摘要Abstract：正确设置网格面上点的法向，对几何体在光照等情况下显示得更真实，这样就可以减少顶点数量，提高渲染速度。本文通过将OpenCascade中的形状离散成网格数据后在OpenSceneGraph中显示，及使用OSG的快速法向osgUtil::SmoothingVisitor优化与使用OpenCascade来计算正确的法向的结果的对比，说明面法向量的重要性。 关键字Key Wor
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2021-08-17 13:53:39
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参考资料1 Stochastic Weight Averaging blog2 Stochastic Weight Averaging in PyTorch3 Stochastic Weight A
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2022-08-08 10:19:22
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http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~ywteh/teaching/npbayes/mlss2007.pdfhttp://mlg.eng.cam.ac.uk/tutorials/07/ywt.pdfmodel selection 就是说 model有很多参数，参数空间组成了很多不同的model，model selection就是选择一个最合适的paramerter。model
原创
2023-06-29 10:06:33
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# 使用 Python 获取 Abaqus Averaging 阈值
## 简介
在使用 Abaqus 进行有限元分析时，我们经常需要获取一些结果的平均值。Abaqus 提供了 Python API，使得我们可以在脚本中自动化这些操作。本文将介绍如何使用 Abaqus Python 获取 Averaging threshold，帮助你快速上手。
## 流程概览
下面是整个流程的概览，我们将
原创
2023-11-29 15:48:19
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BigDecimal 流中无拆箱操作，故JDK无BigDecimal的summing、maxBy、minBy、averaging。 看有不少同学放展示自用的收集器、也特此展示一个自用的较热门BigDecimal收集器。 同Int、Long、Double的写法一样类似，如下： 1 static fin ...
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2021-07-22 14:16:00
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ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。
1.在头皮图(scalp maps)单轴绘制ERP数据
在这一步中，我们将绘制所有epochs 的叠加平均（ERP）和某一特定潜伏期的ERP scalp maps。
想要正确操作该步骤的话，必须要操作的步骤有:
加
原创
2021-09-09 10:08:05
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ABAQUS输出请求什么是输出请求？ABAQUS 分析产品在步骤的每个增量下计算许多变量的值。通常，用户只对所有这些计算数据的一小部分感兴趣，因此可以通过创建输出请求来指定要写入输出数据库的数据。输出请求的组成部分：感兴趣的变量或变量组件。模型的区域以及从中将值写入输出数据库的积分点。将变量或组件值写入输出数据库的速率。ABAQUS CAE中会默认创建field输出请求。输出请求将传播到分析中的后
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2023-09-08 13:00:45
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ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发电位，通过有意地赋予刺激以特殊的心理意义，利用多个或多样的刺激所引起的脑的电位。1.在头...
原创
2022-01-24 15:14:17
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目录1.在头皮图(scalp maps)单轴绘制ERP数据2.在地形阵列中绘制ERP轨迹(Plotting ERP traces in a topographic array)3.绘制两列数组的ERP图本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer)ERP是Event-related Potentials的简称, 事件相关电位, 是一种特殊的脑诱发...
原创
2022-01-24 18:05:18
266阅读
目录1.在头皮图(scalp maps)单轴绘制ERP数据2.在地形阵列中绘制ERP轨迹(Plotting ERP traces in a topographic array)3.绘制两列数组的ERP图本教程为脑机学习者Rose发表于公众号：脑机接口社区
原创
2021-09-07 15:02:24
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文章目录背景：precision, recall和F1 score的定义micro averaging的计算及其示例macro averaging 和 weighted averagingmacro averaging 示例代码示例 背景：在 multi-class 分类任务中，如果使用 micro 类指标，那么 micro-precision, micro-recall和micro-F1值都是
SWA(随机权重平均)[Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization](
原创
2022-12-04 07:55:18
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1. 准确率，召回率，精确率，F1-score，Fβ，ROC曲线，AUC值 2. 宏平均（Macro-averaging）和微平均（Micro-averaging） 3. Python3 sklearn实现分类评价指标 1. 准确率，召回率，精确率，F1-score，Fβ，ROC曲线，AUC值 为了
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2021-01-06 20:53:00
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@
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一、Averaging平均滤波
二、Gaussian高斯模糊
三、Median中值模糊
四、Bilateral双边滤波
一、Averaging平均滤波
计算卷积框覆盖区域所有像素的平均值得到卷积的结果
# 输入图像
# 核的尺寸大小：(3,3) (5,15).....都可以，可以不是正方形
blur = cv2.blur(image, (15,15))
二、Gaussian高斯模
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2020-06-19 17:16:00
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Voting_Averaging算法预测银行客户流失率描述为了防止银行的客户流失，通过数据分析，识别并可视化哪些因素导致了客户流失，并通过建立一个预测模型，识别客户是否会流失，流失的概率有多大。以便银行的客户服务部门更加有针对性的去挽留这些流失的客户。本任务的实践内容包括：1、学习并熟悉Voting/Averaging算法原理。2、使用Voting、Averaging算法预测银行客户流失率。源码下
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2023-12-26 09:35:12
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# 邻域平均（Neighborhood Averaging）算法及其在Python中的实现
## 引言
邻域平均（Neighborhood Averaging）是一种常用的图像处理技术，用于对图像进行平滑处理。该算法通过计算每个像素点周围邻域像素的平均值来实现平滑效果。在本文中，我们将介绍邻域平均算法的原理，并展示如何使用Python实现该算法。
## 邻域平均算法原理
邻域平均算法的核心
原创
2023-08-18 04:37:06
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Program PRIMUS perfoms the manipulations with experimental small-angle scattering data files such as: averaging, subtraction, merging, extrapolation to zero concentration and curve fitting and evaluat...
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2010-10-07 23:19:00
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AutoMerge performs extrapolation, averaging of experimental .dat files. On the way it also assesses their quality, amount of data that is available from them, and checks that files in the same data se...
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2010-10-02 22:10:00
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为了更好地对数据进行预测，通常要用到模型融合，模型融合算法成功的关键在于能保证弱分类器的多样性（diversity）。融合不稳定的学习算法能得到更明显的性能提升。最基本的模型融合方式有voting和averaging。Voting为投票法，是针对分类问题；Averaging是平均法，针对回归问题。模型融合方法有bagging和boosting1.Bagging方法通过K次的有放回抽样，训练K个子模
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2024-09-07 18:09:30
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集成方法概述 为什么能够提高效果? 增强模型的表达能力 单个感知机无法正确分类数据集成三个感知机能正确分类数据降低误差基模型集成策略 多数投票方法(majority vote)平均(averaging) 加权平均(weighted averaging):如AdaBoost典型的集成方法 Bagging 个体学习器间不存在强依赖关系，可同时生成的并行化方法 对样本或特征随机取样，学习产生多个独立的模
