本文发表在 ICML 2020 中，题目是Hypernetwork approach to generating point clouds。利用超网络（hypernetworks）提出了一种新颖的生成 3D 点云的方法。与现有仅学习3D对象的表示形式方法相反，我们的方法可以同时找到对象及其 3D 表面的表示。我们 HyperCloud 方法主要的的想法是建立一个超网络，返回特定（目标）网络的权重，目标网络将均匀的单位球上的点映射到 3D 形状上。因此，特定的 3D 形状可以从假定的先验分布中通过逐点采样来生成，并用目标网络转换。因为超网络基于自动编码器，被训练来重建3D 形状，目标网络的权重可以视为 3D 表面的参数化形状，而不像其他的方法返回点云的标准表示。所提出的架构允许以生成的方式找到基于网格的 3D 对象表示。
插值法又称“内插法”，是利用函数f (x)在某区间中已知的若干点的函数值，作出适当的特定函数，在区间的其他点上用这特定函数的值作为函数f (x)的近似值，这种方法称为插值法。如果这特定函数是多项式，就称它为插值多项式。
首先，让我们启动 IPython。 它是 Python 标准提示符的最好的改进，它与 Matplotlib 配合得相当不错。 在 shell 或 IPython Notebook 上都可以启动 IPython。
二.拟合 1.1元多项式曲线拟合(Polynomial Curve Fitting):
本文对插值、平稳假设、变异函数、克里格等常用的地学计算概念加以介绍，并对相关公式进行推导。
从视觉科学、心理语言学到市场营销和人机交互，眼球追踪在科学界广泛应用。但令人惊讶的是，到目前为止，在眼动数据的预处理步骤中几乎没有持久性和透明性，这使得许多研究的重复和再现性变得困难。为了增加可重复性性和透明性，本文的作者团队创建了一个基于R语言的被称为gazeR的眼动分析工具包，用于读取和预处理两种类型的数据：注视位置数据和瞳孔大小数据。
在不平衡数据上训练的分类算法往往导致预测质量差。模型严重偏向多数类，忽略了对许多用例至关重要的少数例子。这使得模型对于涉及罕见但高优先级事件的现实问题来说不切实际。
出于实用目的，这些着色和光照方程当然必须在代码中实现。在本节中，我们将讨论设计和编写此类实现的一些关键考虑因素。我们还将介绍一个简单的实现示例。
属性动画几乎可以实现任何想要的动画效果，非常具有可扩展性并且非常稳健。属性动画可供设定的选项包括了：
和插值表达式（{{}}）一样，用于获取vue实例中data属性声明的数据。用法是在哪个标签上获取就直接在哪个标签上定义v-text或者是v-html。相当于javascript中的innerText。直接将获取的数据直接渲染到指定标签中。
今天通过几个实例对matlab中的interp1插值函数进行了深入的理解，下面通过几组数据进行说明。
平均精度（Average Precision，mAP）是一种常用的用于评估目标检测模型性能的指标。在目标检测任务中，模型需要识别图像中的不同目标，并返回它们的边界框（bounding box）和类别。mAP用于综合考虑模型在不同类别上的准确度和召回率。
时间序列分析是一个重要领域，涵盖从天气预报和到使用心电图检测不规则心跳，再到识别异常软件部署等一系列广泛应用。
导读：在进行数据分析和建模的过程中，大量的时间花在数据准备上：加载、清理、转换和重新排列。本文将讨论用于缺失值处理的工具。
例如[0, 1]对应到[0, 300]，当输入0.5时，输出150。或者将[0, 1, 2]对应到["red", "green", "blue"]，当输入2时，输出blue。
---- 新智元报道 来源：arXiv 编辑：LRS 【新智元导读】长久以来一个观点就是在测试集上表现更好的模型，泛化性一定更好，但事实真是这样吗？LeCun团队最近发了一篇论文，用实验证明了在高维空间下，测试集和训练集没有关系，模型做的一直只有外推没有内插，也就是说训练集下的模型和测试集表现没关系！如此一来，刷榜岂不是毫无意义？ 内插（interpolation）和外推（extrapolation）是机器学习、函数近似（function approximation）中两个重要的概念。 在机器学习
