沿着坐标轴给出的维数减少input_张量。除非keepdims为真，否则对于轴上的每一项，张量的秩都会减少1。如果keepdims为真，则使用长度1保留缩减后的维度。如果轴为空，则所有维数都被缩减，并返回一个只有一个元素的张量。
韦恩图用于展示在不同集合之间的数学或逻辑联系，尤其适合用来表示集合（或）类之间的“大致关系”。
引言 R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言，于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力，大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio（用户的界面体验更好）。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献，让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包，例如MASS，SparkR， ggplot2，使数据操作，可视化和计算功能越来越强大。 我们所说的机器学习和R有什么关系呢？我对R的第一印象是，它只是一个统计计算的一个软件。但是后来我发现R有足够
请在作业中回答一个问题：save(X,file="test.RData")这句代码如果报错object X not found，是为什么，应该怎么解决？
R是一种语法非常简单的表达式语言(expression language),大小写敏感。 可以在R 环境下使用的命名字符集依赖于R 所运行的系统和国家(系统的locale 设置),允许数字,字母,“.”,“_”
目标检测或定位是数字图像从粗到细的一个渐进过程。它不仅提供了图像对象的类，还提供了已分类图像中对象的位置。位置以边框或中心的形式给出。语义分割通过对输入图像中每个像素的标签进行预测，给出了较好的推理。每个像素都根据其所在的对象类进行标记。为了进一步发展，实例分割为属于同一类的对象的单独实例提供了不同的标签。因此，实例分割可以定义为同时解决目标检测问题和语义分割问题的技术。本文对实例分割的背景、存在的问题、技术、发展、流行的数据集、相关工作以及未来的发展进行了讨论。本文为想在实例分割领域进行研究的人们提供了有价值的信息。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
文 / Peggy Chi，高级研究员，Irfan Essa，高级工程师，Google研究院
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
一般写爬虫是自己在解析完整个页面后获取下一页的url，然后重新发送一个请求。有时候我们想要这样做，只要满足某个条件的url，都给我进行爬取。那么这时候我们就可以通过CrawlSpider来帮我们完成了。CrawlSpider继承自Spider，只不过是在之前的基础之上增加了新的功能，可以定义爬取的url的规则，以后scrapy碰到满足条件的url都进行爬取，而不用手动的yield Request。
本文探讨的新功能即将在Wolfram语言第12版中发布。版本12发布时，将提供可复制的输入表达式和可下载的笔记本。
AutoCAD 2023直装版是一款集快速看图、3D浏览、DWG画图、CAD批注、CAD测量、画图制图于一身的软件，让用户得到了极好的体验。该软件一直以来都受到广大专业人士的好评，该软件应用于多个领域，其作用不可忽视。由30年CAD开发背景的浩辰CAD出品的轻量级二维及三维图纸览图及编辑的电脑端CAD看图软件，受到了专业人士的极大赞美。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。在这篇文章中，我将API的对象设
GraphQL是一种新型的，令人兴奋的，用于特定查询和操作的API。它非常灵活并且有很多好处。 它特别适合以图形和树型为组织的数据。Facebook在2012年研发出了GraphQL并在2015年将其开源。
tip：运行项目时需要将文件放置于工作目录下；R中严格区分大小写；改错变量可以重新赋值覆盖；可以使用并保存脚本文件，文件格式为R
采样函数svsample期望其输入数据y是数字矢量，而没有任何缺失值（NA），如果提供其他任何内容，则会引发错误。在y包含零的情况下，发出警告，并在进行辅助混合物采样之前，将大小为sd（y）/ 10000的小偏移常数添加到平方收益上。
单细胞RNA-seq分析介绍 单细胞RNA-seq的设计和方法 从原始数据到计数矩阵
