最近，在自动机器学习方面有很多工作，从选择合适的算法到特征选择和超参数调优。有几种可用的工具(例如:AutoML和TPOT)，可以帮助用户高效地执行数百个实验。同样，深层神经网络结构通常由专家设计;通过试验和错误的方法。通过这种方法，在几个领域研发出了最先进的模型，但是这种方法非常耗时。最近，由于可用计算能力的增加，研究人员正在使用强化学习和进化算法来自动化搜索最优的神经结构。 在本文中，我们将学习如何应用遗传算法(GA)来寻找一个最优的窗口大小和一些基于递归神经网络(RNN)的长短期记忆(LSTM)单元。
事件相关去同步化与同步化(ERD/S)和运动相关皮质电位(MRCP)在下肢康复的脑机接口（BCI）中，特别是在站立和坐姿中，起着重要的作用。然而，人们对站立和坐着的大脑皮层活动的差异知之甚少，尤其是大脑的意图是如何调节运动前的感觉运动节奏的。在本研究中，研究人员旨在研究在站立和坐着的动作观察(AO)、运动想象(MI)和运动执行(ME) 期间连续性EEG节奏的解码。研究人员开发了一项行为任务，在该任务中，参与者被指示对坐立和站坐的动作执行AO和MI/ME。实验结果表明，在AO期间ERD比较显著，而在MI期间ERS在感觉运动区域的alpha带较为典型。结合常用空间模式(FBCSP)和支持向量机(SVM)进行离线和分类器测试分析。离线分析表明，AO和MI的分类在站-坐转换时的平均准确率最高，为82.73±2.54%。通过分类器测试分析，研究人员证明了MI范式比ME范式具有更高的解码神经意图的性能。
针对上述两个问题，我们提出了一种包含滑窗操作，具有层级设计的Swin Transformer。
这是4月29日，我发布的第一个Python小项目，文本句子基于关键词的KWIC显示，没看到粉丝朋友可以看看下面介绍，知道的，直接跳到文章的求解分析和代码部分。
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System Generator是Xilinx公司进行数字信号处理开发的一种设计工具，它通过将Xilinx开发的一些模块嵌入到Simulink的库中，可以在Simulink中进行定点仿真，可以设置定点信号的类型，这样就可以比较定点仿真与浮点仿真的区别。并且可以生成HDL文件，或者网表，可以在ISE中进行调用。或者直接生成比特流下载文件。能够加快DSP系统的开发进度。
在图像超分辨率、图像去噪、压缩等图像修复（Image restoration）任务中，卷积神经网络目前仍然是主流。但是卷积神经网络有以下两个缺点：
双边过滤算法作为一种改进的高斯过滤算法，在图像去噪，和均匀模糊（又称为磨皮），去锯齿效应上有不错的效果.双边过滤是采用Raised cosines函数来模拟高斯分布函数， 并实现逼近高斯值域
时间序列（Time series）是指将某种现象某一个统计指标在不同时间上的各个数值，按时间先后顺序排列而形成的序列。时间序列法是一种定量预测方法，也称简单外延法，在统计学中作为一种常用的预测手段被广泛应用。
每年，美国有超过 230,000 名乳腺癌患者的确诊取决于癌症是否已经转移。转移检测由病理学家检查大片生物组织进行。这个过程是劳动密集型的并且容易出错。
非常好加载，基本上pytorch和torchvision版本不太落后就可以加载。里面的model_type需要和模型参数对应上，"vit_h"或者"vit_l"或者"vit_b",即便加载最大的2.4G的vit_h模型，也只需要占用8G的显卡。算是非常小的模型了。这里SAM测试的效果，很多情况下效果并不太好，是一个foundation model，我觉得主要原因是模型参数比较少。导致他不能很好的解决所有的问题。正确用法是对小领域最微调。
用于图像语义分割任务的最常用损失函数是像素级别的交叉熵损失，这种损失会逐个检查每个像素，将对每个像素类别的预测结果（概率分布向量）与我们的独热编码标签向量(
在用python进行图像处理时，二值化是非常重要的一步，现总结了自己遇到过的6种 图像二值化的方法（当然这个绝对不是全部的二值化方法，若发现新的方法会继续新增）。
在本文中，我们将看到深度混合学习如何应用于时间序列数据，以及它是否与图像数据一样有效。
零、前言 FlutterUnit是【张风捷特烈】长期维护的一个开源项目， 欢迎star ， 之前让FlutterUnit支持了MacOS： FlutterUnit mac版闪亮登场 前几天发了一
hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。
面向研究类的笔试题目，主要是数理统计和编程题,本次笔试时长三小时，整体五个题，分别是魔法跳棋、金融数据计算、机器学习题、数学题、物理题，本次给出其中的两题，剩下的题及全部解答在知识星球中获取。
