Bit-Map算法简介：
1：Bit-Map算法又名位图算法，其原理是，使用下标代替数值或特定的意义，使用这个位为0或者1代表特性是否存在。
2：Bit-Map算法具有效率高，节省空间的特点，适用于对大量数据进行去重，查询等。
应用举例：
例如，我们存储了一些整形数据：2，8，4，6，9，我们需要查询是否存储了3，那么，按普通的思路，我们需要将
# 深度学习中的mAP计算公式解析
在深度学习中的目标检测任务中，评估模型性能的一个重要指标是mAP（mean Average Precision）。mAP可以有效地衡量模型在检测任务中正确识别目标的能力，特别是在处理多个类别时尤为重要。本文将介绍mAP的计算公式，并提供相应的代码示例。
## mAP的计算步骤
1. **计算AP（Average Precision）**: AP是通过对每个
十一种通用滤波算法(转)1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法： 根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A） 每次检测到新值时判断： 如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效 如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次
深度偏移用来解决共面情况下出现闪烁的问题通过给多边形增加一个z方向深度偏移(depth bias，z_bias),使3D空间的共面多边形看起来好像并不共面，以便它们能够被正确渲染。这种技术是很有用的，例如，我们要渲染投射在墙上的阴影，这时候墙和阴影共面，如果没有深度偏移，先渲染墙，再渲染阴影，由于depth test,阴影可能不能正确显示。我们给墙设置一个深度偏移，使它增大，例如z增加0
这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey on Deep Learning for Localization and Mapping: Towards the Age of Spatial Machine Intelligence“，作者来自英国牛津大学，文章覆盖了odometry、mapping和SLAM等。这是一个arXiv上2020年6月底上传的综述“A Survey
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2023-07-28 21:55:01
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作者介绍@Albert就职于某知名大数据服务公司；专注于数据产品、数据埋点和用户行为数据分析和应用；“数据人创作者联盟”成员。00 导语笔者之前就用户行为数据写过一篇科普文《用户行为数据入门理论与实例》，里面有对用户行为分析的整体介绍，其中包括数据指标以及指标体系搭建这个重要的环节；但是受文章篇幅所限，不能完整、体系化地介绍数据指标、指标体系以及其搭建方法。于是笔者结合自己工作经验撰写了
传统机器学习——特征工程之数据清洗前言数据清洗方法数据清洗的八大场景数据处理方法数据可视化工具 前言学习了这么长时间的理论知识，开始着手理论联系实践了。 先总结一些基本的特征工程中数据清洗的基本套路，具体实现会在以后给出。 声明：关于编程语法相关问题不会展开论述，本文只针对方法路线。数据清洗方法解决缺失值： 平均值、最大值、最小值或者更为复杂的的概率估计代替缺失值；去重： 相等的记录合并为一条记
深度学习傅里叶变换公式实现流程
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## 1. 简介
深度学习傅里叶变换公式是一种用于将时间序列数据转换为频域表示的方法。在深度学习中，它通常用于信号处理、图像处理和自然语言处理等领域。本文将详细介绍如何实现深度学习傅里叶变换公式，包括每个步骤所需要做的事情和相应的代码。
## 2. 实现步骤
下表是实现深度学习傅里叶变换公式的步骤：
| 步骤 | 描
# 深度学习中的卷积操作：用NumPy实现
卷积是深度学习中一种重要的操作，尤其是在计算机视觉领域。它通过结合滤波器（或称为卷积核）和输入数据来提取特征。本文将介绍卷积的基本原理，并通过NumPy实现一个简单的卷积操作。
## 一、卷积的基本原理
卷积（Convolution）是一个数学操作，它将两个函数输出到一个新的函数上。对于信号处理，卷积可以用来混合两个信号。在深度学习中，我们通常处理
深度学习笔记（46） 深度卷积网络学习1. 学习内容2. 第一层3. 第二层4. 第三层5. 第四层6. 第五层 1. 学习内容深度卷积网络到底在学什么？来看一个例子，假如训练了一个卷积神经网络，是一个Alexnet，轻量级网络 希望将看到不同层之间隐藏单元的计算结果 可以这样做，从第一层的隐藏单元开始，假设遍历了训练集 然后找到那些 使得单元激活最大化的一些图片或者图片块 换句话说，将训练集经