2020年，为了让更多人学习机械臂知识，我们推出了世界上最小的6轴机器人手臂：myCobot，之后陆续推出码垛机械臂mypalletizer，小六轴mechArm，双臂myBuddy。将昂贵的工业机械臂转化成桌面级机械臂，通过较低的价格，搭建了一个机器人研究和教育平台，降低了AI人工智能领域的学习门槛。
在R语言中， palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合，用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。通过使用 palette 函数，您可以选择不同的调色板来自定义图形的颜色方案。例如，您可以使用 palette("rainbow") 来设置彩虹色调色板，或使用 palette("heat.colors") 来设置热色调色板。
本文探讨Windows 10 S（下称Win10S）中的Device Guard（设备保护，下称DG）。我将提取策略，并弄清楚在默认Win10S系统上可以和不可以运行什么。我将在下一篇文章中介绍在不安装任何额外软件（如Office）或升级到Windows 10 Pro的情况下实现任意代码执行的一些方法。 Win10S是第一个向消费者发布的通过DG预先锁定的Windows操作系统。DG是基于WindowsVista中引入的内核模式代码完整性（KMCI）和Windows 8 RT中引入的用户模式代码完整性（UM
计算机视觉被认为是机器学习和人工智能发展的重要领域之一。简而言之，计算机视觉是人工智能研究领域，致力于赋予计算机看世界和视觉解释世界的能力。
对应的crawlspider就可以实现上述需求，能够匹配满足条件的url地址，组装成Reuqest对象后自动发送给引擎，同时能够指定callback函数
今天这篇跟大家分享我的R VS Pyhton学习笔记系列5——数据索引与切片。 我之前分享过的所有学习笔记都不是从完全零基础开始的，因为没有包含任何的数据结构与变量类型等知识点。 因为一直觉得一门编程语言的对象解释，特别是数据结构与变量类型，作为语言的核心底层概念，看似简单，实则贯穿着整门语言的核心思想精髓，所以一直不敢随便乱讲，害怕误人子弟。还是建议每一个初学者（无论是R语言还是Python,都应该用一门权威的入门书好好学习其中最为基础的数据结构、变量类型以及基础语法函数）。 今天我要分享的内容涉及到R语
这里的弱监督信息为image-level的类别信息，即没有像素级的语义分割标签，而仅有图像级的类别标签，即知道每张图里有哪些类别。
这是十条linux系统下命令行操作模式时应该遵守的好习惯，他们不仅可以让你的操作更快，也能减少你失误的可能性。它们分别是
Retinex模型是微光图像增强的有效工具。假设观测图像可以分解为反射率和光照。大多数现有的基于retinx的方法都为这种高度病态分解精心设计了手工制作的约束条件和参数，当应用于各种场景时，可能会受到模型容量的限制。在本文中，我们收集了一个包含低/正常光图像对的低光数据集(LOL)，并提出了在该数据集上学习的深度视网膜网络，包括用于分解的解分解网和用于光照调整的增强网。在解压网络的训练过程中，分解的反射率和光照没有ground truth。该网络仅在关键约束条件下学习，包括成对低/正常光图像共享的一致反射率和光照的平滑度。在分解的基础上，通过增强网络对光照进行亮度增强，联合去噪时对反射率进行去噪操作。Retinex-Net是端到端可训练的，因此学习的分解本质上有利于亮度调整。大量实验表明，该方法不仅在弱光增强方面具有良好的视觉效果，而且能很好地表征图像的分解。
文章：Annotation Tool and Urban Dataset for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
在机器人的动作学习，传统的方法基于任务训练强化学习（reinforcement learning）的策略，即针对每一个成功完成的任务的动作序列，训练得到一条策略。或者在该基础上，当奖励讯号稀疏出现时，利用各种技术完成各项模仿学习 (imitation learning)。但模仿学习的问题是，它的各种任务是独立的。例如，通过训练一个模仿学习算法（神经网络）能够得到一个关于如何将块堆叠到高度为 3 的塔中的策略。但当希望机器人完成将块堆叠到高度为 2 的塔中的动作时，则需要重新训练神经网络，从而得到另外一个策略。
ShowMeAI为斯坦福CS224n《自然语言处理与深度学习(Natural Language Processing with Deep Learning)》课程的全部课件，做了中文翻译和注释，并制作成了GIF动图！
