Discuz!X2

最小二乘法 python实现

最小二乘法逼近的最简单的例子是根据一组观测值对(x1,y1),(x2,y2)…(xn,yn)来拟合一条直线。
小柒echo·2023-01-13 16:46

[机器学习] [三维重建]最小二乘法

为了不失一般性，假设有一组样本：D={(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...,(xn,yn)}D=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),(x_3,y_3),...,(x_n,y_n
Zeehoy·2023-01-13 16:44

discuz hook 对应php 代码,理解Discuz X　插件 HOOK钩子机制

在系统的根目录下的查看文件如forum.phphome.php等，打开后都可看到有一个runhooks();它就是系统运行钩子程序加载插件程序开始！/***运行钩子*/functionrunhooks(){/***HOOKTYPE钩子的类型：hookscript(设计插件时"页面嵌入-普通版")hookscriptmobile("页面嵌入-手机版")*/if(!defined('HOOKTYPE'
ElemeFe·2023-01-13 13:53

【概率论】边缘分布和联合分布

有X1，X2，X3，…，Xm共m个随机变量，各有其分布F1，F2，F3，…，Fm。令X=（X1，X2，X3，…，Xm），则其为m维随机向量。则X的分布F为联合分布，F1，F2，…，Fm为边缘分布。
suifeng_123123·2023-01-13 09:57

数学建模——一元线性回归

设Y关于x的回归函数为μ(x)Y关于x的回归函数为\mu(x)Y关于x的回归函数为μ(x)，则利用样本(x1,Y1),(x2,
xiao‘she·2023-01-13 09:07

Fisher信息与Fisher信息矩阵

定义：等同于KL散度的负二阶导数假设观察到i.i.d的数据X1,X2,…XnX_{1},X_{2},\ldotsX_{n}X1,X2,…Xn服从一个概率分布f(X;θ),θf(X;\theta),\thet
不讲魔法讲道理·2023-01-13 08:41

机器学习算法——逻辑回归(logistic regression)（原理与实现）

对于一个回归问题，给定的d个属性描述x=(x1;x2;x3;...;xd)所形成的的那么我们实际上是去估计这里的和.对于逻辑回归来说，自变量既可以是连续的，也可以是分类的。
想当攻城狮的菜鸟·2023-01-13 08:40

用Three.js根据两个三维点创建Cylinder

Cylinder，创建的Cylinder默认是垂直于XOY平面的，不便于实际应用，下面是用Three.js根据两个三维点创建Cylinder:functioncreateCylinderMesh(x1,y1,z1,x2
孙群·2023-01-12 23:24

一个简单的神经网络例子

单节点神经网络我们的模型如下：x1、x2、x3分别表示甲、乙、丙去不去的值，去就是1，不去是0。输出y表示丁去不去的值。
·2023-01-12 20:58

一个简单的神经网络例子

单节点神经网络我们的模型如下：x1、x2、x3分别表示甲、乙、丙去不去的值，去就是1，不去是0。输出y表示丁去不去的值。
·2023-01-12 20:26

《白话机器学习的数学》线性不可分分类的实现代码理解

可以看到，每个结果的直线或曲线都是x2分母自然也是θ2。所以x2是我们设定的求解过程的未知量，也是分类决策边界的结果。开始不知道这plot()函数xy的位置写了什么东西。
Atl212·2023-01-12 19:33

【torchvision】roi_align、roi_pool使用说明

Arguments:input(Tensor[N,C,H,W]):inputtensorboxes(Tensor[K,5]orList[Tensor[L,4]]):theboxcoordinatesin(x1,y1,x2
StevenGerrad·2023-01-12 19:23

python实现的Iou与Giou

最近看了网上很多博主写的iou实现方法，但Giou的代码似乎比较少，于是便自己写了一个，新手上路，如有错误请指正，话不多说，上代码：defIou(rec1,rec2):x1,x2,y1,y2=rec1#
weixin_43865185·2023-01-12 18:33

GIoU详解

坐标表示方法为(x1,y1,x2,y2)。图(b)为L1距离。坐标表示方法为(x,y,w,h)，x,y为中心点坐标
景唯acr·2023-01-12 18:32

GIOU LOSS pytoch代码

具体请参考：generalized-iou/Detectron.pytorch主要代码：x1,y1,x2,y2=bbox_transform(output,transform_weights)x1g,y1g
农夫山泉2号·2023-01-12 18:56

GIOU LOSS

1、解决具有相同重叠面积，损失相同的问题2、解决不相交的情况，损失都为0defGiou(rec1,rec2):#分别是第一个矩形左右上下的坐标x1,x2,y1,y2=rec1x3,x4,y3,y4=rec2iou
菜鸡啄虫·2023-01-12 18:21

[基本功]Adaboost简介

Adaboost算法（分类）输入：训练数据集T=(x1,y1),(x2,
女青年学习日记·2023-01-12 16:43

NMI (normalized mutual information)

