// define head function#ifndef PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#define PS_ALGORITHM_H_INCLUDED#include <iostream>#include <string>#include "cv.h"#include "highgui.h"#include "cxmat.hpp"#include "cx
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2016-02-24 11:25:00
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clc; clear all; close all; addpath('E:\PhotoShop Algortihm\Image Processing\PS Algorithm'); Image=imread('4.jpg'); Image=double(Image)/255; % imshow(Image) % set the gain valu
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2015-11-11 15:07:00
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初出茅庐进入网络时代，希望和大家在这个平台上有更好地交流，更好的进步，谢谢！！
原创
2013-02-21 11:38:09
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本文目录介绍常用激活函数SigmoidTanhReLU系列总结 介绍激活函数是机器学习与深度学习模型必不可少的一部分，用于将输入的值，通过非线性转换映射到另一个值，这也是线性模型具有强大学习能力的关键所在。常用激活函数Sigmoidsigmoid是最常见的一个激活函数，但是是我最不常用的一个，为什么呢？因为sigmoid在激活函数家族中就像一个熊孩子，缺点很多！ 听我慢慢道来… 先来看一下sig
方法论探讨之概念空间篇 我们潜意识就不想用计算机的方式来思考问题，我们有自己的思维描述方式，越是接近我们思维描述方式，我们越容易接受和使用。各种计算机语言，建模工具，不外乎就是建立一个更接近人的思维方式的概念空间，再使用工具从该概念空间向另外一个概念空间映射，我称之为人性思维空间向01序列描
1、RuntimeError: CUDA error: device-side assert triggered 使用pytorch的时候报这个错误说明你label中有些指不在[0, num classes)， 区间左闭右开。比如类别数num_class=3， 你的label出现了-1或者3， 4， 5等！！！！2、RuntimeError:invalid argument 5:k not in
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2023-11-12 10:59:44
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```mermaid
flowchart TD
start((开始))
step1[导入必要的库]
step2[加载数据集]
step3[计算信息增益]
step4[选择最佳的特征]
end((结束))
start --> step1
step1 --> step2
step2 --> step3
step3 -->
原创
2024-06-12 06:50:42
32阅读
Gain Block和驱放、功放的区别并不大，主要还是侧重点不一样。（1）Gain Block主要侧重幅度（电压）放大，电路设计简单，无需偏置电路，功耗很低；（2）驱动和功放主要侧重功率（电压和电流）放大，以及转换效率高；
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2022-01-14 15:33:26
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# 理解 Android Bias：是什么以及如何应对
在现代Android应用的开发中，“Bias”这个术语通常指的是我们在设计和实现中潜意识的偏见。这种偏见不仅会影响到应用的用户体验，还可能在无意中加剧某种群体的边缘化。本文将探讨Android Bias的概念，并通过具体的代码示例和关系图示帮助您更好地理解这一问题。
## 什么是 Android Bias？
Android Bias通常
原创
2024-09-05 03:52:16
29阅读
# 实现"PYTORCH Bias"的步骤
## 流程图
```mermaid
journey
title 实现"PYTORCH Bias"的步骤
section 开始
初始化
section 中间步骤
提取数据
创建模型
添加Bias
训练模型
section 结束
原创
2024-06-03 06:43:32
19阅读
原文出处：http://scott.fortmann-roe.com/docs/BiasVariance.html，感谢作者。Conceptual DefinitionError due to Bias: The error due to bias is taken as the difference between the expected (or average) prediction of
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精选
2015-08-10 11:44:17
582阅读
设计方案1： 在PC上，当使用QDial调节音量时，触发QDial的SIGNAL：ValueChange()，对应SLOT向LPC发送自定义键码0x22; 在LPC上，当接收到0x22键码时，执行操作：设置当前volume值，当设置完成后，PC将接收到来自LPC的volume数据进行更新。 发现问题： 1、当触发ValueChange()信号时，由于LPC设置3s无活动自动进入音量显示界面，PC每
# 决策bias架构
在数据科学和机器学习领域，我们经常会面对决策bias的问题。决策bias指的是在数据收集、处理和分析过程中出现的偏差，导致最终的决策结果偏离真实情况。为了解决这个问题，我们可以采用决策bias架构来帮助我们更准确地进行决策分析。
## 决策bias架构介绍
决策bias架构是一种系统化的方法，用于检测和校正数据收集和处理过程中的偏差。它通常包括以下几个步骤：
1. 数
原创
2024-06-11 04:59:00
48阅读
# 如何实现 Android 调音量 gain
## 操作步骤
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 创建一个 AudioManager 对象 |
| 2 | 获取当前音量 |
| 3 | 设置增加音量的大小 |
| 4 | 应用增加后的音量 |
## 具体操作步骤
### 步骤 1：创建一个 AudioManager 对象
```java
// 获取系统音频服
原创
2024-03-06 03:24:50
56阅读
过NFL定理(No Free Lunch)，即没有任何一种方法/模型能在各种数...
原创
2023-01-01 17:09:55
196阅读
# Python中的偏差和MAE
## 引言
在机器学习领域中，我们经常需要评估模型的性能。其中一个常用的指标是平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE），它可以帮助我们了解模型的预测结果与实际观测值之间的差异程度。Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，提供了丰富的库和工具，可用于计算偏差和MAE。本文将介绍如何使用Python计算偏差和MAE，并提供相应的代码示
原创
2023-12-09 11:43:38
146阅读
LeNet-5 — LeCun et alLeNet-5，一个7层的卷积神经网络，被很多银行用于识别支票上的手写数字。 LeNet-5 — Architecture手写数字被数字化成尺寸为32X32的图片。在这种情况下，由于计算能力的限制，这种技术无法应用于大规模的图片。模型的构除输入层外，模型有七层，2卷积+2池化+2全连接+1输出。第一层：卷积层，总共6个卷积核，核尺寸5X5，步长1X1。所以
# Python Bias-Variance Tradeoff
在机器学习中，Bias-Variance Tradeoff是一个重要的概念，它描述了模型的复杂性和泛化能力之间的权衡。理解该概念对于机器学习算法的选择和优化非常重要。本文将介绍Bias和Variance的概念，并用Python代码示例来说明。
## Bias和Variance的概念
在讨论Bias-Variance Tradeo
原创
2023-08-11 03:54:52
191阅读
随着深度学习的普及，很多开发者和研究者在使用 PyTorch 框架进行模型构建时，遇到了一个常见但却不容忽视的问题：如何在 PyTorch 中去掉网络中的偏置（bias）。下面，我将详细记录我在解决这一问题的过程中所经历的背景、错误、分析和解决方案。
### 用户场景还原
在我们的深度学习项目中，有几个关键的步骤需要进行调优，其中一个重要的决策是选择是否使用偏置。以下是项目进行过程中的几个关键时
在现代机器学习应用中，分类模型的偏差（bias）问题是一项至关重要的挑战。模型的偏差可能导致性能不佳，甚至使预测结果偏向某些群体，这会对决策产生负面影响。为了有效解决“python分类bias”这一问题，本文将详细讨论相关的迁移指南、实战案例、性能优化和生态扩展等内容。
### 版本对比
在处理偏差问题时，不同版本的库或算法具有明显的特性差异。以下是`scikit-learn` 0.24和0.
