样本量randomization样本 功效
基于AidLux的工业视觉少样本缺陷检测实战
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工业视觉少样本缺陷检测实战应用
工业视觉少样本缺陷检测实战应用 1.AidLux介绍 AidLux能广泛应用在智能工业、AI教育、智慧人居、智慧城市、智慧物流、智慧交通、智慧零售和机器人等诸多场景中。 集成国际主流AI框架和多种开发环境、后台服务程序、编译器及图形开发组件，无须配置开箱即用，极大地简化了开发步骤；自主研发的AI智能 ......
Unsourced Multiple Access With Random User Activity论文复现
仿真内容 文件中包含了一个关于无源多用户接入（Unsourced Multiple Access，UMA）系统的 MATLAB 数值例程，用于评估随机用户活动情况下的随机编码界限。 这个工作主要在论文 [1] 中介绍，该论文题为 "Unsourced Multiple Access With Ran ......
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm
LPI-IBWA: Predicting lncRNA-protein interactions based on an improved Bi-Random walk algorithm Minzhu Xie 1, Ruijie Xie 2, Hao Wang 3 Affiliations exp ......
[ARC165E] Random Isolation 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 略有些套路的概率题，不过中间的把操作序列看成排列的操作还是很妙的 首先套路的考虑期望的线性性，有两个方式：把贡献放在点上或点集上，这里采用后面的方式做 对于每一个树上的集合 \(S\)，假设大小为 \(n\)，相邻的点为 \(m\) 考虑这个集合独立的限制为：相邻的 ......
【scikit-learn基础】--『数据加载』之样本生成器
除了内置的数据集，scikit-learn还提供了随机样本的生成器。通过这些生成器函数，可以生成具有特定特性和分布的随机数据集，以帮助进行机器学习算法的研究、测试和比较。 目前，scikit-learn库（v1.3.0版）中有20个不同的生成样本的函数。本篇重点介绍其中几个具有代表性的函数。 1. ......
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm
B4185. LPI-IBWA:Predicting lncRNA-protein Interactions Based on Improved Bi-Random Walk Algorithm Minzhu Xie1, Hao Wang1 and Ruijie Xi1 1Hunan Normal ......
Python的随即模块random
1、随机小数 import random # 大于0且小于1之间的小数 res = random.random() print(res) # 0.6102580330717722 #大于10小于88的小数 res1 = random.uniform(10,88) print(res1) # 75.8 ......
JS压缩的功效与作用
JavaScript代码压缩可实现3大功能：减小体积、优化逻辑、提升执行效率 专业的JavaScript代码压缩，绝不仅仅是去除回车使代码挤到一行，而是用真正的技术减小代码体积、提升代码性能。 下面，以JShaman的JavaScript代码压缩功能为例，以说明JavaScript压缩具体能对代码进 ......
不平衡少样本数据集的算法方案
在图像实际的细分场景中，经常会遇到数据集不均衡以及数据集数量有限等问题，如何有效利用数据集，提升自己的算法效果，这里大刀基于自己的实际项目经验，分享在实际图像分类领域遇到问题，以及解决的方案，供参考。 前言 大家好，我是张大刀。之前有个智慧工地的项目，其中一个需求是监控工地上的起重机的使用合规性情况 ......
[论文速览] Randomized Quantization@ A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning
Pre title: Randomized Quantization: A Generic Augmentation for Data Agnostic Self-supervised Learning accepted: ICCV 2023 paper: https://arxiv.org/abs ......
基于Aidlux平台的工业视觉少样本缺陷检测
工业视觉缺陷检测的工作流程 常用异常检测算法 面临的挑战及发展 图像分割的数据标注 数据标注准确的重要性： 训练模型的基础 提高模型性能 降低误判和误诊分险 减少资源浪费 自动标注SAM 模型切换 模型部署 # -*- coding: UTF-8 -*- import aidlite_gpu imp ......
使用Aidlux进行工业视觉少样本缺陷检测的实战应用
Aidlux是一个强大的工具，可以帮助我们进行深度学习模型的开发和部署。在这个视频中，我们将会看到如何下载和安装Aidlux，如何使用VSCode远程连接到Aidlux，如何在Aidlux商店中安装Python3.9和OpenCV-Python，以及如何进行模型转换和上传。 首先，我们需要下载和安装 ......
FPGA入门笔记007_A——按键消抖模块设计与验证（状态机、$random、仿真模型、task语法）
实验现象： 每次按下按键0，4个LED显示状态以二进制加法格式加1。 每次按下按键1，4个LED显示状态以二进制加法格式减1。 知识点： 1、testbench中随机数发生函数$random的使用； 2、仿真模型的概念 1、按键波形分析： 按键未按，FPGA管脚检测到高电平。 按键按下，FPGA管脚 ......