Games202高质量实时渲染_lecture3_shadow maping1 shadow mapping1 原理2问题1：自遮挡；3 走样2 shadow maping背后的数学3 percentage closer soft shadows1 PCF 1 shadow mapping图像空间中的 坏处：遮挡，走样1 原理获取深度图：越近深度图越浅！ 偏黑值比较小， 经过透视投影后的z并不是
Chap 4 ：Graph Embedding1.图嵌入的整个框架 框架包含四个部分： (1)mapping function：将节点从graph domain映射到embedding domain。 (2)information extractor：从graph domain中提取出想要的key information 。 (3) reconstructor：从embedding domain中
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2023-10-27 05:19:49
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阴影映射阴影映射(Shadow Mapping)背后的思路非常简单：我们以光的位置为视角进行渲染，我们能看到的东西都将被点亮，看不见的一定是在阴影之中了。如果我们从光源的透视图来渲染场景，并把深度值的结果储存到纹理中会怎样？通过这种方式，我们就能对光源的透视图所见的最近的深度值进行采样。最终，深度值就会显示从光源的透视图下见到的第一个片元了。我们管储存在纹理中的所有这些深度值，叫做深度贴图（dep
这是微软方面的最新研究成果， 在第六届ImageNet年度图像识别测试中，微软研究院的计算机图像识别系统在几个类别的测试中获得第一名。本文是解决超深度CNN网络训练问题，152层及尝试了1000层。随着CNN网络的发展，尤其的VGG网络的提出，大家发现网络的层数是一个关键因素，貌似越深的网络效果越好。但是随着网络层数的增加，问题也随之而来。首先一个问题是 vanishing/exploding g
算法：深度优先算法和广度优先算法(基于邻接矩阵)1.写在前面图的邻接矩阵表示法 图的存储结构有两种：一种是基于二维数组的邻接矩阵表示法、另一种是基于链表的的邻接表。 在邻接矩阵中，可以如下表示顶点和边连接关系： 说明： 将顶点对应为下标，根据横纵坐标将矩阵中的某一位置值设为1，表示两个顶点向联接。 图示表示的是无向图的邻接矩阵，从中我们可以发现它们的分布关于斜对角线对称。 我们在下
目录三个经典网络残差网络1x1卷积google inception网络迁移学习数据增强如何使用开源代码一、三个经典网络LeNet[LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition]这篇文章较早，比如现在常用max，而当时用avg，当时也没有softmaxAlexNet[Krizhevsky et
Truthy（真值）在 JavaScript 中，truthy（真值）指的是在布尔值上下文中，转换后的值为真的值。所有值都是真值，除非它们被定义为 假值（即除 false、0、-0、0n、“”、null、undefined 和 NaN 以外皆为真值）。JavaScript 在布尔值上下文中使用强制类型转换（coercion）。JavaScript 中的真值示例如下（将被转换为 true，if 后的
# 深度学习中梯度下降公式
深度学习是机器学习领域的一个重要分支，它通过构建复杂的神经网络模型来解决各种问题。在深度学习中，梯度下降是一种常用的优化算法，用于训练神经网络。本文将介绍梯度下降的基本原理，并提供代码示例，帮助读者更好地理解这一概念。
## 梯度下降的基本原理
梯度下降是一种优化算法，其目的是找到函数的最小值。在深度学习中，我们通常需要优化的是损失函数，即模型预测值与真实值之间的
當我們要比較 3D 程式的效率, frame rate 是一個很重要的資料. 但是, 算 frame rate 也算得正確才有意思呀. 這次, 我就介紹一下如何算 frame rate.首先, 讀者們, 你要先了解一件事, 現代的顯示卡, 已經不再是純粹把 digital 資料 轉成 analog 資料的低檔硬體, 它, 已經變成了一個 精密 而 架構複雜的系統. 因此, 算 frame
欧氏距离欧氏距离（ Euclidean distance）是一个通常采用的距离定义，它是在N维空间中两个点之间的真实距离。 曼哈顿距离曼哈顿距离是种使用在几何度量空间的几何学用语，用以标明两个点在标准坐标系上的绝对轴距总和。下图中红线代表曼哈顿距离，绿色代表欧氏距离，也就是直线距离，而蓝色和黄色代表等价的曼哈顿距离。 闵可夫斯基距离闵可夫斯基距离不是一种距离，而是一组距离的定义
