共轭梯度法原理    共轭梯度法是一种用于求解大型稀疏线性方程组的优化算法。它是一种迭代法，通过寻一个搜索方向，并在该方向上进行搜索，逐步逼近最优解。共轭梯度法在优化问题中有着广泛的应用，尤其在求解大规模线性方程组时表现出。    共轭梯度法的原理可以从最小化函数的角度进行解释。假设我们要最小化一个二次函数f(x)，其中x是一个n维向量。共轭梯度法的目标...

sd和cv计算公式    SD（标准差）和CV（变异系数）是统计学中常用的两个指标，用于衡量数据的离散程度和相对离散程度。    首先，标准差（SD）的计算公式如下：    标准差 = sqrt(Σ(xi x̄)² / N)。    其中，Σ表示求和，xi表示每个数据点，x̄表示数据的平均值，N表示数据点的个数。该公式...

apesbf算法基本原理    Apesbf算法是一种用于解决最优化问题的算法，它的基本原理是基于蚁算法和粒子算法的思想，通过模拟生物体的行为来寻最优解。该算法主要包括初始化、信息素更新、解的构造和更新等步骤。    首先，算法会初始化一解，这些解会根据问题的特性进行随机生成。接着，算法会根据解的质量和问题的约束条件来更新信息素，以引导解的搜索方向...

目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计    目标跟踪中基于IoU和中心点距离预测的尺度估计    摘要：目标跟踪是计算机视觉中的一个重要研究领域，它的核心任务是利用给定的初始目标位置，在视频序列的每一帧中准确地定位和跟踪目标。在目标跟踪中，尺度估计是一项关键技术，它可以帮助跟踪算法更好地适应目标在不同尺度下的变化。本文提出了一种基于IoU和中心点距...

MSAM:针对视频问答的多阶段注意力模型作者：梁丽丽　刘昕雨　孙广路　朱素霞来源：《哈尔滨理工大学学报》2022年第04期        摘要：视频问答（VideoQA）任务需要理解视频和问题中的语义信息生成答案。目前，基于注意力模型的VideoQA方法很难完全理解和准确定位与问题相关的视频信息。为解决上述问题，提出一种基于注意力机制的多阶段注意力模型网络（...

20232024学年人教版高中信息技术必修一第三章第三节《数据分析与可视化》教  案一、课标要求及设计依据依据《普通高中信息技术课程标准2017年版》(2020年修订)，本课程旨在培养学生的计算思维、信息意识、数字化学习与创新能力，以及信息社会责任。学生应理解数据分析与可视化的重要性，掌握数据分析的基本方法和可视化的技巧，能够运用这些知识解决实际问题。本课程强调学生的主动探索和实践操作...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 103959291 A(43)申请公布日 2014.07.30(21)申请号 CN201280030099.9(22)申请日 2012.04.20(71)申请人 诺沃—诺迪斯克有限公司    地址 丹麦鲍斯韦(72)发明人 J.兰德洛夫 S.麦肯诺斯 S.佩雷维兹耶 S.萨帕斯 (74)专利代理...

hyperscan 正则表达式【最新版】1.介绍正则表达式  2.介绍 hyperscan 正则表达式  3.hyperscan 正则表达式的特点  4.hyperscan 正则表达式的应用场景  5.结论正文1.介绍正则表达式正则表达式（Regular Expression，简称：Regex）是一种强大的文本处理工具，可以用来检查文本是否符合某种模式、提取...

深度学习中的RNN、LSTM和GRU模型优化研究深度学习是近年来在人工智能领域取得重大突破的热门领域之一。在深度学习中，循环神经网络（RNN）是一种重要的模型，它能够处理序列数据，并在自然语言处理、语音识别和机器翻译等任务中取得优秀的性能。然而，传统的RNN模型存在梯度消失和梯度爆炸等问题，限制了其在长序列数据上的表现。为了解决这些问题，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等模型被提...

公路工程造价数据挖掘相关技术（每日一练）单项选择题（共5 题)1、下列不属于描述统计的是（）(C)A，频次分析B，平均数C，回归分析D，相关系数答题结果：正确答案：C2、高维度数据可视化图表不包括（）(B)A，矩阵B，百分位数图C，平行坐标系D，星状坐标答题结果：正确答案：B3、下列描述哪个是中位数的特点：（）(B)A，体现了样本数据的最大集中点，但它显然对其他数据信息的忽视使得无法客观地反映总体...

