实验范式简介本实验原始EEG数据由博睿康64导联设备采集(仅包含59个导联的脑电数据，60-64导联无效)，采样率为1000Hz。一次完整实验为一个record，一名被试分3天完成多个record;实验数据以record为单位，每个record中均为连续采集EEG数据。每个record包含前静息态(睁眼1min、闭眼1min)和5个block，block与block之间不少于1.5分钟的休息时间;
# Stable Diffusion模型训练Python代码实现指南
## 简介
在本篇文章中，我将为你介绍如何使用Python实现"Stable Diffusion"模型的训练。"Stable Diffusion"是一种常用于处理图像生成任务的模型。在下面的文章中，我将指导你完成整个流程，并提供代码和注释，以便你能够轻松理解和实现。
## 整体流程
首先，让我们来看看整个流程的步骤。下面的表
原创
2024-01-17 19:59:57
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## Stable Diffusion模型训练Python代码实现
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用Python实现Stable Diffusion模型的训练。在开始之前，我们先来了解一下整个流程，并列出每个步骤需要做的事情。
### 流程概述
以下是Stable Diffusion模型训练的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
| ------- | -----------
原创
2024-01-18 15:42:42
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# 用GBDT分类算法训练模型
### 什么是GBDT算法？
GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）是一种集成学习算法，通过训练多个决策树来提高模型性能。它是一种迭代的算法，每一次迭代都试图减小损失函数的梯度。GBDT通常用于回归和分类问题，并且在实际中表现优异。
### GBDT分类训练模型的Python代码示例
下面是一个简单的Python示例，展示
原创
2024-05-08 04:29:24
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稳定扩散模型是一种用于模拟物质扩散现象的模型。它可以帮助我们理解和预测从一个区域到另一个区域的物质扩散过程。在本文中，我们将介绍稳定扩散模型的原理，并使用Python代码实现一个简单的稳定扩散模型。
## 稳定扩散模型的原理
稳定扩散模型基于以下假设：
1. 物质在空间上是连续分布的，可以用一个连续函数来描述。
2. 物质的扩散速率与物质的浓度梯度成正比。即物质会从浓度高的区域向浓度低的区域
原创
2024-01-16 20:21:24
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一般情况下，零基础在培训班经过6-9个月的学习，能够成为一个初级的游戏3D建模师。在培训班学习结束后，是一个模型师学习成长之旅的开始，项目技术更新快，市场需求不断变化，还要坚持学习，跟上项目才行，同时夯实自美术基础，美术基础决定了在这个行业能走多远。工作2-3年后能力和水平有很大提升，成为项目中高级的模型师等，薪资也有明显提升。接下来往项目管理方向发展。没有美术基础学习起来会相对较慢，想一边上班一
主要记录一下数据集的制作，看了很多的文章和参考，数据集的制作，因为没有找到一个现成的YOLOV3格式的数据集，就打算自己搞一下，学习一下如何训练数据集的。 1.虚拟机： vmware14+ubuntu16.04 2.darknet
随着AI的兴起，对机器学习能力的需求急剧增加。从金融到健康等众多行业都在寻求基于机器学习的技术。然而，对于大多数企业和组织来说，定义机器学习模型仍然是一项复杂且资源密集型的工作。在良好的机器学习框架的帮助下，可以减少这些挑战。下面是一些企业和个人可用于构建机器学习模型的最佳开源框架和库。Amazon Machine LearningAmazon Machine Learning为开发机器学习模型提
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2023-12-02 22:07:12
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目标检测是AI的一项重要应用，通过目标检测模型能在图像中把人、动物、汽车、飞机等目标物体检测出来，甚至还能将物体的轮廓描绘出来，就像下面这张图。在动手训练自己的目标检测模型之前，建议先了解一下目标检测模型的原理（见文章：大话目标检测经典模型RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN，以及Mark R-CNN），这样才会更加清楚模型的训练过程。本文将在我们前面搭建好的AI实战基础环境上（见
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2024-04-20 12:34:26
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如何利用tensorflow的object_detection api开源框架训练基于自己数据集的模型（Windows10系统）一、环境配置1. Python3.7.x（注：我用的是3.7.3。安装好后把python.exe的路径加入到全局环境变量path中，方便后续命令）2. Tensorflow1.13.1（注：目前暂时还不能用tensorflow2.x，因为开源社区还没有针对Windows1
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2024-04-23 13:31:50
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一、搭建环境 搭建环境和验证环境是否已经正确配置已在YOLOV3实战1中详细介绍，请一定要先解决环境问题，有任何疑问，欢迎入群@或者求助其他小伙伴。二、数据准备 总体简介：YOLOV3 训练训练自己的数据集时你一共需要修改6个文件，如表1所示： 表1 训练需要准备的文件列表文件名文件路径文件说明makefiledarknet-master编译生成可执行程序的文件，在其中指定是否使用GPU和Cuda
