2018.10.23 Update:最近好多同学问我怎么采集数据，怎么实现最基础的定位，我整理了一个基础的WiFi， iBeacon采集端和KNN实现的python定位方法，放在Github上给萌新们参考，地址请戳在这里 时间过得真快，三四年过去了。也就是我做室内定位已经好几年，不成器，没做出什么成果。不过踩了不少坑，在这里做个总结，如果有人翻到这篇博客，就当科普也好，如果恰好你也是这个
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2024-05-09 22:18:33
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最基本的使用方法如下，假设我们需要拟合的点集存放在两个向量X和Y中，分别储存着各离散点的横坐标和纵坐标，则在MATLAB中直接键入命令 cftool(X,Y) 就会弹出Curve Fitting Tool的GUI界面，点击界面上的fitting即可开始曲线拟合。 MATLAB提供了各种曲线拟合方法，例如：Exponential, Fourier, G
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2024-04-20 15:26:47
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在语言中，单词的顺序及其在句子中的位置非常重要。 如果重新排列单词，整个句子的意思可能会发生变化。 在实施 NLP 解决方案时，循环神经网络具有处理序列顺序的内置机制。 然而，transformer 模型不使用递归或卷积，而是将每个数据点视为独立于其他数据点。 因此，位置信息被明确地添加到模型中，以保留有关句子中单词顺序的信息。 位置编码是一种方案，通过它可以维护序列中对象顺序的知识。在本教程中，
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2024-03-25 05:15:42
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本文主要描述的是DETR论文中的position_encoding，详细DETR论文解析可参考Transformer不像RNN可以根据位置顺序接受和处理单词，所以为了得到词的位置信息，将位置信息添加到每个词的嵌入向量中，这称为位置编码。DETR中提供了两种编码方式，一种是正弦编码（PositionEmbeddingSine），一种是可以学习的编码(PositionEmbeddingLearned)
这次来见证神经网络是如何通过简单的形式将一群数据用一条线条来表示。或者说，是如何在数据当中找到他们的关系， 然后用神经网络模型来建立一个可以代表他们关系的线条。注：本节程序上下是连贯的，分开只为方便解说。一、建立伪数据：# coding=gbk
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
#建立伪数据集
x = torch.unsqueeze
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2024-03-22 15:48:15
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1、本文是到目前为止我见到过的关于CNN最最小白的入门教程，没有之一！本文仅供学术，如果不小心侵犯了大家的利益，还望海涵，并联系博主删除。特别是作者Sanjay Chan！CNN理论入门步骤：1、建议初学者先看从卷积计算到卷积神经网络CNN，了解CNN的和卷积的概念2、阅读本文了解CNN的结构和基本
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2024-10-11 14:21:07
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最近PrestoDB成立了依托于Linux Fundation之下的一个基金会，到此为止Presto的两大分支: PrestoDB和PrestoSQL都成立了自己的基金会，我比较好奇在这分道扬镳的一年时间内两个分支发展的究竟怎么样，因此从公开的信息做了一些收集统计。项目活跃度首先我们从项目活跃度的角度看看两个项目的各项指标，第一个是分道扬镳之后各自的提交次数:再看看参与贡献的人数再看看发布的新版本
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2024-09-23 10:29:57
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图像分类 目标：已有固定的分类标签集合，然后对于输入的图像，从分类标签集合中找出一个分类标签，最后把分类标签分配给该输入图像。 图像分类流程输入：输入是包含N个图像的集合，每个图像的标签是K种分类标签中的一种。这个集合称为训练集。学习：这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样。一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型。评价：让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签，把分类器预测的标
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2024-03-29 14:14:13
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卷积神经网络（CNN）在计算机视觉领域已经取得了前所未有的巨大成功，但我们目前对其效果显著的原因还没有全面的理解。2018年3月，约克大学电气工程与计算机科学系的 Isma Hadji 和 Richard P. Wildes 发表了论文《What Do We Understand About Convolutional Networks?》，对卷积网络的技术基础、组成模块、现状和研究前景进行了梳理
本博文涉及以下：五目录：
Zero：导入数据集
一、检测人脸
二、检测狗狗
三、从头实现CNN实现狗狗分类
四、迁移VGG16实现狗狗分类
五、迁移ResNet_50实现狗狗分类
六、自己实现狗狗分类 五、使用ResNet_50来区分狗的品种 现在你将使用迁移学习来建立一个CNN，从而可以从图像中识别狗的品种。你的 CNN 在测试集上的准确率必须至少达
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2024-04-16 14:19:46