基于通道域自注意力机制的图像识别算法作者：何海洋 孙南来源：《计算机时代》2020年第10期        摘 要： 為了提高自注意力网络的图像识别效果，对通道域自注意力机制存在的梯度死亡的问题，提出了一种优化算法。首先聚集特征在空间范围上的全局特征响应，然后使用新的激活函数对通道关系建模，构造通道权重响应。将改进后的通道域自注意力模块使用于神经网络分类器中...

贝叶斯统计知识整理第⼀章先验分布和后验分布统计学有两个主要学派，频率学派与贝叶斯学派。频率学派的观点：统计推断是根据样本信息对总体分布或总体的特征数进⾏推断，这⾥⽤到两种信息：总体信息和样本信息；贝叶斯学派的观点：除了上述两种信息以外，统计推断还应该使⽤第三种信息：先验信息。贝叶斯统计就是利⽤先验信息、总体信息和样本信息进⾏相应的统计推断。1.1三种信息（1）总体信息：总体分布或所属分布族提供给我...

1RegexBuddy——正则转自：/arch/regexbuddy.html adam说stvent是程序员的楷模，向楷模学习！转载请注明： 转载自Life吧 本文永久链接地址:/arch/regexbuddy.html一、RegexBuddy下载及安装本站下载地址:JGsoft-RegexBuddy-v3.1....

cascade算法存在的不足1.Cascade算法：是第一个关联规则挖掘算法，也是最经典的算法。它利用逐层搜索的迭代方法出数据库中项集的关系，以形成规则，其过程由连接（类矩阵运算）与剪枝（去掉那些没必要的中间结果）组成。该算法中项集的概念即为项的集合。包含K个项的集合为k项集。项集出现的频率是包含项集的事务数，称为项集的频率。如果某项集满足最小支持度，则称它为频繁项集。正则化的缺点2.aprio...

halcon 相位相关法    Halcon相位相关法，又称为相位匹配法，是一种图像匹配算法，广泛应用于自动化视觉检测领域。该算法利用图像中的相位信息来实现物体的匹配定位，比传统的基于灰度信息的匹配算法更加稳定和鲁棒。下面将分步骤详细介绍Halcon相位相关法的原理和实现过程。    一、相位相关法原理    Halcon相位相关法是一种...

去标识化和匿名化的方法一、引言在当今信息时代，随着互联网的普及和技术的不断发展，人们的个人信息越来越容易被泄露和滥用。为了保护个人隐私和信息安全，去标识化和匿名化成为了一种重要的手段。本文将介绍去标识化和匿名化的方法。二、去标识化的方法去标识化是指在保持数据的可用性和有效性的前提下，去除数据中的个人身份信息。常见的去标识化方法有以下几种：1. 数据脱敏数据脱敏是指将数据中的敏感信息进行替换、删除或...

Matlab中的图像修复与缺失信息恢复方法图像修复与缺失信息恢复是数字图像处理领域的重要研究方向之一。在许多应用中，图像往往会因为噪声、失真或其他因素导致一些信息的缺失，如图像降噪、图像去除水印等。而Matlab作为一种强大的数学软件工具，提供了多种图像修复与缺失信息恢复的方法，本文将介绍其中一些常用的方法。1. 图像降噪图像降噪是图像修复的基本操作之一。常用的图像降噪方法包括均值滤波、中值滤波、...

jmeter设置全局变量与正则表达式提取器过程图解接⼝测试中，很多接⼝都要带上登录后的token才能正常发送请求，这⾥记录⼀下登录获取token设置为全局变量供其他接⼝使⽤登录后返回信息信息中会有⼀个token值，添加后置处理器中的正则表达式提取token，然后⽤后置处理器中的BeanShell PostProcessor设置token为全局变量1、获取token值：  1.1、⽤fid...

正则化与稀疏Sparse Unmixing of Hyperspectral Image Based on Low-rank Reconstruction and TV Regularization 作者： 徐盈盈[1]；黎建华[1]作者机构： [1]台州学院电子与信息工程学院，浙江临海317000出版物刊名： 台州学院学报页码： 1-8页年卷期： 2020年 第6期主题词： 高光谱影像；稀疏解混...

---------------------------------------------------------------范文最新推荐------------------------------------------------------ 基于稀疏表示的图像重建算法研究+文献综述摘要图像在获取、存储、传输等过程中都会受到特定噪声的污染，造成图像质量的下降，因此图像的重建是图像处理中的一个重...

