注意力 机器
注意力机制打印cam
import cv2 import numpy as np def get_cam(feature_map, spatial_att): # 获取权重 weights = spatial_att.view(spatial_att.size(0), -1).unsqueeze(-1).unsqueez ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
机器学习中集成学习的概念及其一些典型算法
1.集成学习的概念 集成学习是一种机器学习范式，在这种范式中，多个学习者被训练和组合起来一起解决同一个问题。通过使用多个学习者，就可以把整个模型的泛化能力提高很多倍 所以说，集成学习的泛化能力比单个学习者强得多得多，所以叫：“集思广益”。 2.集成学习的具体流程 一个问题出来，数据集丢给若干模型进行 ......
python钉钉机器人运维脚本监控实例
面是关于“Python钉钉机器人运维脚本监控实例”的完整攻略: 目录 介绍 使用步骤 配置机器人 运行脚本 示例说明 监控服务器CPU使用率 监控服务器磁盘空间 总结 介绍 钉钉机器人是钉钉提供的一种形式化的通信渠道，可以通过代码来调用钉钉机器人的API，实现以机器人的形式向钉钉群组发送消息。本篇攻 ......
opencv图像处理机器学习真实项目教程(python实现)3图像处理基础
3 图像处理基础 在本章中，我们将介绍图像处理中的各种操作，首先是基于平移的操作，如旋转和调整大小。读者将学习如何使用 OpenCV 旋转和调整图像大小，以及如何控制生成图像的大小和方向。本章接着介绍了图像的算术运算，如加法、减法和除法。本章继续以图像运算为主题，介绍图像的位运算，如 AND、OR ......
企业选择防泄密软件/文档加密软件注意事项
防泄密软件选择的一般准则： 功能和特性： 选择软件时，确保它提供了您所需的核心功能，如数据加密、访问控制、监控和审计功能等。 易用性： 软件应该易于使用，以便员工能够轻松适应并正确使用。强大的安全性不应妨碍用户的正常工作。 支持的平台和集成： 确保软件能够与您公司已有的系统和平台相集成，以减少部署和 ......
用C#也能做机器学习？
前言✨ 说到机器学习，大家可能都不陌生，但是用C#来做机器学习，可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的，这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型，不太适合专门学习机器学习，本文我将基于ML.NET Model Builder（低代码、入门简单）构建一个 ......
用C#也能做机器学习？
本文先是简单介绍了ML.NET与ML.NET Model Builder，其次基于ML.NET Model Builder构建了一个猫狗识别的机器学习模型实例，最后在.NET项目中集成了它。 ......
SpringSecurity使用successForwardUrl()和defaultSuccessUrl()注意事项
我在使用successForwardUrl出现了There was an unexpected error (type=Method Not Allowed, status=405). successForwardUrl()是转发，所以你原来使用的是表单的请求方式是POST，转发到其它资源的方式也应 ......
MLX vs MPS vs CUDA:苹果新机器学习框架的基准测试
如果你是一个Mac用户和一个深度学习爱好者，你可能希望在某些时候Mac可以处理一些重型模型。苹果刚刚发布了MLX，一个在苹果芯片上高效运行机器学习模型的框架。 最近在PyTorch 1.12中引入MPS后端已经是一个大胆的步骤，但随着MLX的宣布，苹果还想在开源深度学习方面有更大的发展。 在本文中， ......
opencv图像处理机器学习真实项目教程(python实现)2图像入门
本章介绍图像的基本概念和基本操作。 我们将首先提供像素等图像基础知识的清晰定义。 接下来，我们将深入讲解如何使用 OpenCV 库读取、显示和保存图像。 然后我们将继续使用 OpenCV 在图像上绘制形状的实际任务，重点是矩形、圆形和其他基本形状等主题。 主要内容： 图像和像素简介 读取、显示和写入 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法-14
目录1. SVM算法总结2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数？ 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些？ linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + C ......
注意图
点击查看代码 import matplotlib.pyplot as plt def visualize_attention(attention_map, original_image): plt.imshow(original_image[0], cmap='gray') plt.title('原 ......
Modbus转Profinet网关的选型及注意事项
本文介绍了如何选择适合现场使用的Modbus转Profinet网关，包括支持的协议、实现的功能、性能和可扩展性、兼容性、易用性和配置方便性等方面。推荐了一款高性能可带32个从站的Modbus转Profinet网关（XD-MDPN100/200）。文章还详细介绍了网关的配置方法和实现数据传输的过程，强... ......
components之infiniteScroll 注意事项
先吐槽，看官方示例代码看的一头雾水 使用方式： 1.按官方文档来 <InfiniteScroll ref={ref} style={{ backgroundColor: '#ffffff' }} hasMore={hasMore} loadMore={loadMore} data={list} ke ......
