令人惋惜！深度学习败于“捷径”！道翰天琼认知智能机器人平台API接口大脑为您揭秘。 但是只看当前AI成功的案例，似乎还无法窥探理解。近日，来自多伦多大学和图宾根大学的研究人员合作了一篇文章《Shortcut Learning in Deep Neural Networks》，他们将当前深度学习的一些失败案例归因为：捷径，即深度学习在处理任务的时候往往会采用“捷径”策略，模型在训练的时侯往
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2024-05-28 12:54:54
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## 机器学习中的Shortcut
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(收集数据)
C(数据预处理)
D(建立模型)
E(训练模型)
F(评估模型)
G(调整模型)
H(应用模型)
I(结束)
A --> B
B --> C
C --> D
D --> E
E --> F
F --> G
G --> H
H --> I
```
### 步骤解释
原创
2023-10-15 13:33:04
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2015-06-19 17:22:00
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机器学习算是人工智能的一个分支，所以让我们从人工智能说起。1 人工智能精确定义人工智能很难
原创
2022-08-02 18:53:13
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网络常用命令一、ping 它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。作为一个生活在网络上的管理员或者黑客来说，ping命令是第一个必须掌握的DOS命令，它所利用的原理是这样的：网络上的机器都有唯一确定的IP地址，我们给目标IP地址发送一个数据包，对方就要返回一个同样大小的数据包，根据返回的数据包我们可以确定目标主机的存在，可以初步判断目标主机的操作系统等。下面就来看看它的一些常用
oracle sequence的用法1. 什么是sequence？sequence是oracle数据库中所说的序列。2. 序列有什么用？序列(SEQUENCE)其实是序列号生成器，可以为表中的行自动生成序列号，产生一组等间隔的数值(类型为数字)。其主要的用途是生成表的主键值（*等同于mysql中的AUTO_INCREMENT*），可以在插入语句中引用，也可以通过查询检查当前值，或使序列增至下一个值
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2024-07-06 10:41:33
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# MAPE在机器学习中的作用
在机器学习和统计学中，模型评估是至关重要的一个环节。为了衡量一个预测模型的准确性，各种指标应运而生。其中，MAPE（Mean Absolute Percentage Error）作为一种广泛使用的性能指标，被广泛应用于回归模型的评估。本文将深入讨论MAPE的定义、应用以及如何在Python中实现它。
## 什么是MAPE？
MAPE即平均绝对百分比误差，是一种
序言：上一节中我们重点总结了激活函数，那么这一次我们着重讲一下Bacth_size。每天总结一点，每天进步一点，厚积薄发，总是可以滴水穿石的。1.为什么需要Batch_size? 2.Batch_size值的选择 3.在合理的范围内，增大Batch_size有何好处 4.盲目增大Batch_size有何坏处一、为什么需要Batch_size?在这里我们需要明白batch_size,epoch,it
res2net-yolov3的实现1.res2net详解论文：https://arxiv.org/pdf/1904.01169.pdf1.简介：近日，南开大学、牛津大学和加州大学默塞德分校的研究人员共同提出了一种面向目标检测任务的新模块Res2Net，新模块可以和现有其他优秀模块轻松整合，在不增加计算负载量的情况下，在ImageNet、CIFAR-100等数据集上的测试性能超过了ResNet。Re
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2024-07-09 15:05:28
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大多数人每天都会使用到一些机器人流程自动化的工具，例如读取邮件和系统，计算、生成文件和报告。而在未来，那些你不想做的枯燥的工作，也许真的可以不做了，重复化、标准化的工作都可以让机器人帮你完成。想必此刻你一定好奇是什么解放了你，那么就一起了解一下RPA吧！通过本章学习，您将了解到： 什么是RPA
上一篇文章，我给大家分享了我的一个基于DDD以及EDA架构的框架enode，但是只是介绍了一个大概。接下来我准备用很多一篇篇详细但不冗长的文章介绍每个点。尽量争取一次不介绍太多内容，但希望每次介绍完后都能让大家知道这个小点的设计思想，以及为了解决的问题。好了，这篇文章，我主要想介绍的是EDA思想在enode框架中如何体现？经典DDD的基于领域服务的实现方式一般的应用程序，如果一个用户动作会涉及多个