第47卷第2期Vol.47No.2计算机工程Computer Engineering2021年2月February 2021多尺度多核高斯过程隐变量模型周培春1，吴兰岸2（1.玉林师范学院计算机科学与工程学院，广西玉林537000；2.南宁师范大学计算机与信息工程学院，南宁530299）摘要：高斯过程隐变量模型(GPLVM)作为一种无监督的贝叶斯非参数降维模型，无法有效利用数据所包含的语义标记信息...

什么是半监督聚类？半监督聚类，即半监督学习的一种，它根据已有标记的样本，利用无标记样本的信息来进行聚类，这种方法在某些场景下比监督聚类更优秀。下面我们将从三个角度来介绍为什么半监督聚类是一种好的选择。一、利用无标记样本增强聚类效果在实际问题中，样本通常是不完整的，例如图像颜分割、社交网络社检测等，这些问题难以通过有标记数据来解决。而半监督聚类可以利用大量的无标记样本信息来增强聚类结果。通过该方...

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利说明书(10)申请公布号 CN 113902768 A(43)申请公布日 2022.01.07(21)申请号 CN202111180132.3(22)申请日 2021.10.11(71)申请人 浙江博采传媒有限公司    地址 310000 浙江省杭州市拱墅区祥盛路12号(72)发明人 俞庭 李炼 (74)专利代理机构 332...

模型参数率定：即参数调试、参数估计或参数优化，使模型的模拟输出值与实际观测值误差最小。正则化参数的自适应估计水文模型参数分为两类：一类具有明确的物理含义，可以根据实际情况进行确定；另一类是没有或者物理含义不明确的参数，这些参数需要根据以往观测数据进行率定。集总式模型时代：最小二乘法(Least-Square Method，简称LSM)率定方法分类：遗传算法(Genetic Algorithm)、S...

r语言aic准则定阶    "AIC准则在R语言中的应用，模型定阶的利器"正则化几何因子    在统计建模中，选择合适的模型定阶是非常重要的一步。过高的定阶会导致过拟合，而过低的定阶则会导致欠拟合。在R语言中，我们可以使用AIC（Akaike信息准则）来帮助我们选择最合适的模型定阶。    AIC是由日本统计学家赤池弘次提出的一种信息准则...

第50卷第3期2021年5月内蒙古师范大学学报(自然科学版)Journal of Inner Mongolia Normal University(Natural Science Edition)Vol.50No.3May2021嵌入知识图谱信息的命名实体识别方法阎志刚，李成城，林民(内蒙古师范大学计算机科学技术学院，内蒙古呼和浩特010022)摘要：在大规模文本语料库上预先训练的BERT(bid...

敏感数据正则表达式在当今数字化的时代，数据的安全性越来越受到重视。敏感数据是指那些需要受到特定保护的数据，包括但不限于个人身份信息、财务信息、医疗记录等。为了确保敏感数据不被泄露或滥用，数据处理和存储中常常需要使用正则表达式来识别和保护这些敏感数据。正则表达式是一种用来匹配和处理文本的强大工具。它可以用来搜索、替换和验证文本数据。在识别敏感数据方面，正则表达式可以帮助我们快速而准确地到该数据。下...

人工智能自然语言技术练习(习题卷11)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]以下不是数据清洗的方法有A)A: 缺失值填充B)B: 重复值去除C)C: 寻离点（奇点）D)D: 集成不同的数据库答案:D解析:2.[单选题]在同质集成（系统中个体学习器的类型相同）中，个体学习器又被称为A)基学习器B)组建学习C)不能判断D)以上都正确答案:A解析:3...

使用AI技术进行信息抽取的步骤一、引言信息抽取是将非结构化的文本数据转化为结构化的信息的过程，它在现代社会中具有重要意义。随着信息爆炸式增长和大数据时代的到来，人工处理海量的文本数据变得不切实际，需要依靠AI技术进行自动化处理。本文将介绍使用AI技术进行信息抽取的基本步骤。二、数据预处理人工智能ai正则化使用方法数据预处理是信息抽取的第一步，这个阶段主要涉及文本清洗、分词以及词性标注等任务。首先，...

神经网络算法介绍神经网络算法是一种新型的机器学习技术，被广泛应用于数据挖掘、计算机视觉、人工智能等方面。它可以体现出原生的复杂性，模拟人脑对输入信息作出反应的过程。本文通过介绍神经网络算法的基本原理，简要介绍其核心组成，以及应用实例，从而使人们更加全面的了解神经网络算法的基本概念及应用情况。一、神经网络算法原理神经网络算法是一种基于神经网络的机器学习技术，是模拟人脑对外部输入信息的反应过程的计算机...