MSE和MAE适用于误差相对明显的时候，大的误差也有比较高的权重，RMSE则是针对误差不是很明显的时候；MAE是一个线性的指标，所有个体差异在平均值上均等加权，所以它更加凸显出异常值，相比MSE；
拓扑加权是量化不一定是单系群之间关系的一种方法。它通过考虑更简单的“分类单元拓扑”并量化与每个分类单元拓扑匹配的子树的比例，提供了复杂谱系的摘要。我们用来计算权重的方法称为 Twisst：通过子树迭代采样进行拓扑权重。
TypeScript 4.8 于 8 月 25 日发布正式版，本次发布带来了诸多新特性，我们一起来看几个比较重要的改动：
Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标，这是目标检测、定位和跟踪的基础。例如，最高级的目标检测器通常由一个bbox回归分支和一个分类分支组成，其中bbox回归分支生成用于定位对象进行分类的bbox。在这项工作中，作者探索了更有效的损失函数。
主程序是 asset-allocation.mlx, 这是 Maltab 里面的 Live Script 的格式 (如下图)，类似于 Python 的 Jupiter Notebook。( Matlab 2015 之后的版本才能用)
题目：Simplifying Graph Convolutional Networks
相对传统公交， BRT和Metro系统作为一种新型的公共交通方式，是一个涉及面广、影响因素多、相对灵活的体系。BRT通过对传统公共汽车在规划、设计、运营和管理上的改良，从而以较少的投资、较强的灵活性实现较高的服务效率；Metro在地下，不占用地面土地，运行速度快，载客容量大，大大的减少居民出行时间。BRT和Metro系统规划的核心问题，在于如何与城市自身特点紧密配合，寻求快速公交和地铁与其它城市公共交通方式之间的合理结构模式，建立一体化的城市交通系统。因此，在快速公交和地铁系统决策的过程中，必须坚持整体化的规划原则与方法，对快速公交和地铁系统的规划、实施、运营、优化这一不断推进的过程进行全面分析。因此我们对BRT和Metro路线系统对合肥市中心城区可达性影响的分析。
本文展示了如何使用Matlab自带的滤波器设计工具filterDesigner进行滤波器设计，使得我们从命令行滤波器设计函数中脱离出来，从而开展模型化的FIR或IIR滤波器设计工作，其具有的主要功能如下所示：
本文为matlab自学笔记的一部分，之所以学习matlab是因为其真的是人工智能无论是神经网络还是智能计算中日常使用的，非常重要的软件。也许最近其带来的一些负面消息对国内各个高校和业界影响很大。但是我们作为技术人员，更是要奋发努力，拼搏上进，学好技术，才能师夷长技以制夷，为中华之崛起而读书！
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.06568.pdf
世界自然语言处理方向三大顶会之一NAACL 2021（另外两个是ACL和EMNLP） 已经于2021年6月6日至11日以在线会议的形式成功举办。
从数据获取的步骤过来后我们就获取到需要的数据了，但是这样的数据我们还没办法直接使用，需要做进一步的处理，这就是数据清洗
一直对动态库的封装理解不是很透彻，虽然之前写过一个Demo，不过并没有真正的理解。所以写下来，帮助自己理解下。
本文介绍基于MATLAB实现全局多项式插值法与逆距离加权法的空间插值的方法，并对不同插值方法结果加以对比分析。
Glassdoor利用庞大的就业数据和员工反馈信息，统计了美国25个最佳职位排行榜，其中，数据科学家排名第一。这个工作的重要性可见一斑。毫无疑问，数据科学家所做的事情是不断变化和发展的。随着机器学习的普遍应用，数据科学家们将继续在创新和技术进步浪潮中独领风骚。
1.在AndroidManifest.xml文件的manifest标签中加入一条android:sharedUserId=”android.uid.system”
最近几年，注意力模型（Attention Model） 被广泛的使用在自然语言处理、图像识别及 语音识别等各种不同类型的深度学习任务中，是深度学习最值得关注和了解的核心技术之一。
在“编码器—解码器（seq2seq）”⼀节⾥，解码器在各个时间步依赖相同的背景变量来获取输⼊序列信息。当编码器为循环神经⽹络时，背景变量来⾃它最终时间步的隐藏状态。
