一、数据流图 ( DFD )
文章目录一、数据流图 ( DFD ) 简介二、数据流图 ( DFD ) 概念符号1、数据流2、加工 ( 核心 )3、数据存储4、外部实体三、数据流图 ( DFD ) 分层1、分层说明2、顶层数据流图3、中层数据流图4、底层数据流图 一、数据流图 ( DFD ) 简介数据流图 ( Data Flow Diagram ) :在 需求分析 阶段 , 使用的工具 ,
简介fid是一个非常常用的评估图像生成质量的指标图像生成的论文中经常会用到。fid是一种度量两个图片数据集相似度的方法，我们生成的图片与真实图片越相似越好。
原创
2021-08-19 14:56:32
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计算机图形学复习0计算机图形学复习1 接着上次的内容更，本次内容讲述基本图形的生成算法。包括直线的生成算法，圆弧的生成算法。直线生成算法首先你要考虑这么一个问题，显示图形是由像素点构成的，点是离散的点，如果线是刚好完全经过像素点，比如你画个x，y轴，那多简单是吧，那你画的不完全经过像素点，就涉及到了像素点的取舍问题，如何让你的直线在离散点的构成中更像一条直线，成像质量和你的离散点的分布有关，就是直
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2024-08-16 20:51:07
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文章转自微信公众号：机器学习炼丹术 作者：陈亦新（欢迎交流共同进步） 联系方式：微信cyx5016617 [TOC] 2.1 感性理解 FID是Fréchet Inception Distance
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2022-04-12 10:04:32
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1、数据流图的定义结构化分析方法中使用的工具,它以图形的方式描绘数据在系统中流动和处理的过程，由于它只反映系统必须完成的逻辑功能，所以它是一种功能模型。在结构化开发方法中，数据流图是需求分析阶段产生的结果。 ----百度百科2、数据流图的使用方法 数据流图采用分层的形式来描述系统数据流向，每一层次都代表了系统数据流向的一个抽象水平，层次越高，数据流向越抽象。高层次的DFD图中处理可以进一
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2024-02-11 20:45:05
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BRISQUE算法来源于论文：《No-Reference Image Quality Assessment in the Spatial Domain》 BRISQUE的意思是Blind/Referenceless Image Spatial QUality Evaluator，一种无参考的空间域图像质量评估算法。算法总体原理就是从图像中提取mean subtracted c
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2024-05-09 19:36:45
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1. 什么是频域变换？定义：频域也称为频率域，将复杂的时间信号或空间信号变换成以频率成分表示的结构形式就是频域变换。是描述信号的频率结构与信号幅度的关系。将复杂的时间信号或空间信号变换成以频率成分表示的结构形式就是频域变换。2. 傅里叶级数与傅里叶变换的区别。傅里叶级数是周期变换，傅里叶变换是一种非周期变换傅里叶级数用于对周期信号转换，傅里叶变换用于对非周期信号转换。傅里叶级数是以三角函数为基对周
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2024-09-14 23:57:01
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fid-helper-pytorchGithub 仓库地址：https://github.com/One-sixth/fid-helper-pytorch Gitee 仓库地址：https://gitee.com/ONE_SIX_MIX/fid-helper-pytorch这是一个FID助手工具。 提供了一个简单方便的接口来计算FID。仓库使用pytorch jit script来打包模型，包含了
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2023-10-15 07:22:40
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论文：Threat of Adversarial Attacks on Face Recognition: A Comprehensive Survey面部识别（FR）模型易受到不同类型的攻击：1、物理攻击，在图像被捕获前修改面部的物理外观，如presentation attacks（又称spoofing attacks）； 2、数字攻击，对捕获的面部图像实现修改，如对抗性攻击和变形攻击。对抗性攻
作者 | 郑童、鲍慧雯单位 | 东北大学自然语言处理实验室引言扩散模型（Diffusion Models, DM）在文本到图像生成领域备受瞩目，目前已完全超过了上一代主流生成范式生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)。相比于GAN，扩散模型可以具有以下如下几个特点：1）完备的理论基础；2）灵活的架构设计；3
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2024-05-04 15:41:54
