我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况
全面的语义分割是鲁棒场景理解的关键组成部分之一，也是实现自动驾驶的要求。在大规模数据集的驱动下，卷积神经网络在这项任务上表现出了令人印象深刻的结果。然而，推广到各种场景和条件的分割算法需要极其多样化的数据集，这使得劳动密集型的数据采集和标记过程过于昂贵。在分割图之间结构相似的假设下，领域自适应有望通过将知识从现有的、潜在的模拟数据集转移到不存在监督的新环境来解决这一挑战。虽然这种方法的性能取决于神经网络学习对场景结构的高级理解这一概念，但最近的工作表明，神经网络倾向于过度适应纹理，而不是学习结构和形状信息。 考虑到语义分割的基本思想，我们使用随机图像风格化来增强训练数据集，并提出了一种有助于纹理适配的训练程序，以提高领域自适应的性能。在使用有监督和无监督方法进行合成到实域自适应任务的实验中，我们表明我们的方法优于传统的训练方法。
备注：研究方向+地点+学校/公司+昵称，更快通过申请，长按加细分领域技术交流群，目前有细分领域：图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理（分割检测）、深度学习。
提出这个观点的，不是外人，正是计算机视觉奠基者之一，约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille，他还是霍金的弟子。
即便深度学习已经在诸多领域得到广泛应用，但这三大缺陷也成为了深度学习仍旧无法完全胜任自动驾驶、医疗诊断等“敏感”任务的致命弱点。
球是没有区别的 , 球放到盒子里 , 球没有标号 , 盒子有标号 , 每个盒子放球的个数不同 ;
因此这里 元素不重复 , 有序选取 , 对应的是 集合的排列 , 使用集合排列公式 ;
这里就将 多重集的组合问题 , 转化成了 另外一个多重集的全排列问题 , 多重集全排列是有公式的 ;
层次聚类算法(Hierarchical Clustering)将数据集划分为一层一层的clusters，后面一层生成的clusters基于前面一层的结果。层次聚类算法一般分为两类：
是在重复度不受限制的情况下的选取结果 , 如果重复度受限制 , 就需要使用生成函数进行计算 ;
将上述两个 指数生成函数 相乘 , 看做一个函数 , 可以展开成另外一个数列的级数形式 ,
文章目录 一、证明指数生成函数求解多重集排列 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数
原始的简单模型 , 如 分类 ( 加法 ) , 分步 ( 乘法 ) , 集合排列 , 集合组合 , 多重集排列 , 多重集组合 , 没有对应的模型 , 无法直接使用 ;
不定方程解的个数 , 推导过程参考 : 【组合数学】排列组合 ( 多重集组合数 | 所有元素重复度大于组合数 | 多重集组合数 推导 1 分割线推导 | 多重集组合数 推导 2 不定方程非负整数解个数推导 ) 二、多重集组合 所有元素重复度大于组合数 推导 2 ( 不定方程非负整数解个数推导 )
文章目录 一、指数生成函数求解多重集排列示例 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数
研究人员表示，目前形式的深度神经网络似乎不太可能是未来建立通用智能机器或理解思维/人类大脑的最佳解决方案，但深度学习的很多机制在未来仍会继续存在。
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相加 , 奇次幂符号相反 , 直接约掉 , 偶数次幂 变为原来的两倍, 因此在外面乘以
文章目录 一、指数生成函数 二、排列数指数生成函数 = 组合数普通生成函数 三、指数生成函数示例 参考博客 : 按照顺序看 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总
本文是麻省理工的Wengong Jin团队于2021年9月15日发表在美国科学院院报 (PNAS) 的一项研究工作。
组合数是等价的 ; 此时的多重集中每个元素的个数 是无限的 或者 大于 等于
分步计数原理对应乘法法则 , 最终结果是 第一步的方案个数 乘以 第二步的方案个数 ;
这种形式可以使用 不定方程非负整数解个数 的生成函数计算 , 是 带系数 , 带限制条件的情况 , 参考 : 组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 )
导读：不久前，任正非在访谈中提到 ：“芯片砸钱不行，得砸数学家、物理学家、化学家……”任正非认为，基础教育与科技创新关系密切，基础研究有突破才能更好地促进科技发展。
非降路径问题 是组合计数模型 , 利用该组合计数模型 , 可以处理一些常见的组合计数问题 ;
组合分析方法使用 : 使用组合分析方法证明组合数时 , 先指定集合 , 指定元素 , 指定两个计数问题 , 公式两边是对同一个问题的计数 ;
通过hstack函数可以将2个或多个数组水平组合起来形成一个数组，那么什么叫数组的水平组合呢？下面先看一个例子。
【新智元导读】在 ImageNet 和 COCO 2015 竞赛中，共有 152 层的深度残差网络 ResNet 在图像分类、目标检测和语义分割各个分项都取得最好成绩，相关论文更是连续两次获得 CVPR 最佳论文。ResNet 作者之一何恺明在去到 Facebook AI 实验室后，继续改进工作提出了 ResNeXt。ResNeXt 采用多分支的同构结构，只需要设定较少的超参数，并且显露出在深度、宽度之外神经网络的另一个衡量指标——“基数”（cardinality）。 本文从何恺明和他的同事 ResNeXt
