【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Matplotlib的使用，包括绘图，绘制点和线，以及图像的轮廓和直方图，这一次为大家详细讲解Numpy工具包中的各种工具，并且会举实例说明如何应用。Numpy是非常有名的python科学计算工具包，其中包含了大量有用的思想，比如数组对象（用来表示向量、矩阵、图像等等）以及线性代数，通过本章节的学习也为之后进行复杂的图像处理打下牢固的基础。 【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理（基本的图像操作和处理） 【干货】计算机视觉实战系列02——用Pytho
根据输入文章，撰写摘要总结。
找到非零元素的索引和值 语法 k = find(X) k = find(X)返回一个向量，其中包含数组X中每个非零元素的 线性索引 。 如果X是一个向量，那么find返回一个与X方向相同的向量 如果X是一个多维数组，那么find返回结果的线性索引的列向量 如果X不包含非零元素或为空，则find返回一个空数组 k = find(X,n) k = find(X,n)返回与X中的非零元素对应的前n个索引 k = find(X,n,direction) k = find(X,n,direction)，其中dire
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： 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
randn X = randn 随机从正态分布中选一个数作为结果 X = randn(n) 随机从正态分布中选n*n个数组成一个(n,n)的正方形矩阵 r = randn(5) r = 0.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 0.6715 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -1.2075 -2.2588 0.3426 0.7254 1.4897 0.7172 0.86
这篇文章讲述的是R语言中关于向量与矩阵的相关知识。希望这篇R语言文章对您有所帮助！如果您有想学习的知识或建议，可以给作者留言~
自注意力模块是Transformer的基本构建块，用于捕捉全局信息。受到Transformer在自然语言处理（NLP）任务上的成功启发，研究人员将自注意力模块引入了计算机视觉。他们用自注意力模块替代了卷积神经网络（CNNs）中的卷积层，将这些网络称为视觉Transformer。视觉Transformer在许多计算机视觉任务上与CNNs相媲美，有巨大的潜力用于各种应用。
这是《孙子算经》中鸡兔同笼问题的经典描述。我们知道，二元一次方程组可以解决这个问题。求解线性系统有矩阵乘法等多种方法，但或许你不知道，靠「猜」也是可以的。
磐创AI 专注分享原创AI技术文章 翻译 | 荔枝boy 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文主要介绍了半监督下的高纬图重建。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 目录 一．简述 二．介绍 三．概述 四．总结 一．简述 本次翻译一篇Liu Wei的一篇论文，之前介绍谱聚类的时候大家都知道，用谱聚类对样本进行分割，大概的流程就是先将原始数据通过不同的规则构建出相似度矩阵，然后再用相似度矩阵表示拉普拉斯矩阵，再对拉普拉斯矩阵进行特征分解，
最近的对图像数据进行处理的时候需要将图像中的某个颜色替换为另一个颜色，但是网络上找到的方法都是通过对图像的遍历进行替换，实在是太费时了！刚开始使用时觉得CPU很快了，一张图片应该用不了多久，但是实际使用中耗时确实难以接受的！于是自己写了一个替换程序加快速度，比遍历快很多，但我觉得不是最快的，应该有通过矩阵索引更快的处理方式，只是我自己暂时并不知道该如何实现，如果以后能够实现会进行更新，暂时先写下自己暂时觉得可用的代码。
我们不要猜测程序性能，在对代码进行优化的时候，可能会有很多因素发挥作用，所以需要综合考虑，进行测试验证准没错。然而，编写benchmark并不是一件简单的事情，很容易因编写错误的benchmark导致做出不正确优化。本章节将列举一系列非正确编写benchmark问题点。
我是从16年开始学习Python的，在使用Python最开始的一段时间，基本是操作list列表和dict字典两个简单的数据结构，后来接触数据的特征越来越多，发现即使是嵌套字典记录数据也很困难，就开始寻求其他的替代方法，于是就发现了很好用的Pandas。
>，<，>=，<=，==，!=。 (大于，小于，大于等于，小于等于，等于，不等于。)
个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型。也就是说，向量的所有元素必须属于同种模式（mode），或数据类型（见1.2），比如数值型，字符型等。其类型可以用typeof()查看。 标量只含有一个元素，在R中没有0维度或标量类型。单独的数字或字符串本质是一元向量。
