有正概率,则 对任何一个事件B(P(B)>0),有
卷积神经网络 1. 卷积神经网络简介 1. 定义 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构
基于SVM-支持向量机解决波士顿房价预测回归问题 目录 认识SVM——支持向量机 SVM的”硬间隔”与”软间隔” 实战——SVM解决房价预测回归问题 认识SVM——支持向量机 什么是支持向量机 支持向量机(SVM),Supported Vector Machine,基于线性划 分,输出一个最优化的 分隔超平面,该超平面不但能将两类正确分开,且使分类间隔 (margin)最大
1. Introduction Thrust是一个基于标准模板库(STL)的C++模板库,用于CUDA。Thrust通过与CUDA C完全互操作的高级接口,使您能够以最小的编程工作量实现高性能并行应用程序。 Thrust提供了丰富的数据并行原语,如扫描、排序和归约等,可以组合在一起以实现具有简洁、可读源代码的复杂算法。通过用这些高级抽象描述计算,您为Thrust提供了自动选择最有效实现的自由。
Alexnet 1. 背景 AlexNet是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。也是在那年之后,更多的更深的神经网络被提出。 2. 网络结构 原网络结构: 这个原述解释的是上面一半与下面一半分别跑在不同的GPU上,所以将原生网络简化成下面结构,来具体看看中间的过程如何计算。 详解: 输入接收一个三通道
目录 集成学习 Bagging与随机森林 Bagging介绍 随机森林 实战——随机森林实现分类 Adaboost Adaboost的原理 实战——Adaboost + 决策树 Gradient Boosting 实战——GBDT及其代码实现 XGBoost 实战——XGBoost的sklearn实现 集成学习 什么是集成学习 集成学习(en
文章目录: 1 RealSense D435摄像头介绍 1.1 D435外观及内部构造 1.2 D435的参数规格 1.3 D435应用 2 RealSense D435摄像头的使用 2.1 使用D435读取摄像头RGB和深度图 3 使用D435做目标检测和距离测量 1 RealSense D435摄像头介绍 英特尔® 实感
CV学习笔记-BP神经网络代码Python实例 一. 任务描述 给定数据集(txt文件),采用随机梯度下降的方式进行神经网络的学习,完成权重参数的更新,使得输入的数据能够接近输出label。 关于BP神经网络的手推和原理见笔者《CV学习笔记-推理和训练》、《CV学习笔记-BP神经网络》 txt文件类似下图所示 col1 col2 col3
目录 0 前言 1 环境配置 1.1 安装python包 1.2 下载detail-api 1.3 运行prepare_pcontext.py 1.4 运行 prepare_ade20k.py 2 训练模型 3 测试模型 3.1 下载模型 3.2 测试 encnet_jpu_res50_pcontext.pth.tar 3.2.1 test [single-scale] (单
前言:演员-评论员算法又叫actor-critic算法 先从宏观上把握下本章的的内容:之前介绍过actor-critic是一种value base和policy base的结合体。首先要说明各自的缺点,再整体介绍一下actor-critic算法本身。最后会介绍几种基于actor-critic的改进算法。让我们开始吧! actor-critic是一种结合策略梯度(policy base)和时序
博主已有:Pycharm+Anaconda 通过这篇博客你将获得:Cuda10.2+cuDNN11.x+Pytorch1.8.0(GPU) import torch print(torch.cuda.is_available()) print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) True 1.8.0 10.2
CV学习笔记-Inception 目录 文章目录 CV学习笔记-Inception 目录 1. 常见的卷积神经网络 2. Inception (1) Inception提出背景 (2) Inception module 核心思想 3. Inception的历史版本 (1) InceptionV1-GoogleNet (2) Ince
VGG 1. 常见的卷积神经网络 VGG属于一种经典的卷积神经网络结构,其出现在AlexNet之后,由于AlexNet的突破证实了卷积神经网络的可行性,VGG的思路主要是将网络层数加深,从某种意义上说,网络层数的加深可以粗略地认为考虑判定问题的条件增多,导致判定器更加准确,实际上原理应该更加复杂,关于深度学习的可解释性一直以来是个比较难的问题,直观的感受来自于多项式拟合,当不同次数的项
(二)马尔可夫决策过程 从第一章中了解到强化学习中,智能体通过和环境进行交互获得信息。这个交互过程可以通过马尔可夫决策过程来表示,所以了解一下什么是MDP至关重要。 不过在了解马尔可夫决策过程之前,先要一些预备知识,它们分别叫马尔可夫性质、马尔可夫过程/马尔可夫链、马尔可夫奖励过程。 马尔可夫性质(Markov property):如果一个状态的下一个状态只取决于当前状态,跟它当前状态之前的
以下链接是个人关FairMOT(多目标实时追踪) 所有见解,如有错误欢迎大家指出,我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信:17575010159 相互讨论技术。若是帮助到了你什么,一定要记得点赞!因为这是对我最大的鼓励。目标追踪00-00:FairMOT(实时追踪)-目录-史上最新无死角讲解 注意,本人编写该博客的时间为 2020 / 08 / 25 ,也就是说,你现在下载的作者代码或许和 \
在图像中的特征处理: 平均亮度的去除 SVD Whiten PCA 注意P i P_iPi对特征向量进行处理的意义,把特征矩阵的对角线变成1,即把每个特征的重要性相等,让每个特征相互独立 参数初始化策略 数据归一化: 标准归一化 缩放归一化 PCA/SVD 数据归一化对梯度的影响 归一化
目录 认识SVM——支持向量机 SVM的"硬间隔"与"软间隔" 实战——SVM对鸢尾花分类 认识SVM——支持向量机 什么是支持向量机 支持向量机(SVM),Supported Vector Machine,基于线性划 分,输出一个最优化的 分隔超平面,该超平面不但能将两类正确分开,且使分类间隔 (margin)最大 所有训练数据点距离最优分类超平面的距
第三方账号登入
看不清?点击更换
第三方账号登入
QQ 微博 微信