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1、什么是异常检测异常检测（Outlier Detection），顾名思义，是识别与正常数据不同的数据，与预期行为差异大的数据。识别如信用卡欺诈，工业生产异常，网络流里的异常（网络侵入）等问题，针对的是少数的事件。1.1 异常的类别点异常：指的是少数个体实例是异常的，大多数个体实例是正常的，例如正常人与病人的健康指标；上下文异常：又称上下文异常，指的是在特定情境下个体实例是异常的，在其他情境下都是
本文通过分类问题讲解判别式和生成式模型，会用到Logistics Regression 和 几率模型首先介绍一下，判别式模型是完全根据数据得出结果，而生成式模型会有人为设定的条件建立模型，再通过利用假设建立的模型得出结果。Generative (生成式模型)例： 利用iris数据进行分类
本文仅仅才用了target0和target1，且仅仅利用了前两种属性（便于可视化）数据可视化利用生成式建立模型
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2024-05-13 10:32:09
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目录分类模型评价指标说明混淆矩阵例子混淆矩阵定义混淆矩阵代码正确率真阳率和假阳率真阳率假阳率真阳率和假阳率的公式比较ROC/AUC例子阈值对TPR和FPR的影响ROC曲线ROC曲线的用处AUC精准率和召回率精准率召回率两者公式比较精准率和召回率的关系阈值对精准率和召回率的影响P-R曲线P-R曲线的用处AP原始计算方式其他计算方式F1分数Matthews相关系数分类模型评价指标说明分类涉及到的指标特
学习pytorch自然不可避免的会遇到需要自己定制数据集的情况，许多人在这一步时都会困惑于sampeler,dataset,collate_fn,dataloader这四者之间的关系，当然也包括我自己，写这个博文一是记录下来避免自己搞忘，二来希望对与我有同样困惑的人有些许帮助．许多人为了搞清楚它们之间的关系，往往都是看源码，但是这样一来会花费大量时间，而且如果没有到达需要深入理解源码的层次，看了之
什么是生成模型生成模型可以描述一个生成数据的模型，属于一种概率模型。通过这个模型我们可生成不包含在训练数据集中的新的数据。每次生成模型要输出不同的内容。如果说某些特定的图片服从某些概率分布，生成模型就是尽可能的去模仿这个概率分布产生新的图像。生成模型和判别模型的区别判别模型可以简单的理解为分类生成模型的数据集是没有和判别模型类似的lable的（即标记信息，生成模型也是可以有标签的，生成模型可以根据
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2024-03-28 11:32:33
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机器学习系列问题（二）：生成模型和判别模型 文章目录机器学习系列问题（二）：生成模型和判别模型一、简单理解二、两者分别（个人理解） 一、简单理解维基百科上Generative条目里面有个经典的案例：假设有四个samples： 判别式模型的世界是这个样子： 生成式模型的世界是这个样子：二、两者分别（个人理解）生成模型是对条件概率分布P（y|x）进行建模； 判别模型是对联合概率分布P（x，y）进行建模
## 实现“fid mysql”流程
为了帮助你实现“fid mysql”，我将提供以下步骤和代码示例。请按照这些步骤逐步操作，就能成功实现你的目标。
### 步骤一：创建数据库
首先，我们需要创建一个数据库来存储我们的数据。你可以使用MySQL的命令行工具（或者任何你熟悉的MySQL客户端）来执行以下代码：
```sql
CREATE DATABASE fid;
```
### 步骤二
原创
2024-01-22 10:27:53
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最近这一个月有三在知识星球里分享GAN在底层的图像处理中的相关应用，预计会再持续一个月，下面我们对其中的各个方向简单做一些介绍。作者&编辑 | 言有三1 GAN与图像降噪图像在产生和传输过程中都会受到噪声的干扰，因此图像降噪是一个非常基础的问题，生成式模型GAN在捕捉噪声的分布上有天然的优势。有三AI知识星球-网络结构1000变GAN-CNN Based Blind Denoiser
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2024-08-15 11:15:04
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要计算图像的Frechet Inception Distance (FID)，我们可以使用 `pytorch_fid` 库，这是一个专为PyTorch优化的FID计算工具。以下是关于如何利用 `pytorch_fid` 库进行FID计算的详细说明，这里将涵盖整个过程，包括背景、错误现象的分析、根因和解决方案等等。
### 问题背景
在生成对抗网络 (GAN) 的研究中，我们常常需要评估生成图像
目录自由现金流模型介绍简介及计算估值其他数据计算方法折现率编程实现编程求取折现率NI、NCC、WC_Inv、FC_Inv以及NB的编程计算FCFE的编程计算主函数（估值）总结 本文主要介绍自由现金流折现的意义、计算方法，以及基于python与Tushare数据接口的编程实现。参考资料主要为CFA二级Equity Evaluation的Free Cash Flow Evaluation部分。自
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2024-04-22 09:21:45
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