C++随机数random库 介绍及应用
一、摘要 随机数可以应用在很多场景下如游戏抽卡、抽奖、场景生成、洗牌，歌曲app中的随机播放，社交app中的匹配等以及随机化算法。 以下是针对C中随机函数rand、C++random库使用的总结，以及一些随机应用例子 二、C/C++ 中的rand 函数 使用时需要引入头文件<stdlib.h> 该函 ......
java基础学习：random随机数，random案例
1.Random使用步骤： package com.itheima.Random; import java.util.Random; public class Random1 { public static void main(String[] args) { Random random=new R ......
[ABC277G] Random Walk to Millionaire 题解
题目链接 点击打开链接 题目解法 首先 \(O(n^3)\) 的 \(dp\) 是显然的，令 \(f_{i,j,k}\) 为第 \(i\) 步在 \(j\)，当前等级为 \(k\) 的 \([i,n]\) 步获得钱数的期望，转移枚举出边即可 一个很妙的优化是：贡献都是 \(k^2\) 的形式，所以我 ......
神经网络入门篇：详解随机初始化（Random+Initialization）
当训练神经网络时，权重随机初始化是很重要的。对于逻辑回归，把权重初始化为0当然也是可以的。但是对于一个神经网络，如果把权重或者参数都初始化为0，那么梯度下降将不会起作用。 来看看这是为什么。 有两个输入特征，\(n^{[0]} = 2\)，2个隐藏层单元\(n^{[1]}\)就等于2。 因此与一个隐 ......
【4.0】常用模块之random模块
【一】导入模块 import random 【二】随机小数 【1】默认区间的小数(random) 大于0且小于1之间的小数 import random # 默认是 大于0且小于1之间的小数 res = random.random() print(res) # 0.24512653841495302 ......
OpenSSL - Generate random string
zzh@ZZHPC:~$ openssl rand -hex 64 273fabd76b8dd62621325e4b04af332dd739702ae553ffc034a4af205faedbfee21202d3808e3640770b682c151aaa8308871533572d60947724 ......
机器学习-小样本情况下如何机器学习
交叉验证是在机器学习建立模型和验证模型参数时常用的办法。交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓 ......
样本扰动和属性扰动
"扰动"指的是在集成学习过程中引入的随机性或不确定性。扰动的引入有助于增加模型的多样性，从而提高整体模型的泛化性能。在集成学习中，主要通过两种方式引入扰动：样本扰动和属性扰动。 样本扰动： 在Bagging（Bootstrap Aggregating）中，通过有放回地从原始训练集中随机抽样生成多个不 ......
论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）
论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
随机森林（Random Forest）
随机森林(Random Forest)是一种强大的集成学习算法，通过构建多个决策树，并结合它们的预测结果来提高整体模型的性能和鲁棒性。以下是随机森林的详细解释： 随机森林的构建过程： Bootstrap抽样： 对于给定的包含N个样本的原始数据集，进行有放回的随机抽样，构造一个新的样本集，大小也为N。 ......
小样本学习在图像识别中的挑战与突破
小样本学习（Few-Shot Learning）是一种机器学习方法，旨在从很少的样本中学习并做出准确的预测。在图像识别领域，小样本学习面临一些挑战，同时也涌现出一些突破性的解决方法。 挑战： 缺乏数据： 小样本学习的主要挑战之一是样本数量有限，这使得传统深度学习模型难以学习足够的特征。 过拟合： 由 ......
Python_Mooc_Stu_23_11_13_String_Random
目录 一、序列 （一）序列的索引 1.索引编号 2.序列元素索引访问 3.注意事项 （二）序列的切片 1.切片格式 2.切片使用 3.参数缺省 二、序列的运算和常用处理函数 （一）序列运算 1.序列相加 2.序列相乘 3.序列对象比较 4.成员资格检查 （二）常用处理函数 1.len() 2.min ......
Tenzing and Random Operations CF1842G 题解
设 \(m\) 次选的位置分别为 \(b_{1\sim m}\)。 于是答案为 \(\mathbb E(\prod\limits_{i = 1}^{n}(a_i + \sum\limits_{j = 1}^{m}[b_j \le i]\cdot v)) = \frac{S}{n^m}\)。 首先考虑 ......
31.random.choice()函数
生成电脑的随机选择：使用 random.choice 函数从一组选项中随机选择电脑的出拳选项，将选择存储在另一个变量中print('猜拳游戏开始：')player = input('请出拳（石头/剪刀/布）：\n')computer = random.choice(['石头', '剪刀', '布'] ......
基于BERT的文本分类（以2023年CCF的小样本数据分类任务为例）
文本分类任务 1、问题分析 文本分类作为NLP的入门任务，因为其应用广泛被大家熟知，文本以今年的竞赛为例，详细的说明一下文本分类任务的实现步骤，竞赛如下： 因为该赛题是一个文本分类的任务，我们需要知道该任务的输入和输出，数据介绍如下，根据数据我们可以看出文本的输入分别是专利的title、assign ......
六、Java常用类：Arrays,包装类,Random,System,Date,SimpleDateFormat
一、Arrays类 概述：java提供给我们专门对数组做操作的工具类，该类包含用于操作数组的各种方法（如排序和搜索） 成员方法： public static String toString(int[] a) int数组转字符串 public static void sort(int[] a) 默认是 ......