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2024-10-09 07:22:38
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# 机器学习滑动窗口概念解析
在机器学习和数据处理中，滑动窗口（Sliding Window）是一种常用的技术。它不仅能有效地提取特征，还能处理时间序列数据。本文将深入探讨滑动窗口的概念，并通过代码示例来展示它的实际应用。
## 什么是滑动窗口？
滑动窗口是一种通过在固定大小的窗口内逐步循环访问数据序列，从而提取子序列的一种方法。它常用于时间序列分析、信号处理及许多机器学习场景中。在滑动窗口
# 核机器学习是什么以及如何实现
核机器学习（Kernel Machine Learning）是一种强大的机器学习方法，常用于分类和回归任务。它通过将数据映射到高维空间，从而使得非线性可分的数据变得可分。为了帮助你理解核机器学习，我们将通过以下步骤来实现一个简单的核支持向量机（SVM）模型，并使用Python的`scikit-learn`库。下面是实现流程的概述。
## 实现流程
| 步骤
# 什么是机器学习中的噪声及其处理方法
在机器学习中，噪声是指在数据中存在的随机误差或无关信息，这些噪声可能对模型的训练产生负面影响。理解和处理数据噪声是提高模型准确性的重要步骤。这篇文章将会详细讲述机器学习噪声的概念，以及如何进行识别和处理。
## 整体流程
下面是一个处理机器学习噪声的整体流程表格：
| 步骤 | 描述
MMSE是一种最小化接收数据的MSE(均方误差)的模型。关于这句话，你的脑海里就会出现很多问题:什么是均方误差?“最小化MSE”的物理意义是什么?让我们从一个我们现在非常熟悉的信道模型开始.MMSE作为一种均衡器，是一种后处理算法，它帮助我们找出接收到的数据与原始数据(传输数据)尽可能接近的数据。简而言之，在MMSE中最重要的步骤是在下面的例子中找到一个矩阵G。如果我们假设没有噪声，这个[G]矩阵
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2024-08-31 22:36:17
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1、抽象成数学问题明确问题是进行机器学习的第一步。机器学习的训
原创
2023-01-12 11:19:45
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什么是机器学习 机器学习是人工智能的一个子集，即用机器去学习以前的经验。与传统的编程不同，开发人员需要预测每一个潜在的条件进行编程，一个机器学习的解决方案可以有效地基于数据来适应输出的结果。 一个机器学习的算法并没有真正地编写代码，但它建立了一个关于真实世界的计算机模型，然后通过数据训练模型。 机器学习如何工作？ 垃圾邮件过滤是一个很好的例子，它利用机器学习技术来学习如何从数百万封邮件
原创
2023-04-19 10:05:21
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前言相信刚刚接触目标检测的小伙伴也是有点疑惑吧，目标检测的知识点和模型属实有点多，想要工作找CV的话，目标检测是必须掌握的方向了。我记得在找实习的时候，面试官就问到了我目标检测的指标是什么，答：mAP！问：mAP是什么？我：.......!☺所以在本文中我也是详细说一下mAP 的含义，有什么不对的或者不全的欢迎大家指正！mAP是mean of Average Precision的缩写，意思是平均精
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2023-11-03 20:45:41
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说到“深度学习”，它的最明显的特色就是“深”，并且通过很深层次的网络，来实现准确率非常高的图像识别、语音识别等能力。因此，我们就会觉得深的网络比浅的网络好，从而网络被设计的越来越深。但是，随着网络的加深，训练集准确率却逐渐下降，这与最初的设想背道而驰。这时，出现了一个全新的网络，使这种准确率变得良好起来，它就是深度残差网络（ResNet）。 那么，为什么ResNet可以解决“随着网络加深
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2024-05-24 10:01:52
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在讲因子模型之前，我们需要先了解一下CAPM模型。 CAPM模型是从均值-方差效用理论导出的一个均衡模型，其假定人们都是理性的，都具有一样的均值-方差偏好形式，即都喜欢高收益低方差，且homogeneous。那么就可以得到，资产的收益满足如下的关系： &
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2024-07-24 21:41:57
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