一.关于数据：著名的鸢尾花数据：数字化（名称采用0，1，2…代替）。 数据集（data set）：数据的整体（可以看作一个矩阵X）。 样本（sample）：每行数据表示一个样本（第i个样本X上角标i）。 特征（feature）：每一列表达样本的一个特征（第i个特征X下角标i）。 标记（lable）：最后一列，用y表示，看作一个向量。数据的表示： 特征空间（feature space）：在空间中的点
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2024-10-26 18:58:07
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常见结构的尺寸注法常见孔的尺寸注法(盲孔、螺纹孔、沉孔、锪平孔)；倒角的尺寸注法。 ❖ 盲孔 ❖ 螺纹孔 ❖ 沉孔 ❖ 锪平孔 ❖ 倒角 2零件上的机械加工结构❖ 退刀槽和砂轮越程槽在零件切削加工时，为了便于退出刀具及保证装配时相关零件的接触面靠紧，在被加工表面台阶处应预先加工出退刀槽或砂轮越程槽。车削外圆时的退刀槽，其尺寸一般可按"槽宽
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2024-09-29 10:13:41
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在ArcMap中可以使用标注（Label）和注记（Annotation）来识别要素，选择Label或Annotation取决于你需要如何控制文本显示以及在ArcMap中如何存储文本。 对一个图层中的部分或所有要素的标注（Label）可以独立或者动态的创建，但有的时候用注记（Annotation）会更好些，注记（Annotation）可以由标注（Label）转成或从一个Coverage导
1 说在前面笔者做了7年遥感应用相关的工作，以主要负责人角色做过数据生产、编辑终端软件开发（包括基于ESRI体系和开源体系）、自动解译算法研发（包括传统机器学习和深度学习）、研发管理、新数据产品设计与研发、遥感行业解决方案设计与研发，参与过若干个863计划和国家重点研发计划项目，客串过航天摄影测量系统研发，偶尔充当售前和项目经理，还做过公司管理，所谓的事业部经理、产品总监、运营总监等，基本把所有工
对于机器学习中的正负样本问题，之前思考过一次，但是后来又有些迷惑，又看了些网上的总结，记录在这里。我们经常涉及到的任务有检测以及分类。针对与分类问题，正样本则是我们想要正确分类出的类别所对应的样本，例如，我们要对一张图片进行分类，以确定其是否属于汽车，那么在训练的时候，汽车的图片则为正样本，负样本原则上可以选取任何不是汽车的其他图片，这样就可以训练出来一个汽车的分类网络，对这个网络进行测试会发现，
深度学习标注是指利用深度学习技术对数据进行标注的过程，它能够极大地减少人工标注的时间和成本。随着大数据和深度学习的发展，标注技术越来越受到重视。本文将详细介绍如何解决“深度学习标注”问题，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南和扩展应用。
## 环境准备
在进行深度学习标注任务之前，需要准备相应的环境，确保所有必需的依赖项都已正确安装。
### 前置依赖安装
| 依赖项
# 深度学习标注：Labelme标注图形
深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，实现对数据的自动分析和处理。而标注是深度学习中不可或缺的一环，它为训练模型提供了必要的数据。本文将介绍如何使用Labelme工具进行图形标注，并通过代码示例展示标注过程。
## Labelme简介
Labelme是一个基于Python的图形标注工具，它可以帮助用户在图像中标注出感兴
原创
2024-07-19 11:32:10
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算法思维方程求根二分法画图猜f(x)=0的大概范围[a,b]再缩小范围，保证f(a)f(b)<0,在[a,b]上一定有实根。 中点x0=a+(b-a)/2=(a+b)/2 即两端值和的一半。若中点与右端符号相同(如左图)，则缩小到[a,x0]。若中点与左端符号相同(如右图)，则缩小到[x0,b],依次得到不断减半的区间。 最终区间[an,bn]的长度=(b-a)/2n,称为解方程的二分法。算
利用HOG特征训练分类器说明文档-By miracled整体框架： 样本制作+训练+检测 - （vs2008 + opencv2.3.1 + libsvm(可换用svmlight需改动部分源代码)）1. 样本制作：Make_Sample类1.1功能大致如下（如需要详细的介绍，请直接参看源码） Make_Sample() ： 加载抠选参数可以采用这种方式，构造实例。 Make_Sample(Si
深度学习中的正负样本问题是在模型训练过程中经常遇到的挑战。正样本是指符合特定条件的样本，而负样本则是指不符合这些条件的样本。为了解决这个问题，我们需要从多个角度进行探索，包括环境准备、集成、配置、实战应用、排错和性能优化等方面。
