之前，我们大致介绍了解线性动态模型的前三种代表性方法，并画了这么一张图来表示他们之间的关系。这一篇文章中，会对最后一种方法，CRF进行一些介绍。建议看这一篇文章之前，至少先把最大熵模型复习一遍，方便理解两者的关系。然后看看动态模型及其求解介绍—番外篇，对示意图的表示有一个比较清晰的认识。 从关系图中我们看到，和NB与HMM之间的关系一样，CRF实际上就是序列版本的ME模型。当然你可以说最
论文解读： Learning to AutoFocus今天介绍谷歌计算摄影团队的一篇新文章，Learning to AutoFocus，发表在 CVPR 2020 上。在摄影中，自动对焦是一个非常重要的环节，相信绝大多数的用户，对于 AF 的要求都是又快又准，相机由于镜头的特性，一般来说只能在一定范围内成像清晰，这个范围叫做景深，为了能让自己关注的区域成像清晰，都需要用到对焦技术，这篇文章也是用上
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2023-12-11 16:27:27
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文章目录一：动态模型（1）概念（2）建模二：功能模型（1）概念A：定义B：组成（2）用例图A：定义B：表示①：系统②：用例③：行为者④：用例间关系三：三种模型比较（了解） 一：动态模型（1）概念动态模型表示瞬时的、行为化的系统的控制性质，它规定了对象模型中的对象的合法变化序列（2）建模用UML提供的状态图来描绘对象的状态、触发状态转换的事件以及对象的行为。每个类的动态行为用一张状态图来描绘，各个
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2024-09-07 22:40:13
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什么是动态建模静态模型和动态建模的区别我们来讲动态建模，与之对应的是静态建模，大家可以通过对比两者在几个概念上差异进行理解。静态模型关注的概念是静态的：类(Class)，属性(Attribute)，方法(Method)，类关系(Class relationship)，类职责(Responsibility)，是用类的语言来描述一个静态的类。例如用鸟类理解，静态模型就是关注的是鸟(类)，含有哪些属性(
为了支持c++的多态性，才用了动态绑定和静态绑定。理解他们的区别有助于更好的理解多态性，以及在编程的过程中避免犯错误，需要理解四个名词： 1、对象的静态类型：对象在声明时采用的类型。是在编译期确定的。 2、对象的动态类型：目前所指对象的类型。是在运行期决定的。对象的动态类型可以更改，但是静态类型无法更改。关于对象的静态类型和动态类型，看一个示例：class B
{
};
class C :
在之前的动态模型之动态增减【FunTester测试框架】中分享了动态的性能测试模型的实现，后面在实际工作中也是受益匪浅，有文为证动态压测模型让工作更轻松。这里再重复一下思路，就是通过异步线程接收控制台输入信息，然后对线程池的增减管理或者对QPS管理器的QPS进行干预。相对一段时间来说只有一些简单的功能：设置步长增减步长终止测试很长一段时间内都够用了，但是随着测试的深入，可能需要执行更多动态用例，如
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2023-10-31 23:25:10
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文章目录一、编程实现人脸识别第一次base 64二、加入比对图片实现代码 以下部分内容参考博文： 一、编程实现人脸识别第一次 未修改代码://Test2.c
#include <stdio.h>
#include <curl/curl.h>
typedef unsigned int bool;//数据类型别名用typedef 有分号
#define true 1
1.随机梯度下降 保证SGD收敛的一个充分条件是 线性衰减学习率直到第 τ 次迭代： 其中 α =k/τ 。在 τ 步迭代之后，一般使 ϵ 保持常数 通常 τ 被设为需要反复遍历训练集几百次的迭代次数。通常 ϵ τ 应设为大约 ϵ 0 的 1%。主要问题是如何设置 ϵ 0 。若 ϵ 0 太大，学习曲线将会剧烈振荡，代价函数值通常会明显增加
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2024-08-26 13:33:15
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多态性可按照发生的时间段分为静多态（Static Polymorphism）和动多态（Dynamic Polymorphism）。其中静多态就是绑定发生在编译期（compile-time），此种绑定称为静态绑定static-binding）；而动多态就是绑定发生在运行期（run-time），此种绑定称为动态绑定（dynamic-binding）。静多态可以通过模板和函数重载来实现，具体可以分为：1
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2024-01-29 16:24:49
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常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等，如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。 几乎所有的框架都是基于计算图的，而计算图又可以分为静态计算图和动态就算图，静态计算图先定义再运行（define and run），一次定义多次运行，动态计算图是运行过程中定义
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2023-08-14 14:19:21