1、 投影矩阵与最小二乘：向量子空间投影在机器学习中的应用最为广泛。就拿最小二乘的线性拟合来说，首先根据抽样特征维度假设线性方程形式，即假设函数。
可以分作三部分组成 第一部分是：ASCII非打印控制字符 第二部分是：ASCII打印字符； 第三部分是：扩展ASCII打印字符
在之前R语言基础教程——第3章：数据结构——向量中我们介绍过向量的加减乘除运算，在这里介绍一下>，<运算。
我有一个2D(二维) NumPy数组，并希望用255.0替换大于或等于阈值T的所有值。据我所知，最基础的方法是：
本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型（快速且准确地）拟合大型数据集的重要性。如本文所示，在线
GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
选自Medium 作者：Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与：晏奇、刘晓坤 本文中，作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法，不过没有讨论其性能的好坏，而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址：https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言，线性回归方法是他们进行统计学建模和预
ICML 2024高分论文，彩云科技团队构建DCFormer框架，替换Transformer核心组件多头注意力模块（MHA），提出可动态组合的多头注意力（DCMHA）。
对于web网页去重的应用，如抄袭、镜像等，通过将网页表示为字符k-grams（或者k-shingles）的集合，把网页去重的问题转化为找到这些集合的交集。使用传统的方法存储这些巨大的集合以及计算它们之间的相似性显然是不够的，为此，对集合按某种方式进行压缩，利用压缩后的集合推断原来集合的相似性。
关于数据科学的一切都始于数据，数据以各种形式出现。数字、图像、文本、x射线、声音和视频记录只是数据源的一些例子。无论数据采用何种格式，都需要将其转换为一组待分析的数字。因此，有效地存储和修改数字数组在数据科学中至关重要。
绿幕视频合成可以分为两步，首先是把视频读取成视频帧并做好对齐，其次是做两个图像的合成。 首先是从正常视频里面读取一帧图像，如下：
Metal入门教程总结 Metal图像处理——直方图均衡化 本文介绍如何用Metal把一个带绿幕的视频和一个普通视频进行合并。
数据结构是指在计算机中存储和组织数据的方式，不同的数据结构有不同的特点和适用场景。R语言中的常用数据结构，包括向量、矩阵、数组、列表和数据框。关于数据结构的使用，我们将分四篇文章分别介绍每种数据结构的操作方法和代码示例。
最近在看源码的时候，碰到了一些大佬们常用，但自己暂时还没用过的numpy函数，特意来总结下。
近年来，自注意力机制已经广泛应用于自然语言处理中，今天我将分享一下如何将自注意力机制应用在图像分割任务中。
介绍 背景 随着互联网行业的井喷式发展，获取信息的方式越来越多，人们从主动获取信息逐渐变成了被动接受信息，信息量也在以几何倍数式爆发增长。举一个例子，PC时代用google reader，常常有上千条未读博客更新；如今的微信公众号，也有大量的红点未阅读。垃圾信息越来越多，导致用户获取有价值信息的成本大大增加。为了解决这个问题，我个人就采取了比较极端的做法：直接忽略所有推送消息的入口。但在很多时候，有效信息的获取速度极其重要。 由于信息的爆炸式增长，对信息获取的有效性，针对性的需求也就自然出现了。推荐系统
本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法: CornerNet. 本文通过将目标定义为成对关键点，消除了单阶段检测网络中对anchor box的需要. 除了新颖的网络形式外,本文还介绍了角落池化(corner pooling):一种新的池化方式,它可以帮助网络更好地定位物体的边角。 实验表明，CornerNet在MS COCO上实现了42.1％的AP，优于所有现有的单阶段检测模型。
这听起来是不是很熟悉？我经常听到我大学的熟人抱怨他们花了很多时间的代数方程在现实世界中基本没用。
虚拟背景是当前远程工作的员工中的热门话题之一。由于Covid-19的流行，许多人必须通过视频通话以便继续工作。很多视频会议的软件可以设置虚拟背景，以便用户建立更友好的氛围来接听这些电话。
最近读完了李航、何向南的《Deep learning for matching in search and Recommendation》，文章思路清晰，总结详实到位，值得一再翻阅，就想借这篇文章结合自己最近一年多的推荐召回工作内容，总结一下推荐系统中的深度召回模型，论文因篇幅限制，很多模型并未详细介绍，因此本文补充了一些内容。