深度摄像头（比如微软的Kinect）将传统摄像头和一个红外传感器相结合来帮助摄像头区别相似物体并计算它们与摄像头之间的距离。
时间序列预测是一个经久不衰的主题，受自然语言处理领域的成功启发，transformer模型也在时间序列预测有了很大的发展。本文可以作为学习使用Transformer 模型的时间序列预测的一个起点。
当我们使用计算机生成图像时，经常会遇到一些困难，例如如何生成高质量、高分辨率的图像，如何控制图像的风格和内容等。近年来，深度学习技术在图像生成领域取得了很大的进展，其中一种流行的方法是使用变分自编码器（VAE）和生成对抗网络（GAN）等模型。然而，这些方法通常需要大量的训练数据和计算资源，而且生成的图像可能会出现一些问题，例如模糊、失真和不连续等。
前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块，以下简称为TFTS）。TFT
循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络模型，常用于自然语言处理、时间序列分析等任务。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的循环神经网络，并演示如何在一个简单的时间序列预测任务中使用该模型。
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time seri
神经网络不能直接处理单词，需要将单词转化成固定长度的向量，使用one-hot编码：
(450, 800, 3) (450, 800, 3) computing disparity...
量化投资与机器学习 为中国的量化投资事业贡献一份我们的力量! 公众号今天为大家带来机器学习应用区块链系列的第二篇文章。 这篇文章的作者是公众号之前推过一位原作者，具体文章《通过LSTM神经网络进行时
Bokeh是一款交互式可视化库，在浏览器上进行展示。 Bokeh可以通过Python（或其它语言），快速便捷地为大型流数据集提供优雅简洁的高性能交互式图表。
长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），专门设计用来解决序列数据中的长期依赖问题。本教程将介绍如何使用Python和PyTorch库实现一个简单的LSTM模型，并展示其在一个时间序列预测任务中的应用。
本次实验采用的是 BSDS500 数据集，其中训练集包含 200 张图像，验证集包含 100 张图像，测试集包含 200 张图像。 数据集来源：https://download.csdn.net/download/weixin_42028424/11045313
代码链接 https://mrvollger.github.io/StainedGlass/ https://github.com/mrvollger/StainedGlass
零、前言 最近换了一台新的windows，把搭建Flutter&Windows应用的环境过程顺便记录分享一下。 Flutter对MacOS的支持还是非常好的，因为iOS和MacOS最终都是用XCode构建的，所以运行在Mac桌面上也轻而易举。 要让Flutter运行在Windows上，还是比较麻烦的，这也造成一定的门槛。这篇就来介绍一下如何支持Windows桌面程序。 我的FlutterUnit开源项目正在进行windows端的调整适配。主要是数据库支持方面的调整(sqlflite目前不支持wi
如何用 TensorFlow 结合 LSTM 来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在 Github 上搜索 “tensorflow time series”，会发现 star 数最高的 tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series ( http://t.cn/Rpvepai)已经和 TF 1.0 版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的 TensorFlow 1.3 版本中，引入了一个 Ten
AI 科技评论按：本文作者何之源，原文载于知乎专栏AI Insight，AI 科技评论获其授权发布。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在刚刚发布的TensorFlow
本文介绍了如何使用TensorFlow进行时间序列预测，包括基于ARIMA的模型和基于LSTM的模型。首先介绍了TensorFlow Time Series模块，然后通过一个例子演示了如何使用该模块进行时间序列预测。最后介绍了如何使用LSTM模型进行时间序列预测。