## 环境准备
首先，确保你的开发环境具备必要的依赖。我们推荐使用 Python 及其深度学习库（如 TensorFlow 或 PyTorch）。
### 依赖安装
研究背景及基本概念研究背景深度学习之所以在近年来大获成功，很大程度上得益于大数据技术的发展。深度神经网络强大的函数拟合能力，需要通过在人工标注的大数据集上长时间训练，才能获得强泛化能力，从而应用于各行各业。相比深度学习模型，人类智能只需要通过少量几张图片，就能迅速准确地学习掌握图像中类别主体的关键本质特征，并推广到同类别其他从未见过的样本上。如何使深度神经网络模拟人类学习的过程，高效地训练，习得新
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2024-07-17 07:21:29
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# 深度学习中的样本量：为什么它如此重要？
深度学习是近年来机器学习领域的一项重大进展，但它的成功依赖于大量的数据。样本量在构建和训练深度学习模型时至关重要。本文将探讨样本量的重要性，并提供一些代码示例，以帮助你更好地理解。
## 什么是样本量？
在深度学习中，样本量是指用于训练模型的数据点的数量。这些数据点可以是图像、文本、音频或任何其他类型的数据。足够的样本量能帮助模型从数据中学习到有效
## 实现深度学习样本标签的流程
在深度学习中，样本标签是非常重要的，它是我们训练模型时所依赖的目标值。下面我将向你展示实现“深度学习 样本标签”的步骤，以及每一步需要做什么。
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1. | 准备数据集 |
| 2. | 对数据集进行处理，获取样本和标签 |
| 3. | 构建模型 |
| 4. | 编
原创
2024-03-03 05:27:02
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小样本学习与元学习--学习随笔1小样本学习（Few-shot learning）解决方法1---数据增强解决方法2---正则化解决方法3---元学习（Meta-learning）1、学习微调 (Learning to Fine-Tune)2、基于 RNN 的记忆 (RNN Memory Based)3、度量学习 (Metric Learning)未完待续。。。 小样本学习（Few-shot le
摘要： 深度学习模型训练是复杂且细致操作的过程，涉及多个步骤和技巧。在训练深度学习模型时，中间变量的检查是至关重要的，它可以帮助我们理解模型的学习动态，获得真实的训练过程反馈，及时发现并解决问题。通过PyTorch的hook功能，我们可以在不改变模型结构的情况下获取和检查中间变量，如特征图和梯度。此外，显存的有效管理对于训练大型模型尤为重要，需要
IR-MAD介绍MAD（Multivariate Alteration Detection）算法是由Allan Nielsen提出的，其数学本质主要是多元统计分析中的（Canonical Correlation Analysis）CCA以及波段差值运算，但该算法仍然不能完全改善目前多元遥感影像处理中的局限性，所以Morton Canty和Allan Nielsen在MAD算法的基础上，结合EM算法
# 深度学习样本训练
深度学习是一种机器学习的分支，它通过模拟人脑神经网络的方式进行模型训练和预测。其中一个关键的部分就是样本训练。在深度学习中，样本训练是通过将大量的数据输入模型，通过优化算法不断调整模型参数，使其逐渐收敛到最优解的过程。本文将介绍深度学习样本训练的基本原理，并通过一个简单的代码示例来说明。
## 样本训练的基本原理
深度学习的样本训练包括两个基本步骤：前向传播和反向传播。
原创
2023-08-26 06:55:32
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随着AI技术创新应用的不断落地，当前以机器学习为主的人工智能的高速发展依赖于底层数据的多样性。 计算机视觉中的应用场景智慧医疗中的医疗影像识别智能医学影像是将人工智能技术应用在医学影像的诊断上。人工智能在医学影像应用主要分为图像识别和深度学习两部分，图像识别主要应用于感知环节，其主要目的是将影像进行分析，获取一些有意义的信息；深度学习主要应用于学习和分析环节，通过大量的影像数据和诊断数据，不断进行
内容列表 ▼1.使用现有API的应用利用Clarifai API实现图像自动标注利用Indico API 实现服装推荐系统2.开源应用运用深度学习制作音乐检测“办公室不宜（Not Safe For Work）”图像3.实现超分辨率其他常用资源1、使用现有API的深度学习应用 ▼1.1 自动图像标注 （Clarifai API）图像标注是具有突破性意义
深度学习标注图的过程涉及多种技术手段，旨在将数据标注与深度学习模型相结合，以提升模型的精准度和准确性。本文将详细分析如何处理深度学习标注图的问题，从协议背景到多协议的对比，逐步展开。
### 协议背景
在深度学习中，标注图的相关协议主要涵盖了数据传输、模型训练及评估等多个方面。我们常常需要依赖数据交互协议（如HTTP、WebSocket等）来传递标注信息。以下是关系图与文字描述：
```me