在 OpenGL ES 图形图像处理中，会经常遇到一种情况：如何将一个超大的数组传给着色器程序？
视频行业常见的分辨率有 QCIF（176x144）、CIF（352x288）、D1（704x576 或 720x576），还有 360P（640x360）、720P（1280x720）、1080P（1920x1080）、4K（3840x2160）、8K（7680x4320）等。
在为你的产品开发最适合的机器视觉系统时，需要考虑很多因素，以下列出开发过程中需要考虑的一些问题：
使用Scipy库的interpolate模块实现拉格朗日插值 步骤如下： 1、确定非缺失值的索引 2、找出含有缺失值列的其他值 3、调用lagrange函数得出拉格朗日插值多项式的系数 4、输入缺失值所在索引，返回对应的插值
基于 Transformer 的大型语言模型（LLM）已经展现出执行上下文学习（ICL）的强大能力，并且几乎已经成为许多自然语言处理（NLP）任务的不二选择。Transformer 的自注意力机制可让训练高度并行化，从而能以分布式的方式处理长序列。LLM 训练所用的序列的长度被称为其上下文窗口。
前面目标检测1: 目标检测20年综述之(一)和目标检测2: 目标检测20年综述之(二)让大家对目标检测有个大概的认识，机器学习评价指标合辑(Precision/Recall/F1score/P-R曲线/ROC曲线/AUC)介绍了基础的评价指标，如Precision、Recall、F score等概念，目标检测3: Detection基础之IoU中介绍了目标检测的评价指标IoU，接下来我们介绍目标检测最重要的评价指标mAP。
学会了Python基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
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几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。
Transformer自诞生以来就席卷了NLP领域，因为它具有对序列中复杂依赖关系进行建模的优越能力。尽管基于Transformer的预训练语言模型(PLM)在几乎所有NLP任务中都取得了巨大成功，但它们都有预设的长度限制，因此很难将这种成功扩展到见过数据以外的更长的序列，即长度外推问题。为了增强Transformer的长度外推，人们提出了大量的可外推的位置编码。
小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。
机器之心报道 参与：刘晓坤、路 BigGAN 一经提出即引起了大量关注，被称为「史上最强 GAN 图像生成器」。今日，DeepMind 放出了 BigGAN 的拿来即用 TF Hub demo，可以在
在做数字图像处理时，经常会碰到小数象素坐标的取值问题，这时就需要依据邻近象素的值来对该坐标进行插值。比如：做地图投影转换，对目标图像的一个象素进行坐标变换到源图像上对应的点时，变换出来的对应的坐标是一个小数，再比如做图像的几何校正，也会碰到同样的问题。以下是对常用的三种数字图像插值方法进行介绍。 1、最邻近元法 这是最简单的一种插值方法，不需要计算，在待求象素的四邻象素中，将距离待求象素最近的邻象素灰度赋给待求象素。设i+u, j+v(i, j为正整数， u, v为大于零小于1的小数，下同)为待求象素坐
(1) Nearest方法速度最快，占用内存最小，但一般来说误差最大，插值结果最不光滑。
先前的工作大多数方法目前仅限于以下一种:特定的编辑类型(例如，对象叠加，样式转换)，合成生成的图像，或需要一个共同对象的多个输入图像。文章作者展示了将复杂的基于文本的语义编辑应用于单个真实图像的能力。与之前的工作相反，这篇文章提出的方法只需要一个输入图像和一个目标文本(所需的编辑)。它生成一个与输入图像和目标文本一致的文本嵌入，同时微调扩散模型以捕获特定于图像的外观。
在用python绘图的时候，经常由于数据的原因导致画出来的图折线分界过于明显，因此需要对原数据绘制的折线进行平滑处理，本文介绍利用插值法进行平滑曲线处理：