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1. 概述本文主要包括以下几个方面：编码基本知识，java，系统软件，url，工具软件等。在下面的描述中，将以"中文"两个字为例，经查表可以知道其GB2312编码是"d6d0 cec4"，Unicode编码为"4e2d 6587"，UTF编码就是"e4b8ad e69687"。注意，这两个字没有iso8859-1编码，但可以用iso8859-1编码来"表示"。2. 编码基本知识最早的编码是iso8
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2024-08-11 16:18:48
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目录基于LS的信道估计算法（最小二乘法） MMSE信道估计算法（最小均方误差算法） 线性最小均方误差信道估计算法((LMMSE)基于指数型PDP的LMMSE信道估计 基于导频的信道估计方法 基于块状导频的信道估计 基于梳状导频的信道估计 基于块状导频的信道估计 在OFDM系统中通常采用多进制调制方式，则在接收端需要进
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2024-05-14 21:29:16
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本文为博主原创，未经允许不得转载： 在解析properties文件中的汉字时，在java代码中解析得到的是一个乱码字符，形如图下： 导致乱码原因：由于在jdk中，默认为gbk编码方式进行编码盒接收的，所以导致了乱码， 避免方法，对字符进行utf-8编码，编码方法如下： String value =
原创
2023-02-21 10:56:23
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## Java读取文件的编码如何进行转换
在Java编程中，经常会遇到需要读取文件的情况。然而，由于文件的编码可能与程序默认的编码格式不一致，所以在读取文件时可能会出现乱码的问题。本文将介绍如何解决这个实际问题，即如何在Java中进行文件的编码转换。
### 问题描述
假设我们有一个文本文件，其中包含一些非英文字符，比如中文字符或特殊符号。现在我们想要读取这个文件，并将其中的内容显示在控制台
原创
2023-12-24 04:16:09
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文章目录1. 什么是OneHotEncoder2. 为什么使用OneHotEncoder来处理离散型特征?3. 不需要使用OneHotEncoder来处理的情况4. scikit-learn 中 OneHotEncoder 解析5. 举个栗子 1. 什么是OneHotEncoderOneHotEncoder，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码(每个特征值都是一个状态)
文章目录1.CNN介绍1.1CNN模型基本概念1.1.1卷积层（Convolution）1.1.1.1滑动窗口（过滤器filter/卷积核）1.1.1.2 Padding操作1.1.1.3 卷积步长（stride）1.1.1.4彩色图像的卷积1.1.2池化层（Pooling）1.1.2.1 最大池化（Max pooling）1.1.2.2平均池化1.1.3激励层（activation funct
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2024-10-11 14:39:13
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matlab r2020b安装下载地址：链接过程1 下载安装包后，在安装包…\745941 matlab_R2020b\Mathworks_Matlab_R2020b_Win\Mathworks_Matlab_R2020b_Win\Mathworks_Matlab_R2020b_Win目录下双击”R2020b_Windows.iso”,加载安装文件。注意不要直接双击目录下的matlab_R2020
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2024-10-15 19:59:12
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位置编码Bert问世后瞬间引爆了NLP领域，同时也让Transformer火了起来，Transformer中特征提取的方式不是传统的CNN，RNN等，而是用attention的形式，这种模式被用在AI的各个领域中，包括CV和语音等。关于attention和transformer的计算原理在文章中已经讲解过，不再赘述，具体可参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/231631
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2024-07-30 10:14:28
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准备环境python生成二维码，需要依赖包qrcode和PIL（二维码的实质就是一个url。）python3安装PIL：pip install PILpython2安装PIL：pip install pillow 生成二维码的方法1.将url生成二维码的最简单的示例如下：import qrcode
img=qrcode.make("www.zhuanzhuan.com")
img.sav
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2023-06-19 15:11:08
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这两天在看汤姆彼得斯的《追求卓越——个人版》一书，简略的摘了其中一些观点组成了这篇文字：
我们都做了什么事？接下来要做什么事？就这样惶惶终日？或许你的心中一直迷茫，或许你在考虑改变现状，抑或许？
行为改变态度，但是态度无法改变行为。诚然，我们的生活需要规律，而且改变是一件让人痛苦的事情。但是我们有选择的权力，我们可以选择改变进而成长，也可以选择保持原状甚至萎缩。
如果你觉得改变并不是那么可怕
原创
2009-04-11 18:41:44
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