真实数据集中不同维度的数据通常具有高度的相关性，这是因为不同的属性往往是由相同的基础过程以密切相关的方式产生的。在古典统计学中，这被称为——回归建模，一种参数化的相关性分析。
进行土地覆盖分类时的一个常见问题是采样数据中的空间自相关风险会扭曲预测结果或准确性评估。可以帮助解决此问题的一种方法是使用某种形式的缓冲确保训练和验证样本之间有足够的间隔。这个例子将演示一种方法来做到这一点。
要计算检验统计量，关键是计算期望频数，如果两个变量独立，则两个变量各类别交叉项的概率可以依据独立时间的概率乘法公式求得。
来源：Deephub Imba 本文约3000字，建议阅读5分钟 本文将介绍CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。 卷积神经网络(CNN)是解决图像分类、分割、目标检测等任务的流行模型。本文将CNN应用于解决简单的二维路径规划问题。主要使用Python, PyTorch, NumPy和OpenCV。 任务 简单地说，给定一个网格图，二维路径规划就是寻找从给定起点到所需目标位置（目标）的最短路径。机器人技术是路径规划至关重要的主要领域之一。A、D、D* lite 和相关变体等算法就是为解决此类问题而开发的。
随便扯扯 PRML例举了一个人工合成的数据集，这个数据集中表示一个管道中石油，水，天然气各自所占的比例。这三种物质在管道中的几何形状有三种不同的配饰，被称为“同质状”、“环状”和“薄片状”。 输入有1
Excel是我们工作中经常使用的一种工具，对于数据分析来说，这也是处理数据最基础的工具。本文对数据分析需要用到的函数做了分类，并且有详细的例子说明。Excel函数分类：关联匹配类、清洗处理类、逻辑运算类、计算统计类、时间序列类上篇已经给大家分享过关联匹配类和清洗处理类，今天将继续分享其余三类：逻辑运算类、计算统计类、时间序列类。
表格结构识别是表格区域检测之后的任务，其目标是识别出表格的布局结构、层次结构等，将表格视觉信息转换成可重建表格的结构描述信息。这些表格结构描述信息包括：单元格的具体位置、单元格之间的关系、单元格的行列位置等。在当前的研究中，表格结构信息主要包括以下两类描述形式：1）单元格的列表（包含每个单元格的位置、单元格 的行列信息、单元格的内容）；2）HTML代码或Latex代码（包含单元格的位置信息，有些也会包含单元格的内容）。
大家都知道魔方，因为经常会遇到它。魔方是正方形网格，它的最小尺寸为3×3。魔方中的整数只出现一次，所有单元格都填充数字。水平行、垂直列以及主对角线和次对角线的数字加起之和都相同。这个数字和就叫做魔法常数。
Excel数组公式能够做很多令人惊讶的事情。除了在输入完后要按Ctrl+Shift+Enter组合键外，与普通公式一样。本文主要研究使用用户定义函数的数组公式。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能。本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。
本文约1700字，建议阅读5分钟本文将演示如何在 R 中使用 LSTM 实现时间序列预测。 全文链接：http://tecdat.cn/?p=25133 2017 年年中，R 推出了 Keras 包
给你一个下标从 0 开始的二维数组 grid ，数组大小为 2 x n ，其中 grid[r][c] 表示矩阵中 (r, c) 位置上的点数。 现在有两个机器人正在矩阵上参与一场游戏。
假设有一列数据，由左侧的数字和右侧的文本组成，我们需要移除其中的数字而只提取其中的文本。
2017 年年中，R 推出了 Keras 包 _，_这是一个在 Tensorflow 之上运行的综合库，具有 CPU 和 GPU 功能
Orientation：orientation属性用来设置文档打印格式是“Portrait”还是“Landscape”。 Landscape为横式打印，Portrait为纵向打印
HOG特征描述子的定义： locally normalised histogram of gradient orientation in dense overlapping grids，即局部归一化的梯度方向直方图，是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。 Histogram of Oriented Gradient descriptors provide a dense overlapping description of image regions，即统计图像局部区域的梯度方向信息来作为该局部图像区域的表征。
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
案例：该医生招募了100名研究对象，按照吸烟状态分为两组，其中吸烟者52人，不吸烟者48人，探讨吸烟与阿尔兹海默症之间的关联性
