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可以看到原本的分布很接近均勻分布，但經過 softmax，不同類別的概率相差很大。這就導致類別間的隱藏的相關性信息不再那么明顯，有誰知道 0.09 和 0.24 對應的類別很像呢？為了解決這個問題，我們就引入了溫度系數。...
OpenCV對學術用途和商業用途都免費。它有C++、C、Python和Java的接口，并且支持Windows、Linux、MacOS、iOS和Android系統。在我的OpenCV教程系列中，我們將專注于使用樹莓派（當然，操作系統就是Raspbian了）和Python。...
。不涉及高級原理，只用簡單的語言來談現實世界的問題和實際的解決方案。不管你是一名程序員還是管理者，都能看懂。那我們開始吧！...
工業相機又俗稱攝像機，相比于傳統的民用相機(攝像機)而言，它具有高的圖像穩定性、高傳輸能力和高抗干擾能力等，目前市面上工業相機大多是基于CCD(Charge Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)芯片的相機。...
需要掌握什么技術，學好C++很重要，起碼能看懂各種關于部署精巧設計的框架(再列一遍：Caffe、libtorch、ncnn、mnn、tvm、openvino、tensorrt，不完全統計，我就列過我用過的)。...
所謂圖像分割指的是根據灰度、顏色、紋理和形狀等特征把圖像劃分成若干互不交迭的區域，并使這些特征在同一區域內呈現出相似性，而在不同區域間呈現出明顯的差異性。...
在機器學習和相關領域，人工神經網絡的計算模型靈感正是來自生物神經網絡：每個神經元與其他神經元相連，當它興奮時，就會像相鄰的神經元發送化學物質，從而改變這些神經元內的電位；如果某神經元的電位超過了一個閾值，那么它就會被激活（興奮），向其他神經元發送化學物質。人工神經網絡通常呈現為按照一定的層次結構連接...
IsoNet算法在預印本bioRxiv公布后，引起了領域內的廣泛關注與深入討論，其中一個重點是IsoNet算法是如何實現缺失錐矯正的？...
近年來大規模視覺 Transformer 的蓬勃發展推動了計算機視覺領域的性能邊界。視覺 Transformer 模型通過擴大模型參數量和訓練數據從而擊敗了卷積神經網絡。...
「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學繞不過去的一個基礎模型, 是一個生成式模型, 通過訓練數據學習隱變量 和觀測變量 的聯合概率分布 。...
在本文中，我將介紹如何使用 python 減少 kaggle Mushroom Classification 數據集中的特性數量。本文中使用的所有代碼在?kaggle 和我的?github 帳號上都有。 減少統計分析期間要使用的特征的數量可能會帶來一些好處。...
拋開所有和人工智能(AI)有關的扯淡成分，機器學習唯一的目標是基于輸入的數據來預測結果，就這樣。所有的機器學習任務都可以用這種方式來表示，否則從一開始它就不是個機器學習問題。...
數據包和流級別的標頭跟蹤對于許多網絡管理工作流至關重要。它們用于指導網絡監控算法的設計和開發，開發新型異常檢測和指紋識別以及用于基準測試去檢驗新的硬件和軟件功能。...
線性回歸（Linear Regression）可能是最流行的機器學習算法。線性回歸就是要找一條直線，并且讓這條直線盡可能地擬合散點圖中的數據點。它試圖通過將直線方程與該數據擬合來表示自變量（x 值）和數值結果（y 值）。...
重疊面積（overlap area）、中心點距離（central pointdistance）和高寬比（aspect ratio），在此基礎上提出了完全 損失，從而促進了更快的收斂和更優的性能。...
深度學習的核心就是"深度" ，從實現上深度學習神經網絡就是一種包括多個隱含層的多層感知機，它通過組合低層特征，形成更為抽象的高層表示，用以描述被識別對象的高級屬性類別或特征，深度學習的“深”就是指層數多。...
普通IR中心波長偏移量在入射角0°~30°，偏移30nm左右，會形成色彩不均勻現象；藍玻璃IR中心波長偏移量在入射角0°~30°，偏移2nm左右，不會出現黑角及紅斑現象。...
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