本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。
向量加权平均（INFO, WeIghted meaN oF vectOrs）是一种改进的加权平均方法，其实现的核心内容即操作算子主要包括：
在电脑图形中我们常会遇到RGB颜色。RGB中的红绿蓝直接分别对应了可见光的部分。 RGB值能建立一个精确的数字坐标系统，称作颜色空间（color space）。红色部分定义了坐标系中的一个轴。 其次是绿色和蓝色。如下图所示。所有有效的RGB值都在这个颜色空间里。
随着人口老龄化日益增加，老年人跌倒的比例逐年增高，本论文研究通过采集身体姿态数据来判断是否发生跌倒。选用背景差分法和形态学算法提取目标骨架，骨架提取经历九步：图像灰度化，背景差分法提取目标轮廓，使用CLAHE算法增强对比度，高斯滤波，Solel算子进行边缘检测，小波去噪，最大类间误差法二值化，形态学运算和中值滤波。然后用基于人体比例的方法初步判断跌倒情况，再用基于运动趋势的精准判断跌倒情况。算法总体效果可以，误检较少。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生。
在这里，我们将帮助客户将 PyMC3 用于两个贝叶斯推理案例研究：抛硬币和保险索赔发生（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
其中，n、n1、n2都是周期参数，默认情况下n周期数是10，n1是短期周期数为2，n2是长期周期数为30。这也是KAMA作者Perry Kaufman认同的一组参数，n用于方向和波动率计算效率，n1和n2是快速均线和慢速均线的周期数，理论上n1的参数越大，KAMA就越平滑。
前天arXiv新上论文《Softer-NMS: Rethinking Bounding Box Regression for Accurate Object Detection》，来自卡内基梅隆大学与旷视科技的研究人员在文中提出了一种新的非极大抑制算法Softer-NMS，显著改进了目标检测的定位精度，代码已经开源，目前Github上的Star已超100，可谓短短两天已经引起了不小的关注。
动平均(WMA)制图A L的计 算方 ME控R法 J本文 基于马尔可夫链的ME.WMA控制图 A L计算 的数 学模型,用MaaR采tb平台,该模 l对 学术 界 和实 际应用 ……
DLL(Dynamic Link Library)的概念，你可以简单的把DLL看成一种仓库，它提供给你一些可以直接拿来用的变量、函数或类。在仓库的发展史上经历了“无库－静态链接库－动态链接库”的时代。 静态链接库与动态链接库都是共享代码的方式，如果采用静态链接库，则无论你愿不愿意，lib中的指令都被直接包含在最终生成的EXE文件中了。但是若使用DLL，该DLL不必被包含在最终EXE文件中，EXE文件执行时可以“动态”地引用和卸载这个与EXE独立的DLL文件。静态链接库和动态链接库的另外一个区别在于静态链接库
当面对多个模型时，我们有多种选择。模型选择因其简单性而具有吸引力，但我们正在丢弃有关模型中不确定性的信息。
论文标题：《A General Gaussian Heatmap Label Assignment for Arbitrary-Oriented Object Detection》
最近我们被客户要求撰写关于时变向量自回归（TV-VAR）模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。
对于分类问题，通常根据与分类器关联的混淆矩阵来定义分类器性能。根据混淆矩阵 ，可以计算灵敏度（召回率），特异性和精度。
源代码：https://github.com/zh460045050/SNL_ICCV2021
指数加权波动率是一种波动率的度量，它使最近的观察结果有更高权重。我们将使用以下公式计算指数加权波动率：
