一、论文简述1. 第一作者：Jia-Ren Chang2. 发表年份：20183. 发表期刊：CVPR4. 关键词：端到端训练、连接体、空间金字塔池化、堆叠沙漏的3D CNN、回归5. 探索动机：仅仅利用不同视角下的强度一致性约束已经不足以在不适定区域得到精确的对应关系的估计，而且在弱纹理区域这个约束是无效的，好的解决方式是将全局上下文信息融合到立体匹配中。6. 工作目标：如何有效地利用上下文信息
学习笔记与总结在拍了证件照之后看着别人各种快捷键快速操作ps软件功能，把人物照片修的很清晰，很让人满意，觉得自己也应该了解一些。一、本人在跟着视频做的时候遇到的问题与思考在学习ps中需要谨记新建图层以及在某些操作时记得到该图层操作。最常用的快捷键是ctrl+j（复制），ctrl+alt+g（新建蒙版后将图嵌入到指定区域，指定文字，这个操作步骤很重要，先把图片“置入”，再ctrl+alt+g就行了。
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2024-08-02 08:34:30
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书上数据集无法获得，所以，拍照之......整理数据集：删除无效数值去掉冗余信息考虑是否把字符串类型的特征通过get_dummies转化成整型数值 #导入pandas
import pandas as pd
stocks = pd.read_csv('文件路径',encoding='gbk')
#定义数据集中的特征X和目标y
X = stocks.loc[:,'现价'：'流通股（亿）'].val
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2024-07-07 08:13:00
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"SI是对多个TS流的描述，它包含了PSI" PSI只提供了单个TS流的信息，使接收机能够对单个TS流中的不同节目进行解码；但是，它不能提供多个TS流的相关业务，也不能提供节目的类型、节目名称、开始时间、节目简介等信息。因此，DVB对PSI进行了扩展，提供了其他不同类型的表，形成了SI。 &nb
1. 简单线性回归只有一个未知数x，两个参数的，称为简单线性回归，一条直线。此时不需要线性代数概念，直接迭代求解，形如：1.1 表示形式1.2 定义损失1.3 求参，极大似然2.多元线性回归2.1形式2.2误差2.3求参2.4问题通常不是nxn矩阵，既，数据量：行n，自变量及偏置：列p+1，通常n!=p+1，也就是说矩阵不存在逆；可以：1)加入单位矩阵，让其变正定；其中要足够大使得括号内矩阵可逆。
运用：比如有一种是在回环的时候，像视觉中的回环是根据词袋等描述符进行匹配的，所以即使漂移的很严重，也能基本回环成功，但是在激光回环中，是根据不确定的经验值划一个范围框，然后在这个框里面进行回环检测，此时如果帧间匹配做的很差的话，那这个框就需要划的很大，由此带来的缺点就是：计算量大、可区分性太低，导致错误的回环。帧间匹配算法不一定都是前后帧之间（即scan-to-scan），也可以是（scan-to
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2024-07-16 18:15:04
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最近加班严重，好累！！！0x01 找回密码在学习msf的时候，发现想使用msf内置的db_nmap需要进行连接数据库处理，但是想不出来postgresql的用户名和密码。通过查找资料，找到了一种较为简直与快速的方式。首先配置postgresql的配置文件，vim /etc/postgresql/11/main/pg_hba.conf做如下更改 将IPV4连接下的md5改为trust，使登陆数据库时
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2024-08-23 10:59:32
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目录一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗二、PSM的原理及python实现1、PSM的原理1.1 计算倾向性得分1.2 匹配对照组样本1.3 平衡性检查1.4 敏感度分析2、PSM的python实现一、背景：员工技能培训真的是浪费时间吗假设你是一家大企业的老板，你希望知道员工技能培训对员工生产率的提升有多大帮助。已知参加培训的员工有500人，于是你又随机抽取了500个未参加培训的员工，观察两组之
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2024-07-07 12:03:18
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1. 背景知识在医疗领域，研究一款新药是否有效，通常需要做的是大规模分组实验，treatment（实验组） 与 control（对照组）除了服用的药物有所不同外，其他因素，如：身高、体重、病情等，应该是类似的，这样的实验结果才能对新药的药效有客观的评价。在互联网、电商等公司，也有类似的场景：为了测试一个新优化的页面是否能够提高支付转化率，需要做ABtest。这时一个很重要的环节就是将流量随机的分为
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2024-08-08 12:08:22
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倾向评分匹配（Propensity Score Matching，简称PSM）是一种统计学方法，用于处理观察研究（Observational Study）的数据，在SCI文章中应用非常广泛。在观察研究中，由于种种原因，数据偏差（bias）和混杂变量（confounding variable）较多，倾向评分匹配的方法正是为了减少这些偏差和混杂变量的影响，以便对实验组和对照组进行更合理的比较。 为什么