尽管个体受试者可以通过静息态功能MRI(rsfMRI)数据计算的相关矩阵进行高精度识别，但随着扫描时间的减少，识别性能显著下降。循环神经网络可以在短持续时间(72 s)的数据段中获得较高的精度，但其被设计为使用不存在于相关矩阵中的时间特征。在这里,我们表明,浅前馈神经网络,仅仅依靠rsfMRI 相关矩阵的信息，以20s的短数据段，就可以实现先进的识别精度(≥99.5%)。
上节课我们主要介绍了Radial Basis Function Network。它的原理就是基于距离相似性（distance-based similarities）的线性组合（linear aggr
纹理是物体表面固有的一种特性，所以图像中的区域常体现出纹理性质。纹理可以认为是灰度（颜色）在空间以一定的形式变化而产生的团（模式）。纹理与尺度有密切的关系，一般仅在一定的尺度上可以观察到，对纹理的分析需要在恰当的尺度上进行。纹理还具有区域性质的特点，通常被看做对局部区域中像素之间关系的一种度量，对于单个像素来说讨论纹理是没有意义的。一把情况下目前常用的纹理分析方法中有以下三种：统计法，结构法，频谱法。下面分别介绍。 1. 纹理描述的统计方法 最简单的统计法借助于灰度直方图的矩来描述纹理，比如直方图的二阶矩是
导语：本系列文章一共有三篇，分别是 《科普篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 《实践篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》 第一篇用一个具体的例子介绍了MF是如何做推荐的。第二篇讲的是MF的数学原理，包括MF模型的目标函数和求解公式的推导等。第三篇回归现实，讲述MF算法在图文推荐中的应用实践（将于后续发布）。下文是第二篇——《原理篇 | 推荐系统之矩阵分解模型》，敬请阅读。 上一篇我们用一个简单的例子讲述了矩阵分解(Matrix Factorization, MF)是如
自动化推荐系统通常用于根据现有的偏好数据为用户提供他们感兴趣的产品建议。文献中通常描述了不同类型的推荐系统。我们这篇文章将突出介绍两个主要类别，然后在第二个类别上进一步扩展：
问题描述：所谓稀疏矩阵是指，矩阵中大部分元素的值为0，只有少量非0元素。对于稀疏矩阵，如果存储所有元素的话，浪费空间较多，一般采取的方式是只存储非0元素及其位置。
LoRA是Low-Rank Adaptation或Low-Rank Adaptors的缩写，它提供了一种用于对预先存在的语言模型进行微调的高效且轻量级的方法。
现在的人工智能完全由数据来驱动，我们所见到的数据，比方说一张图片有三个通道，分为R（红）、G（绿）、B（蓝），每个通道是一个图层，相当于有三张图层，比如每一张图片是50*50像素，50*50*3就是整个数据的大小。这种数据在人工智能使用时，会被变成一个矩阵，相当于有一个50行50列高度3的矩阵，矩阵里面每一个小单元是一个数字，这个数字就是像素。从0到255反映颜色的色阶从少到多，三通道反映了点的颜色从而绘制了整个画面，这样的数据我们把它叫做原数据，把原数据送进我们的人工智能系统，学习完特征后，把结果读出来，“结果”其实是一个概率。
Krylov方法是一种 “降维打击” 手段，有利有弊。其特点一是牺牲了精度换取了速度，二是在没有办法求解大型稀疏矩阵时，他给出了一种办法，虽然不精确。
前面我们介绍的回归方法，一般适用于数值型数据对象，对于分类数据类型就不再适用。对于分类数据对象，我们需要引入广义线性回归方法，比如logistic回归和poisson回归模型。这里我们介绍logistic回归。
尽管通过扩展导致具有数千亿参数的大型网络在统治和效率方面表现突出，但训练过参数化模型的必要性仍然难以理解，且替代方法不一定能使训练高性能模型的成本降低。在本文中，我们探索了低秩训练技术作为训练大型神经网络的替代方法。我们引入了一种名为 ReLoRA 的新方法，该方法利用低秩更新来训练高秩网络。我们将 ReLoRA 应用于预训练最多达 350M 参数的变换器语言模型，并展示了与常规神经网络训练相当的性能。此外，我们观察到 ReLoRA 的效率随着模型大小的增加而提高，使其成为训练多十亿参数网络的有效方法。我们的研究发现揭示了低秩训练技术的潜力及其对扩展规律的影响。代码已在 GitHub 上提供。
但是，近日，来自佐治亚理工学院的华人学者彭泱（Richard Peng）却凭借“迭代猜测”策略，提出了一种能够更快求解线性方程组的方法，并因此获得 2021 年算法顶会 ACM-SIAM 的最佳论文奖！
这一部分，将R语言stringr包中的使用正则表达式的字符串函数简单介绍一下，会用到正则表达式的相关内容，有关正则表达式的知识可以回顾R&Python Data Science系列:数据处理(6)--字符串函数基于R(二)
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