我们提出了秩和排序损失，作为一个基于秩的损失函数来训练深度目标检测和实例分割方法(即视觉检测器)。RS损失监督分类器，一个子网络的这些方法，以排名每一个积极高于所有的消极，以及排序积极之间关于。它们的连续本地化质量。为了解决排序和排序的不可微性，我们将错误驱动的更新和反向传播的结合重新表述为身份更新，这使我们能够在肯定的排序错误中建模。有了RS Loss，我们大大简化了训练:(I)由于我们的分类目标，在没有额外辅助头的情况下，由分类器对阳性进行优先排序(例如，对于中心度、IoU、掩码-IoU)，(ii)由于其基于排序的特性，RS Loss对类不平衡是鲁棒的，因此，不需要采样启发式，以及(iii)我们使用无调整任务平衡系数来解决视觉检测器的多任务特性。使用RS Loss，我们仅通过调整学习速率来训练七种不同的视觉检测器，并表明它始终优于基线:例如，我们的RS Loss在COCO数据集上提高了(I)Faster R-CNN约3框AP，在COCO数据集上提高了约2框AP的aLRP Loss(基于排名的基线)，(ii)在LVIS数据集上用重复因子采样(RFS)Mask R-CNN约3.5个屏蔽AP(稀有类约7个AP)；
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。
分类是机器学习中比较常见的任务，对于分类任务常见的评价指标有准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1 score、ROC曲线（Receiver Operating Characteristic Curve）等。 这篇文章将结合sklearn对准确率、精确率、召回率、F1 score进行讲解，ROC曲线可以参考我的这篇文章： sklearn ROC曲线使用。
导入数据数据处理线性回归模型性能评估支持向量机回归模型性能评估K近邻分类模型性能测评回归树进行分类性能测评树模型的优缺点集成模型进行分类性能评测
最近帮人利用WP做个小型公司网站，需要输入大量产品参数表格，工作量不小，而且本人对Excel也实在不是很熟练，最后考虑截图了事...
在现代的Web应用开发中，与Excel文件的导入和导出成为了一项常见而重要的任务。无论是数据交换、报告生成还是数据分析，与Excel文件的交互都扮演着至关重要的角色。本文小编将为大家介绍如何在熟悉的电子表格 UI 中轻松导入 Excel 文件，并以编程方式修改表格或允许用户进行编辑，最后使用葡萄城公司的纯前端表格控件SpreadJS组件它们导出回 Excel 文件。
ECAPA-TDNN由比利时哥特大学Desplanques等人于2020年提出，通过引入SE (squeeze-excitation)模块以及通道注意机制，该方案在国际声纹识别比赛（VoxSRC2020）中取得了第一名的成绩。百度旗下PaddleSpeech发布的开源声纹识别系统中就利用了ECAPA-TDNN提取声纹特征，识别等错误率（EER）低至0.95%。
随着先进的目标检测器和基于运动的关联算法的成功，除了简单的移动平均模型之外，视觉外观与基于运动的匹配的有效集成仍然相对不足。
最近的研究表明，局部描述符学习得益于L2归一化的使用，然而，文献中缺乏对这种效应的深入分析。在本文中，我们研究了L2归一化如何影响训练期间的反向传播描述符梯度。根据我们的观察，我们提出了一个新的局部描述符HyNet，它可以在匹配方面带来最先进的结果。HyNet引入了一种混合相似性度量，用于度量三态边际损失，一个正则化项约束描述符范数，以及一种新的网络体系结构，该体系结构对所有中间特征映射和输出描述符执行L2正则化。在包括补丁匹配、验证和检索在内的标准基准上，HyNet大大超过了以前的方法，并且在3D重建任务上优于完整的端到端方法。代码和模型可在https://github.com/yuruntian/HyNet上找到。
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个
为什么学习统计学习？理解不同技术背后的理念非常重要，它可以帮助你了解如何使用以及什么时候使用。同时，准确评估一种方法的性能也非常重要，因为它能告诉我们某种方法在特定问题上的表现。此外，统计学习也是一个很有意思的研究领域，在科学、工业和金融领域都有重要的应用。最后，统计学习是训练现代数据科学家的基础组成部分。 统计学习方法的经典研究主题包括： 线性回归模型 感知机 k 近邻法 朴素贝叶斯法 决策树 Logistic 回归与最大熵模型 支持向量机 提升方法 EM 算法 隐马尔可夫模型 条件随机场 之后我将介绍
原文下载地址：https://ece.uwaterloo.ca/~z70wang/publications/ssim.pdf
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