事件相关电位（ERP）设计是一种用脑电图（EEG）评估神经认知功能的常用方法。然而，传统的ERP数据预处理方法是手动、主观、耗时的过程，许多自动化处理方法也很少有针对ERP分析有优化（特别是在发展或临床人群中）。本文提出并验证了HAPPE+事件相关（HAPPE+ER）软件，标准化和自动化预处理过程，且优化了整个生命周期的ERP分析。HAPPE+ER通过预处理和事件相关电位数据的统计分析来处理原始数据。HAPPE+ER还包括数据质量和处理质量指标的事后报告，标准化对数据处理的评估和报告。最后，HAPPE+ER包括后处理脚本，以方便验证HAPPE+ER的性能或与其他预处理方法的性能进行比较。本文用模拟和真实的ERP数据介绍了多种方法，HAPPE+ER软件可在https://www.gnu.org/licenses/#GPL的GNU通用公共许可证条款下免费获得。
在分析数据集时，常常会碰到一些缺失值，如果缺失值的数量相对总体来说非常小，那么直接删除缺失值就是一种可行的方法。但某些情况下，直接删除缺失值可能会损失一些有用信息，此时就需要寻找方法来补全缺失值。今天小编给大家介绍一个用来处理缺失值的 R 包——MICE，本文为译文，原文链接[1]及参考文章[2]见文末。
物体检测（Object Detection）的任务是找出图像或视频中的感兴趣目标，同时实现输出检测目标的位置和类别，是机器视觉领域的核心问题之一，学术界已有将近二十年的研究历史。随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，以及Mask R-CNN、RefineDet、RFBNet等(图 1,完整论文列表参见[1])。短短不到五年时间，基于深度学习的目标检测技术，在网络结构上，从 two stage 到 one stage，从 bottom-up only 到 Top-Down，从 single scale network 到 feature pyramid network，从面向 PC 端到面向移动端，都涌现出许多好的算法技术，这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
医学图像是临床实践中必不可少的诊断工具。由于医疗状况通常以存在小特征（例如微钙化、骨折）为特征，因此需要以高空间分辨率采集图像，以捕获所需的细节。然而，高分辨率医学图像通常具有较大的尺寸，特别是当覆盖较大的解剖区域时；这可能会导致计算机辅助诊断（CAD）复杂性增加。因此，有效的压缩方法对于实现医学图像的计算上可行的分析是必要的。
WSDM的英文全称是 The International Conference on Web Search and Data Mining，中文意思是国际互联网检索与数据挖掘会议，由SIGIR、SIGKDD、SIGMOD和SIGWEB四个专委会协调筹办，在互联网搜索、数据挖掘领域享有较高学术声誉，被中国计算机协会推荐为B类会议。在清华大学最新发布的新版计算机学科推荐学术会议和期刊列表中，WSDM已被列为准A类学术会议。
虽然大型语言模型（LLM）在文本分析和生成任务上的性能非常强大，但在面对包含数字的问题时，比如多位数乘法，由于模型内部缺乏统一且完善的数字分词机制，会导致LLM无法理解数字的语义，从而胡编乱造答案。
深度神经网络 (DNN) 和高斯过程 (GP)* 是两类具有高度表现力的监督学习算法。在考虑这些方法的应用时会出现一个自然的问题：“什么时候以及为什么使用一种算法比另一种更有意义？”
在播放视频时，常遇到视频尺寸与画布尺寸不一致的情况。为了让视频按比例填充画布，需要对视频中的每一帧图像做缩放处理。
视觉Transformer（ViT）作为卷积神经网络（CNNs）的一种可行替代方案的出现，源于多头自注意力机制的成功应用。与标准卷积相比，多头自注意力机制提供了全局感受野。
深度学习中的双下降现象，可能大家也遇到过，但是没有深究，OpenAI这里给出了他们的解答。
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