作者 | 何之源 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/TensorFlow-Tutorials-for-Time-Series已经和TF 1.0版本不兼容了，并且其他的项目使用的方法也各有不同，比较混乱。 在此前发布的TensorFlow 1.3版本中，引入了一个TensorFlow Time Series模块（源码地
零、前言 最近换了一台新的windows，把搭建Flutter&Windows应用的环境过程顺便记录分享一下。 Flutter对MacOS的支持还是非常好的，因为iOS和MacOS最终都是用XCode构建的，所以运行在Mac桌面上也轻而易举。 要让Flutter运行在Windows上，还是比较麻烦的，这也造成一定的门槛。这篇就来介绍一下如何支持Windows桌面程序。 我的FlutterUnit开源项目正在进行windows端的调整适配。主要是数据库支持方面的调整(sqlflite目
在这个项目中使用的数据是来自北卡罗来纳州夏洛特分校的全球能源预测竞赛的数据。您可以在这里找到更多信息：http://www.drhongtao.com/gefcom/2017
authors:: Kyle Hundman, Valentino Constantinou, Christopher Laporte, Ian Colwell, Tom Soderstrom container:: Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining year:: 2018 DOI:: 10.1145/3219819.3219845 rating:: ⭐⭐⭐ share:: true comment:: 重点在于通过设定目标函数，最优化σ\sigmaσ，以此确定阈值范围。
音乐流媒体服务的兴起使得音乐无处不在。我们在上下班的时候听音乐，锻炼身体，工作或者只是放松一下。
想象你正在解决一个拼图游戏。你已经完成了大部分。假设您需要在一幅几乎完成的图片中间修复一块。你需要从盒子里选择一块，它既适合空间，又能完成整个画面。
Stanford CS144 Lab3.TCP Sender 于2022年4月19日2022年4月19日由Sukuna发布 这一次我们要实现TCP的发送方,这一次我把必要的注释写在代码里面了. 1.头文件: class TCPSender { private: //! our initial sequence number, the number for our SYN. WrappingInt32 _isn; uint64_t base{0}; //! outbound
论文标题：SSMix: Saliency-Based Span Mixup for Text Classification
基于Transformer的体系结构在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。受Transformer在语言领域的巨大成功的启发，Vision Transformer被提出，并在ImageNet数据集上取得了优秀的性能。Vision Transformer就像NLP中的word token一样，将图像分割成patches并输入Transformer之中，并通过Transformer的几个multi-head self-attention层来建立远程依赖关系。
项目地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer
1 在lab0中，我们实现了流控制字节流(ByteStream)的抽象。在lab1和lab2中，我们实现了将IP数据报中携带的段转换为传入字节流的工具：StreamReassembler和TCPReceiver。
本文独家改进：EfficientViT助力RT-DETR ，替换backbone，包括多头自注意力（MHSA）导致的大量访存时间，注意力头之间的计算冗余，以及低效的模型参数分配，进而提出了一个高效ViT模型EfficientViT
作者：何之源 转载自知乎专栏：AI Insight 量子位 已获授权编辑发布 这篇文章中，作者详细介绍了TensorFlow Time Series（TFTS）库的使用方法。主要包含数据读入、AR模型的训练、LSTM模型的训练三部分内容。内容翔实有趣，量子位转载分享给大家。 前言 如何用TensorFlow结合LSTM来做时间序列预测其实是一个很老的话题，然而却一直没有得到比较好的解决。如果在Github上搜索“tensorflow time series”，会发现star数最高的tgjeon/Tensor
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