Unix运维工程师看过来：10个能够提高您的 UNIX 命令行效率的好习惯——并在此过程中摆脱不良的使用模式。本文循序渐进地指导您学习几项用于命令行操作的技术，这些技术非常好，但是通常被忽略。了解常见错误和克服它们的方法，以便您能够确切了解为何值得采用这些 UNIX 习惯。 引言 当您经常使用某个系统时，往往会陷入某种固定的使用模式。有时，您没有养成以尽可能最好的方式做事的习惯。有时，您的不良习惯甚至会导致出现混乱。纠正此类缺点的最佳方法之一，就是有意识地采用抵制这些坏习惯的好习惯。本文提出了 10 个
正则使用的注意点 re.findall("a(.*?)b","str"),能够返回括号中的内容,括号前后的内容起到定位和过滤的效果 原始字符串r，待匹配字符串中有反斜杠的时候，使用r能够忽视反斜杠带来
通过对用电负荷的消费者进行聚类，我们可以提取典型的负荷曲线，提高后续用电量预测的准确性，检测异常或监控整个智能电网（Laurinec等人（2016），Laurinec和Lucká（ 2016））。第一个用例通过K-medoids聚类方法提取典型的电力负荷曲线。
感谢大家关注matlab爱好者，今天大家介绍matlab复杂数据类型第二部分，有关表的使用以不同数据类型的识别与转换。最后补充有关函数句柄转字符和字符转函数句柄的相关内容。在公众号聊天栏输入“014”、 "表" 或“转换” 即可快速获取本篇内容。欢迎大家分享本文。
引言： 我相信学习Python过的朋友，一定会喜欢上这门语言，简单，库多，易上手，学习成本低，但是如果是学习之后，不经常使用，或者工作中暂时用不到，那么不久之后又会忘记，久而久之，就浪费了很多的时间再自己的“曾经”会的东西上。所以最好的方法就是实战，通过真是的小型项目，去巩固，理解，深入Python，同样的久而久之就不会忘记。 所以这里小编带大家编写10个小型项目，去真正的实操Python，这10个小型项目是来自《Python权威指南》中后面10个章节的项目，有兴趣的朋友可以自行阅读。希望这篇文章能成为给大家在Python的学习道路上的奠基石。 建议大家是一边看代码，一边学习，文章中会对代码进行解释： 这里是项目的gitlab地址（全代码）：
在lattice图形中，lattice函数默认的图形参数包含在一个很大的列表对象中，你可通过trellis.par.get()函数来获取，并用trellis.par.set()函数来修改。show.settings()函数可展示当前的图形参数设置情况。查看当前的默认设置，并将它们存储到一个mysettings列表中：
原文：Improving 3D-aware Image Synthesis with A Geometry-aware Discriminator
这个问题的回答仁者见仁，但图灵奖得主Judea Pearl大概有99.9%的几率会说，是无法进行因果推理。
随着深度学习的进步、计算存储的扩大、可视化数据集的激增，计算机视觉方面的研究在过去几年蓬勃发展。在自动驾驶汽车、医疗保健、零售、能源、语言学等诸多领域，计算机视觉的应用都越来越广。
2017年华中科技大学在发表的论文《An End-to-End Trainable Neural Network for Image-based Sequence Recognition and Its Application to Scene Text Recognition》提出了一个识别文本的方法，这种方法就是CRNN。该模型主要用于解决基于图像的序列识别问题，特别是场景文本识别问题。
回顾上一篇文章，我们大多时间都是在寻找下一页的url地址或者是内容的url地址上面，我们的大体思路是这样的：
在软件设计的世界里，分析是解决问题的首要步骤。分析阶段为开发人员定义了需求、界限以及约束条件。通过本文，我们将深入了解三种主要的分析方法：抽象分析、结构化分析和面向对象分析，揭示它们之间的区别和联系。
假设我们有一个字符串text = "Hello, my phone number is 123-456-7890"，我们想从中提取出手机号码。可以使用正则表达式\d{3}-\d{3}-\d{4}进行匹配。
文章：High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
前面分别介绍过了单细胞常见的可视化方式DimPlot，FeaturePlot ，DotPlot ，VlnPlot 和 DoHeatmap的优化方式
如果你没有合适的工具，编辑视频可能会是一件非常痛苦的事情。我们知道有很多工具可用于图像编辑，可以快速裁剪图像、调整图像大小或处理图像，但不能对视频执行批量的操作。
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