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2023-09-11 12:31:43
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SEER（The Surveillance, Epidemiology, and End Results）数据库是由美国国立癌症研究所于 1973 年建立，是美国常用的癌症数据库，里面包括了各式各样的肿瘤类型，如肺癌、乳腺癌、胃癌等；还提供了各式各样的临床资料，如性别、年龄、TNM 分期等。一、本周SEER文献预览本周PubMed数据库“标题/摘要：SEER”搜索发现，本周发表13篇SEER论文，
文章目录ModelsMatchingWeightingMeta-learnerTree-basedDMLNN-based模型评估离线线上AB实验工业实践业务背景实践步骤 ModelsMatching匹配实际上是模仿RCT ：在 RCT 中，理想情况下实验组与对照组中协变量的分布是类似的，因此我们可以直接比较两个组之间的结果。匹配方法也是基于这样的思想来减少或消除混杂因子的影响。核心要
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2024-07-04 18:13:44
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欢迎观看Photoshop教程，小编带大家了解如何为合成图像创造统一颜色效果。任何合成图像最后都要进行的一项润色就是创造统一的观感，使不同图像元素的颜色和色调质量能够相互匹配。在本教程中，我们将了解一些在 Photoshop 中为合成图像创建统一颜色效果的方法。这是一个 科幻合成图像，我想要尝试让整个场景都呈现一种酷炫的蓝色外观。首先，我要使用这个蓝色背景创建一个均色图层，这种方法可以用于基于单个
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2024-07-25 10:14:20
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主要步骤1.根据数字信号产生模拟的bpsk信号2.将数据输入匹配滤波器进行解调clc
clear all
N=200; %序列长度
L=512; %FFT的点数
f1=100;fsam=10000; %载波频率f1，与采
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2024-07-15 21:44:22
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昨天饭局上聊起来自动化测试或者是别的奇怪事业里经常需要面对的一个问题：验证码识别。其实验证码的识别，技术上来说可以作为古老的OCR（Optical Character Recognition）问题的一个子集：因为OCR其实就是从图片上把文字认出来嘛。但它的有趣之处在于，验证码，也就是CAPTCHA，本身就是’Completely Automated Public Turing test to te
快捷键：f8打开信息调板，注意虽然数字最高是255，但0也是数值之一，因此共256级。f7开启图层调板f6调出调色板，按D还原为默认颜色ctrl + 放大，ctrl - 缩小f 可以切换显示模式窗口-工作区-复位调板位置CTRL ALT Z 撤销CTRL SHIFT Z重做D CTRL DELETE 把图像变成一片空白填充黑色：先〖X〗然后〖ALT DELETE〗按下SHIFT，保持水
文章目录线性回归1.1 专栏介绍1.2 单变量线性回归1.2.1 模型表示1.2.2 代价函数1.2.3 梯度下降法1.3 多变量线性回归1.3.1 多维特征1.3.2 多元梯度下降1.3.3 特征缩放1.3.4 关于学习率1.3.5 特征与多项式回归1.3.6 正规方程1.4 配套作业的Python实现1.4.1 单变量线性回归1.4.2 多变量线性回归1.4.3 正规方程1.4.4 线性回归
PSMNET,全称Pyramid Stereo Matching Network是一篇2018发表在CVPR上的双目立体匹配论文。论文的作者是Department of Computer Science, National Chiao Tung University的Jia-Ren Chang。该篇论文融合了之前一些论文的相关研究并做了一些创新。相比于之前的网络，该网络集成了更多的全局上下文信息
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2024-07-09 06:44:40
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目录1.算法运行效果图预览2.算法运行软件版本3.部分核心程序4.算法理论概述4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系4.3 注意力机制（Attention）5.算法完整程序工程1.算法运行效果图预览PSO优化前：PSO优化后：2.算法运行软件版本MATLAB2022A3.部分核心程序.............................
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2024-10-11 14:25:03
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1 简介由于进出口贸易额波动较大,影响因素较多,一般预测算法难以得到较为准确的预测结果。针对该问题,提出基于PSO优化混合RVM模型的贸易预测方法。该方法首先找出影响进出口贸易的指标并通过主成分分析方法提取出指标的主因子作为模型的输入数据。然后在多个不同核函数的单一核RVM模型训练的基础上,根据单一核RVM模型预测误差采用多核加权的方法构建混合核RVM模型,最后通过PSO优化混合核模型参数以提高预
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2024-07-25 19:00:11
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