近一个月在做实验的时候光顾着截图一个最后的结果，没有给保留代码等，这篇博客里是最近一个月做的一些小实验。后续发实验类的博客的时候尽量把必要背景知识、代码等加上。这次就先勉强看看吧在生成领域，自编码器是GAN的前身，今天用VAE在MNIST做了生成实验，图1是10个class到latent space的投影，从投影就可以看出，同一类会尽量分在一起，说明latent space是很好的表示。图2是解码
。。这个blog标题有点长 =_=学习混合的时候，偶然发现了深度测试存在的一些问题（也可以说是特性）。经过google之后明白了问题所在，对深度测试也有了进一步的了解。 如上所示，在进行混合的时候，发现有一些本该因为透明度混合出现的窗却没有出现，进一步观察又会发现，有的透明度混合窗口却照常出现。结合前面的
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2024-07-14 18:30:49
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“这是Na，是一种化学物质，我从皇宫外面拿到的，娘，你当然没有看到呢。”李恪掩饰到，他可绝对不能叫别人知道自
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2021-06-28 13:51:23
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FLANN介绍 在计算机视觉和机器学习中，对于一个高维特征，找到训练数据中的最近邻计算代价是昂贵的。对于高维特征，目前来说最有效的方法是the randomized k-d forest和the priority search k-means tree，而对于二值特征的匹配multiple hierarchical clusteringtrees则比LSH方法更加有效。目前来说，fast
PostgreSQL 在复杂查询中的可塑性是很高的，但是如果在网上去找相关的例子，我尝试了一下，比较少。这里突然有一个想法，想验证一下postgresql 的复杂查询到底如何，自己做几个...
原创
2023-06-20 02:46:11
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我是目录摘要CERT，2020CLEAR，2020DeCLUTR，2021 ACLConSERT：ACL 2021Self-Guided Contrastive Learning for BERT Sentence Representations, ACL 2021SimCSE：EMNLP2021Pairwise Supervised Contrastive Learning of Senten
PostgreSQL 在复杂查询中的可塑性是很高的，但是如果在网上去找相关的例子，我尝试了一下，比较少。这里
原创
2022-06-10 09:22:38
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单阶段检测模型相对于以RCNN，Fast R-CNN和Faster R-CNN为代表的基于region proposal的两阶段检测模型，单阶段的物体检测用一个end-to-end的全卷积神经网络完成从原始图像的输入到Bounding box和box中物体类别的输出。在实时检测方面优于上述的区域推荐，而准确率方面则相对较差。YOLO以RCNN为代表的传统的物体检测方法通过region propos
1 为什么要做A/B实验？A/B实验，是一种验证假设的方法，其核心方法及原理分别是对照实验及假设检验。在实际实验时会从总体抽取部分个体组成样本单位，并从个体实验结果推断总体结果。 1-1、实验原因由于对照实验遵循单一变量原则，能通过对比发现因果性，并根据实验结果量化正向和负向的影响程度。当实现了某个新的特性，我们无法准确预估上线后是增益还是减益，从风险和成本的角度考量，会切分小流量进行验
<!DOCTYPE html><html lang="en"><head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>Document&...
原创
2021-09-02 14:08:29
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## Python调包对比试验组与对照组是否显著
### 概述
在数据分析领域，我们经常需要对比试验组与对照组是否显著。在Python中，可以使用统计包进行分析。本文将介绍如何使用Python进行对比试验组与对照组的显著性检验，以及如何可视化结果。
### 流程
下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2
原创
2024-04-13 07:00:09
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■■ 近日，在全球权威的自动驾驶nuScenes竞赛最新评测中，浪潮信息算法团队所提交的“IEI-BEVFusion++”算法模型在关键性指标nuScenes Detection Score（NDS）得到 77.6%的高分，创造了3D目标检测全赛道迄今最高成绩。继去年以“DABNet4D”登顶纯视觉3D目标检测榜单后，该算法团队在面向融合感知自动驾驶领域再一次实现突破。nuSc
原创
2023-04-23 17:14:06
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文章目录前言常用对比试验0 比较智能体的性能（performance）1 比较学习速度（speedup）2 比较数据效率（data efficiency）3 比较算法对超参数的鲁棒性（robustness to hpyerparameters）作图技巧对原始数据进行统计后再作图参考文献 前言很多深度强化学习领域的研究者在验证自己学习算法性能时常常会选择将该算法应用于Atari视频游戏。在相关文献
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2024-05-17 15:31:30
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【YOLOv8性能对比试验】YOLOv8n/s/m/l/x不同模型尺寸大小的实验结果对比及结论参考
原创
2024-06-21 17:01:38
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【YOLO性能对比试验】YOLOv9c/v8n/v6n/v5n的训练结果对比及结论参考
原创
2024-06-21 17:01:08
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深入浅出比喻说明线程与进程，附小白都能看懂的对比试验。
原创
2022-01-10 14:22:28
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深入浅出比喻说明线程与进程，附小白都能看懂的对比试验。
原创
2021-06-22 11:21:51
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当然限制字符长度不仅可以用这种方法来写，还有通过设置文本框属性等办法来解决。不过利用正则表达式，我还是没没想到。反正正则表达式都学过了，为什么不能拿过来用呢？让它和我原来的方法比试比试。
一、ascii码小试
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2023-07-10 13:49:31
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素因子分解的算法有很多，费马因子分解：比试除法更加高效，是计算机中广泛使用的很多更有效的因
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2022-08-09 17:54:24
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因为之前对比了RoI pooling的几种实现，发现python、pytorch的自带工具函数速度确实很慢，所以这里再对Faster-RCNN中另一个速度瓶颈NMS做一个简单对比试验。这里做了四组对比试验，来简单验证不同方法对NMS速度的影响。方法1：纯python语言实现：简介方便、速度慢方法2：直接利用Cython模块编译方法3：先将全部变量定义为静态类型，再利用Cython模块编译方法4：在