企业采购防泄密软件时需要注意的事项？
如今，数据泄露事件频繁发生，不仅个人隐私受到威胁，企业数据安全也面临着严峻挑战，由此引发的安全问题和经济损失不容忽视。 在使用防泄密软件时，首先要确保密钥已经成功归档并妥善保管。虽然默认情况下加密密钥会自动存档，但为了防止意外情况发生，仍需反复测试文档加密功能，以确保数据不会丢失。 随着科学技术的不 ......
【Python微信机器人】第六篇：优化使用方式，可pip安装
优化内容 这篇不聊技术点，说一下优化后的Python机器人代码怎么使用，优化内容如下： 将hook库独立成一个库，发布到pypi，可使用pip安装 将微信相关的代码发布成另一个库，也可以pip安装 git仓库统一，以后都在这个仓库更新，不再一篇文章一个仓库 开始建群，根据群里反馈增加功能和修复bug ......
机器学习算法——决策树
1.决策树算法地位 决策树属于分类问题，是有监督学习的一部分，并且属于有监督学习里的分类问题； 2.决策树的结构 顾名思义：就是一个树结构（可以是二叉树也可以非二叉树）： 树的非叶子节点表示一个特征属性上的测试； 树的每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出； 每个叶子节点存放的是一个类别。 3. ......
opencv图像处理机器学习真实项目教程(python实现)1计算机视觉简介
1 计算机视觉简介 欢迎来到计算机视觉的世界。 本书将带您踏上令人兴奋且快速发展的计算机视觉和图像处理世界的旅程。本书首先介绍计算机视觉和OpenCV库。 然后，我们将继续介绍本课程的基本库和所需的环境设置。 主要内容： 计算机视觉简介 计算机视觉的应用 Python OpenCV OpenCV简史 ......
突发奇想入一下机器学习的坑，STEP 1，想卒
检索机器学习入门，书籍推荐 《统计学习方法》李航 著 《机器学习》西瓜书 周志华 著 《Elements of Statistical Learning》（ESL）, 《Machine Learning:A Probabilistic Perspective》（MLAPP） 这两本书可以是被奉为机器 ......
注意事项
在这里列举一些代码中经常出错的问题以及一些代码技巧。 \(head\) 数组一定要初始化为 \(-1\)（如果死循环很有可能是这里的问题） 建图要考虑建双向边还是单向边。 有向图 \(Tarjan\) 的时候不要写成 if(u == dfn[u]) 存图的数组要多开几倍。 函数名首字母尽量用大写，以 ......
物流运输CRM：功能和使用注意事项
很多物流行业的企业主都有这样的烦恼：客户来自各行各业，很难细分管理；业务量大庞大，工作很难细化；客户满意度低，缺乏售后跟踪......如果您也面临相同的问题，那么该让CRM管理系统登场啦！下面说说，物流运输行业CRM系统有什么作用？ 1、客户分类管理 物流运输行业的客户涵盖了各个领域，不同的客户有着 ......
机器学习是什么？--九五小庞
机器学习（Machine Learning, ML）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个分支，它使计算机系统能够利用数据来自动学习和改进经验而无需明确编程。机器学习主要关注开发算法，这些算法可以从数据中学习模式，并做出预测或决策。 我理解的机器学习： 机器通过训 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13
目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型， 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处？ 逻辑回归 sigmoid(θx) 映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
OpenCV 机器视觉的四大任务
CV的四大任务 图像分类(image classification), 检查图像中是否包含某种物体, 或者包含哪些物体. 目标检测(Object detection 或 Object localization), 确定目标的位置和类别, 用bounding box圈出具体的位置 语义分割 (sema ......
Dual Attention Network for Scene Segmentation：双线并行的注意力
Dual Attention Network for Scene Segmentation * Authors: [[Jun Fu]], [[Jing Liu]], [[Haijie Tian]], [[Yong Li]], [[Yongjun Bao]], [[Zhiwei Fang]], [[H ......
Squeeze-and-Excitation Networks：SENet，早期cv中粗糙的注意力
Squeeze-and-Excitation Networks * Authors: [[Jie Hu]], [[Li Shen]], [[Samuel Albanie]], [[Gang Sun]], [[Enhua Wu]] Local library 初读印象 comment:: (SENet ......
Non-local Neural Networks 第一次将自注意力用于cv
Non-local Neural Networks * Authors: [[Xiaolong Wang]], [[Ross Girshick]], [[Abhinav Gupta]], [[Kaiming He]] Local library 初读印象 comment:: (NonLocal)过去 ......
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation 使用了EM算法的注意力
Expectation-Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Xia Li]], [[Zhisheng Zhong]], [[Jianlong Wu]], [[Yibo Yang]], [[Zho ......
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation 非对称注意力
Asymmetric Non-Local Neural Networks for Semantic Segmentation * Authors: [[Zhen Zhu]], [[Mengdu Xu]], [[Song Bai]], [[Tengteng Huang]], [[Xiang Bai]] ......