为什么有了Accuracy还要提出Precision的概念呢？因为前者在测试样本集的正负样本数不均衡的时候，比如正样本数为1，负样本数为99时，模型只要每次都将给定的样本预测成负样本，那么Accuracy = (0+99)/100 = 0.99，精度依然可以很高，但这毫无意义。但是同样的样本集，同样的方法运用到查准率公式上，就不可能得到一个很高的值了。
不定方程的解个数 , 之前只能求解 没有约束的情况 , 如果对变量有约束 , 如
据说，在美国西部的一家连锁超市发现，很多男人会在周四购买尿布和啤酒。这样超市就可以将尿布与啤酒放在一起卖，便可以增加销售量。
第一个问题的重要性并未得到足够的重视。一般来讲，预处理(数据收集、数据清洗、数据标注)占据了一个AI算法的至少80%时间。因此，我们希望以最小的投入获取最大的回报。
想象一下，你和你的小伙伴正在努力寻找一个完美的餐厅，以便愉快的享用晚餐。我们清楚这个过程可能会花费数小时去争论，你会找到现代生活的便利之处：在线评论。通过在线评论，你找到了自己的选择，推荐 Carlo's 餐厅的男女用户的比例都高于你的小伙伴选择的 Sophia's 餐厅。然而，正当你准备宣布胜利时，你的小伙伴使用相同的数据得到，由于所有用户中推荐选择 Sophia 的百分比较高，因此很明显要选择它。
我在保险行业工作，每天处理大量数据。有一次，我受命将多个Excel文件合并到一个“主电子表格”中。每个Excel文件都有不同的保险单数据字段，如保单编号、年龄、性别、投保金额等。这些文件有一个共同的列，即保单ID。在过去，我只会使用Excel和VLOOKUP公式，或者Power Query的合并数据函数。这些工具工作得很好，然而，当我们需要处理大型数据集时，它们就成了一种负担。
药物联合治疗具有提高疗效、降低剂量依赖毒性和防止出现耐药性的潜力，芬兰分子医学研究所、赫尔辛基大学于2019年首次发布可免费访问的癌症联合用药数据门户DrugComb(https://drugcomb.org/)，可用于存放、分析和可视化用户自己的药物组合筛选数据。自首次发布以来，DrugComb 不断更新数据资源的覆盖范围以及web服务器功能，成为研究多种疾病药物敏感性最全面的网络资源，Shuyu Zheng等人将更新报告发表于Nucleic Acids Research。
文章目录 一、使用生成函数求解不定方程解个数示例 参考博客 : 【组合数学】生成函数 简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关 | 与多项式系数相关 ) 【组合数学】生成函数 ( 线性性质 | 乘积性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 移位性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 求和性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 换元性质 | 求导性质 | 积分性质 ) 【组合数学】生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数 ( 生
\[\binom{n}{k}+\binom{n}{k-1}=\binom{n+1}{k} \]
正整数拆分 , 允许重复 与 不允许重复 , 区别是 被拆分的整数 的出现次数不同 ,
引言：本文的练习整理自chandoo.org。多练习，这是我们从小就在使用的学习方法。在练习的过程中，认真思考，不断尝试，以此来磨练自己的公式与函数应用技能，也让研究Excel的大脑时刻保持着良好的状态。同时，想想自己怎么解决这个问题，看看别人又是怎样解决的，从而快速提高Excel公式应用水平。
NumPy(Numerical Python) 是科学计算基础库，它提供了大量科学计算相关功能。比如数据统计，随机数生成等。其提供最核心类型为多维数组类型(ndarray)，支持大量的维度数组与矩阵运算，NumPy支持向量处理ndarray对象，提高程序运行速度。
自2011年AlexNet在ImageNet竞赛中“封神”以来，计算机视觉领域的所有突破几乎都来自深度神经网络。
机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数，通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。但是这种方式效率太慢，所以相继提出了网格搜索(Grid Search, GS) 和 随机搜索(Random Search,RS)。
大型组织希望创建一个灵活的环境，以根据新的数据洞察力进行创新和快速响应。但与此同时，这些企业想要一些好的结构 数据质量，适合消费的数据，简化和加速数据访问。使用数据网格，这是一种分散的数据架构（收集、集成和分析来自断开连接的系统的数据），具有联合 数据治理 （专注于符合隐私要求的启用和访问）符合目标。本文将解释数据网格和数据治理如何交叉并探索各自的优势。
引言：本文为《Python for Excel》中第5章Chapter 5：Data Analysis with pandas的部分内容，主要讲解了pandas如何将数据组合，即concat、join和merge函数的使用。
根据分步计数原理 , 乘法法则 , 将上面每步的种类个数相乘 , 就是所有的种类个数 :
一个正整数可以 拆分成若干正整数 的和 , 每种不同的拆分方法 , 就可以 看做一个方案 ;
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