有两个不同划分C'={X1,X2,...X|C'|},C''={Y1,Y2,...,Y|C''|}H(X)表示X的熵(entrophy)，H(X|Y)表示条件熵(conditilnalentrophy)
program_shun·2023-01-12 12:15

向量叉乘判断点是否在多边形内部

向量叉乘：二维向量的叉乘（x1,y1）*(x2,y2)=x1y2-y1x2如果值大于0,则表明(x2,y2)在（x1,y1）左边，反之在右边，等于0则意味着两个向量共线。
千与千与千·2023-01-12 10:13

求圆心到点的直线与圆的相交点

求圆心到点的直线与圆的相交点点B为圆上一动点，已知圆心O(x2,y2),圆外点A(x1,y1)，圆半径r值，求B(x,y)坐标。由图可知,产生下面两个公式。
gong0585·2023-01-12 10:42

Javascript判断点是否在多边型内

用法：insidePolygon([[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]...],[x,y])参数说明：polygon多边形坐标集合，格式为[[x1,y1],[x2,y2],[x3,y3]..
gong0585·2023-01-12 10:09

MATLAB plot函数功能及用法详解

目录1plot函数语法2示例2.1plot(X,Y)|plot(X1,Y1,X2,Y2)2.2plot(X,Y.Linespec)|plot(X1,Y1,Linespec1,X2,Y2,Linespec2
·2023-01-12 09:02

码蹄集（在线编程--第五期）--- 三角形（C语言）

输入格式:第一行输入三角形的三个顶点坐标(x1,y1)，(x2，y2)和(x3,y3)，第二行输入点N的坐标，整型，空格分隔。输出格式:输出YES或者NO样例1输入:0020010301015输出
凡人晶·2023-01-12 08:16

cnn平移等变性和不变性

输入X1，经过平移变换获得X2。f1和f2是经过特征映射的结果，f1经过相同的平移变换后可以得到f2。可以说明这个特征映射操作具有等变性。例子：假设我们的变换是将图像向右平移一段距
rockkyy·2023-01-12 08:07

python判断两线段是否相交_判断两条线段是否相交—（向量叉乘）

向量叉乘(行列式计算)：向量a(x1，y1)，向量b(x2，y2)：首先我们要明白一个定理：向量a×向量b(×为向量叉乘)，若结果小于0，表示向量b在向量a的顺时针方向；若结果大于0，表示向量b在向量a
weixin_39955953·2023-01-11 19:16

JS 判断两条线段是否相交

1functionjudgeIntersect(x1,y1,x2,y2,x3,y3,x4,y4)2{34//快速排斥：5//两个线段为对角线组成的矩形，如果这两个矩形没有重叠的部分，那么两条线段是不可能出现重叠的
dimangling5180·2023-01-11 19:45

MATLAB序列运算及图形绘制

离散序列生成与运算：附：%序列生成与奇偶运算x1=zeros(1,5);n=0:5;x2=0.6.
王川云泽·2023-01-11 19:38

量子退火算法入门（2）：有约束优化问题的QUBO怎么求？

这种带约束的优化问题，我们要求出满足约束条件下的令H值最小的，（x1,x2）的组合。没有约束的情况，（x1,x2）的组合和H的取值如下表，最优解为（x1,x2）=（0,1）：从上面的表中
gang_akarui·2023-01-11 18:16

MachineLearning(9)-最大似然、最小KL散度、交叉熵损失函数三者的关系

最大似然-最小KL散度-最小化交叉熵损失-三者的关系问题缘起：给定一组数据(x1,x2,...,xm)(x^1,x^2,...,x^m)(x1,x2,...,xm),希望找到这组数据服从的分布。
小陈同学-陈百万·2023-01-11 16:02

似然函数

把x1，x2，x3，．．．．．，xn看作常数，而把待定参数θ0，θ2，．．．．．，θn看作L的自变量。对连续型总体X和离散型随机变量X，样本的似然函数分别是概率密度和分布率的连城形式。
expleeve·2023-01-11 15:22

python numpy定义矩阵行向量与列向量

importnumpyasnp#定义行向量#Method1(直接定义)x1=np.array([[-3/4,-1/4,-1/8]])print(x1)#Method2a=[[-3/4,-1/4,-1/8]]x2
i-LucAs·2023-01-11 13:46

仿射变换实现

方程形式：x1=x2*a+y2*b+k1;y1=x2*c+y2*d+k2;通过opencv自带的cv2.getAffineTransform()函数获得参数矩阵M，以及函数cv2
HySmiley·2023-01-11 12:43

pytorch如何计算导数_Pytorch学习之梯度计算backward函数

假设x1，x2是神经网络的中间层，y是我们的输出层，Y是真实值，L是loss。w1和w2是对应于x1和x2的weight。上图用数学公式表示为：\(x2=w1*x1
weixin_39522486·2023-01-11 11:33

pytorch如何计算导数,如何使用PyTorch计算偏导数？

IwanttousePyTorchtogetthepartialderivativesbetweenoutputandinput.SupposeIhaveafunctionY=5*x1^4+3*x2^3
肖潇潇洒洒·2023-01-11 11:03