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作者 | FesianXu前言最近基于AI的换脸应用非常的火爆，同时也引起了新一轮的网络伦理大讨论。如果光从技术的角度看，对于视频中的人体动作信息，通常可以通过泰勒展开分解成零阶运动信息与一阶运动信息，如文献[1,2]中提到的，动作的分解可以为图片动画化提供很好的光流信息，而图片动画化是提供换脸技术的一个方法。笔者在本文将会根据[1,2]文献中的内容，对其进行笔记和个人理解的探讨。 如有谬误请联系
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2023-11-28 22:27:40
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初学TCN——TCN详细讲解 https://blog..net/xyzxyzxyz1999/article/details/107974219四、全卷积网络FCN详细讲解（超级详细哦）https://blog..net/qq_4176076
原创
2021-10-25 14:52:48
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导读：基于学术界和工业界经验，爱奇艺设计和探索出了一套适用于爱奇艺多种业务场景的深度语义表示学习框架。在推荐、搜索、直播等多个业务中的召回、排序、去重、多样性、语义匹配、聚类等场景上线，提高视频推荐的丰富性和多样性，改善用户观看和搜索体验。本文将介绍爱奇艺深度语义表示框架的核心设计思路和实践心得。01背景英国语言学家 J.R.Firth 在1957年曾说过：" You shall know a w
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2024-06-02 19:52:45
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这篇博客是自己在学习生成模型与判别模型过程中的一些记录，整理了相关的文章后写成，感谢前辈们的辛苦总结两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念： 1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习； 2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器； 3、所以说，有监督的机器学习可以抽象为一个分类task
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2024-06-25 06:43:59
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官方模型 mnist：对来自MNIST数据集的数字进行分类的基本模型。最开始设计出来的目的是用于识别数字，同时也是深度学习的一个样例。resnet：一个深度残差网络，可用于CIFAR-10和ImageNet的1000个类别的数据集进行分类。由于深度学习模型的练习次数达到某一个值时识别准确率以及识别性能会下降，因而开发出了可以提高学习深度的网络。wide_deep：将广泛的模型和深...
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2018-12-07 08:44:20
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深度学习模型是人工智能领域的一种计算模型，它模仿了人类大脑中神经网络的工作方式，通过多层处理单元（神经元）进行数据的高层次抽象。深
深度学习模型的输出作为卡尔曼滤波器观测量的代码：
# 初始化卡尔曼滤波器
kf = KalmanFilter()
kf.initialization()
while True:
# 获取相机图像
frame = get_camera_frame()
# 使用深度学习模型对相机图像进行识别，得到障碍物位置和速度的估计值
obstacle_position, obs
# 实现回归的深度学习模型
在现代机器学习领域，深度学习因其强大的特征提取和表示学习能力而备受关注。本文将指导你如何实现一个简单的回归模型，我们将从基本步骤开始，逐步深入。以下是实现回归模型的流程：
## 流程步骤
```mermaid
flowchart TD
A[数据准备] --> B[数据预处理]
B --> C[构建模型]
C --> D[编译模型]
深度学习是一种机器学习算法，其通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理来进行模型训练和预测。近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了重大突破，成为人工智能领域的核心技术之一。本文将介绍几种常见的深度学习模型，并给出相应的代码示例。
1. 多层感知机（MLP）
多层感知机是最简单的深度学习模型之一，它由多个全连接层组成。下面是一个简单的多层感知机的代码示例：
```python
原创
2023-10-28 06:48:38
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# 深度学习的模型文件
深度学习是一种机器学习的技术，它通过模拟人脑神经网络的方式进行训练和学习，可以用于解决复杂的问题和处理大量数据。在深度学习中，模型文件是非常重要的组成部分，它包含了训练好的模型的参数和结构，可以被用于进行预测和推理。
## 模型文件的格式
模型文件通常以二进制形式存储，以便于快速读取和加载。常见的模型文件格式有HDF5、Protobuf、ONNX等。这些格式都支持存储
原创
2023-07-22 14:45:53
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