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2024-07-26 11:57:28
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Linux查看服务器上的进程ps -u(当前用户的程序)ps -au(所有用户的程序) 前面两个够用了ps -a服务器上的所有程序ps -x所有程序，不以终端来区分ps -ax 所有进程终止进程kill -9 [PID] 9表示立即终止运行时间较长的程序，有时需要断开终端之后还要能够自动进行（终端xshell断开后程序默认会停止程序（nohup则会忽略断开的信息，继续执行，&表示加入作业表
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2024-07-10 10:55:59
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# ARMA模型训练与预测的Python实现
时间序列分析是数据科学中一个重要的领域，广泛应用于经济预测、股票市场分析等场景。ARMA模型（自回归滑动平均模型）是一种经典的时间序列预测模型，适用于平稳时间序列。本文将通过Python实现ARMA模型的训练与预测，并展示相关可视化效果。
## ARMA模型概述
ARMA模型由两部分组成：
1. **自回归（AR）部分**：当前值与前几个值线性组
问题keras使用预训练模型vgg16分类，损失和准确度不变。细节：使用keras训练一个两类数据，正负比例1：3，在vgg16后添加了几个全链接并初始化了。并且对所有层都允许训练。但是准确度一直是0.75.数据预先处理已经检查过格式正确再将模型中relu改成sigmoid就正常了。数据处理程序import os
import pickle
import numpy as np
import Da
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2024-10-18 15:42:44
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TensorFlow教程到目前为止，你一直使用numpy来构建神经网络。现在，我们将引导你使用深度学习框架，改框架将使你可以更轻松地构建神经网络。TensorFlow，PaddlePaddle，Torch，Caffe，Keras等机器学习框架可以极大地加速你的机器学习开发速度。所有这些框架也都有好多文档，你应该随时阅读学习。在此笔记本中，你将学习在TensorFlow中执行以下操作：初始化变量创建
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2023-12-12 19:41:37
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文章目录1 GBDT算法核心思想2 GBDT算法的数学原理3 GBDT算法数学原理举例梯度提升树中梯度的理解4 使用sklearn实现GBDT算法5 案例：产品定价模型5.1 模型搭建5.1.1 读取数据5.1.2 分类型文本变量的处理5.1.3 提取特征变量和目标变量5.1.4 划分训练集的测试集5.1.5 模型训练及搭建5.2 模型预测及评估6 模型参数介绍知识拓展 1 GBDT算法核心思想
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2023-09-22 08:45:40
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注：本文主要参考Andrew Ng的Lecture notes 8，并结合自己的理解和扩展完成。
GMM简介
GMM(Gaussian mixture model) 混合高斯模型在机器学习、计算机视觉等领域有着广泛的应用。其典型的应用有概率密度估计、背景建模、聚类等。
图1 GMM用于聚类 图2 GMM用于概率密度
目录线性回归单变量线性回归梯度下降正规方程 线性回归线性回归是一种有监督的学习，解决的是自变量和因变量之间的关系。 线性回归模型预测：单变量线性回归因为只含有一个特征/输入变量,因此这样的问题叫作单变量线性回归问题。选择不同的参数值，就会得到不同的直线。对于假设函数所预测出来的值和实际值之间的差距就是建模误差，也就是存在着一个代价函数cost function。我们的目标就是减少假设函数预测数来的
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2024-04-14 20:53:30
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文章目录torchvision1 torchvision.datssets2 torchvision.models模型比较 torchvision官网上的介绍：The torchvision package consists of popular datasets, model architectures, and common image transformations for compute
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2024-06-07 09:02:22
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【问题描述】毕业设计遇到一个问题：对多种气体回归。为了简化代码，数据导入已经封装成函数，只是需要手动修改气体种类，但每种气体都要单独训练一次，懒得每次训练完从床上爬起来改俩参数重新训练！！【尝试】程序里设置 for 循环，遍历多种气体——会爆内存（训练到第二个模型时电脑就开始卡，每步训练时间很长）【解决方案】使用 argparse 模块和 os.system() 方法第一步丨调用 'argpars
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2023-06-30 19:36:59
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