01.图像分割中将掩码转换为坐标点的方法（单目标）

1.场景图像分割中，模型输出二值掩码图，转化为目标检测中的检测框坐标2.实现该方法只适用于单目标importnumpyasnpdefmask2box(self,mask):#[x1,y1,x2,y2]'
kunleiX·2023-01-11 11:19

EMA 计算

一、目的：Input:有一组数据（收盘价为）：1,2,3,4,5,6,7,求其EMA（c，5）Output:对应上面数据，X1，X2，X3，X4，X5分别对应3、4、5、6、71.EMA（c,5）＝5/
zkxshg·2023-01-11 11:15

线性无关、基、维度

1.线性无关、基、维度1.1线性无关定义1：定义2：其实检验矩阵中列向量的线性无关性也就是检验矩阵零空间中是否只有零向量例如：Ax=0[1−11−1][x1x2]=[00]x1[11]+x2[−1−1]
Uncertainty!!·2023-01-11 11:42

softmax

对于一个向量例如[x1,x2,x3,x4,x5]，做Softmax运算：sum=e**(x1)+e**(x2)+e**(x3)+e**(x4)+e**(x5)softmax(x1)=e**(x1)/sumsoftmax
柚子的棒棒糖·2023-01-11 10:55

Numpy的ndarray和Pandas的Series和DataFrame类型的一些对比和理解

x2=x.reshape((2
xiaolun@~200830·2023-01-11 09:19

支持向量机（SVM）保姆级入门

线性可分是指能使用线性组合组成的超平面将两类集合分开，线性不可分则没有能将两类集合分开的超平面超平面的方程：wTx+b=0，其中,w与x都是d维列向量,x=(x1,x2,…,xd)为平面上的点,w(w1
Sky——若尘·2023-01-10 22:26

【从零开始学习深度学习】40. 算法优化之AdaGrad算法介绍及其Pytorch实现

例如，假设目标函数为fff，自变量为一个二维向量[x1,x2]⊤[x_1,x_2]^\top[x1,x2]⊤，该向量中每一个元素在迭代时都使用相同的学习率。
阿_旭·2023-01-10 20:29

【吴恩达深度学习】：第二周编程作业（笔记型）——01

二、编程前的准备工作2.1知识点2.1.1向量维度和数据维度向量维度：x：一维向量（x1，x2）：二维向
无 眠·2023-01-10 19:29

关于方差如何用递推求避免后效性

我们将方差进行一个小小的推导：n2⋅σ2=n⋅Σi=1n(xi−xˉ)=n⋅(Σi=1nxi2−2⋅xˉ⋅Σi=1nx+n⋅x2)=n⋅Σi=1nxi2−(Σi=1nxi)2\begin{aligned
konjac_HZX·2023-01-10 17:27

多标签评价指标

mathcal{Y}Y标签空间，有qqq种标签{y1,y2,⋯ ,yq}\{y_1,y_2,\cdots,y_q\}{y1,y2,⋯,yq}xi\boldsymbol{x}_ixiddd维特征向量(x1,x2
lyang~·2023-01-10 16:15

[AI]根据葡萄特征聚类

对给定的55种葡萄进行聚类分析，真实数据分为红葡萄和白葡萄两类，要求根据每种葡萄的特征向量x=(x1,x2,…,x6)采用聚类分析这些数据的特点，并根据真实数据验证聚类的准确性。
CristianoJason·2023-01-10 09:30

Python tkinter -- 第18章 画布控件之矩形

（1）bbox：定义要创建对象的边界(x1,y1,x2,y2)（2）options：选项的具体含义选项含义activedash当鼠标经过矩形对象边框的时候，绘制虚线边框activefill当鼠标经过矩形对象的时候
风华明远·2023-01-10 09:21

洛谷 P2782 友好城市

题目链接：友好城市-洛谷思路：对两组河东河西的坐标，如果x1>x2,但y1#includeusingnamespacestd;structAddress{inta,b;booloperator>n;for
skyang.·2023-01-10 07:23

三维点云处理-NMS代码实现

三维点云处理-NMS代码实现importnumpyasnpdefnms(dets,thresh):'''Python实现NMS输入：dets:[x1,y1,x2,y2,scores],分别为检测框的左上方和右下方角点坐标
Kadima°·2023-01-10 07:37

Python记录 tensor求梯度时为None的错误

今天学习对抗样本，需要对tensor求梯度，x1,x2,label=datax1.requires_grad=Truex2.requires_grad=Trueifuse_gpu:x1=x1.cuda(
鲤鱼江·2023-01-10 07:36

高数【微分中值定理和导数的应用】--猴博士爱讲课

第四课《微分中值定理和导数的应用》1/3用罗尔中值定理证明等式2/3用拉格朗日中值定理证明关于f(x2)-f(x1)/[x2-x1]的不等式3/3求极值与最值求函数f(x)=4x3−12x2+9x的极大值
mwcxz·2023-01-09 22:14
上一页 44 45 46 47 48 49 50 51 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他