今天给大家介绍3篇WWW 2022检索方向3篇值得一读的文章。第一篇文章是北邮和微软联合提出的利用对比学习、可导量化对多阶段向量化检索的优化。第二篇文章是理海大学提出的StructBERT，用于进行结构化表格数据的检索。第三篇文章是首尔大学提出的基于prompt的query-document向量化召回模型。
通过上图，我们可以看到V4比V3无论在准确率上还是检测速度上都有了一个很大的提升，在准确率上提升了10%，在速度上提升了12%。
给你一个下标从 0 开始的整数矩阵 grid ，矩阵大小为 m x n ，由从 0 到 m * n - 1 的不同整数组成。 你可以在此矩阵中，从一个单元格移动到 下一行 的任何其他单元格。如果你位于单元格 (x, y) ，且满足 x < m - 1 ，你可以移动到 (x + 1, 0), (x + 1, 1), ..., (x + 1, n - 1) 中的任何一个单元格。注意： 在最后一行中的单元格不能触发移动。
在Excel中，有一组基于判断条件执行计算的数据库函数，共12个，也称之为D-函数，例如DMIN、DMAX和DSUM函数。当执行单独的计算且数据集具有字段名称（列标签）时，这些函数非常强大。
本文介绍了数据挖掘中的聚类算法，包括K-means、WaveCluster、DBSCAN等算法，以及这些算法的应用案例。同时，也对各种聚类算法的优缺点进行了比较分析。
一、随机数发生器 1. 随机数发生器主要功能 “随机数发生器”分析工具可用几个分布之一产生的独立随机数来填充某个区域。可以通过概率分布来表示总体中的主体特征。例如，可以使用正态分布来表示人体身高的总
Pedro想知道怎样加速他的自定义函数，该函数需要计算35040个单元格的结果，即单元格与未知长度值列之间的最小差异。
imshow方法首先将二维数组的值标准化为0到1之间的值，然后根据指定的渐变色依次赋予每个单元格对应的颜色，就形成了热图。对于热图而言，通常我们还需要画出对应的图例，图例通过colorbar方法来实现，代码如下
AI 科技评论按：本文由「图普科技」编译自 Medium - 3D body recognition using VGG16 like network
导读：作者系腾讯QQ研发中心——CV应用研究组的yonke。本文主要介绍基于深度神经网络的表格图像识别解决方案。 1.前言 1.1背景 大多数人日常办公处理的文件，无非就是表格和文档，其中表格的重要性毋庸置疑。在各行各业的桌面办公场景中，Excel和WPS是电子表格的事实标准。我们经常遇到这种需求：将一个表格图片的内容导入Excel。 以前我们只能对着图片把内容一点点敲进excel，既低效又容易出错。近年来，在深度学习的加持下，OCR （Optical Character Recognition，光学
本文由「图普科技」（微信公众号 tuputech）编译，原作者 Vladimir Tsyshnatiy，链接：https://medium.com/@vtsyshnatiy
目前CSS布局方案中,网格布局可以算得上是最强大的布局方案了。它可以将网页分为一个个网格，然后利用这些网格组合做出各种各样的布局。Grid布局与Flex布局有一定的相似性，都可以指定容器内部多个成员的位置。不同之处在于，Flex布局是轴线布局，只能指定成员针对轴线的位置，可以看作是一维布局。Grid布局则是将容器划分成行和列，产生单元格，然后指定成员所在的单元格，可以看作是二维布局。
通过扫描或照片对文档进行数字化处理时，错误的设置或不良的条件可能会影响图像质量。在识别的情况下，这可能导致表结构损坏。某些图标的处理结果可能只是有轻微的瑕疵，甚至只是一些小孔，但是无法将其识别为连贯的系统。有时在创建在单元格时，表的某些侧面可能也没有线的存在。表和单元格类型多种多样，因此通常所提出的代码可能并不适合所有情况。尽管如此，如果我们能对提取的表格进行少量修改，大部分程序仍然可以使用。大多数表格识别算法是基于表格的结构。由于没有完整的边线会使一些单元格无法被识别，导致不良的识别率，因此我们需要想办法修复这些丢失的线段。
在日常办公中，我们经常有这样的需求，需要重复的合并表格数据，如果数据表不多，通常复制粘贴就足够了，要是有成百上千的表格需要合并，普通的Ctrl+C、Ctrl+V已经难以实现，那么就要考虑用代码去合并。
在基因表达定量后，需要将这些数据导入到 R 中，以生成用于执行 QC（质控）。下面将讨论定量数据的格式，以及如何将其导入 R，以便可以继续工作流程中的 QC 步骤。
一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于了解相应差异是否具有显著的统计意义。A/B 测试通常是采用一种衡量方式对两种技术进行比较，但也适用于任意有限数量的技术和衡量方式。
传统上，每次需要修改笔记本单元格的输出时，都需要更改代码并重新运行受影响的单元格。这可能很繁琐、低效甚至容易出错，对于非技术用户来说，甚至是不切实际的。这就是ipywidgets发挥作用的地方：它们可以嵌入到笔记本中，并提供一个用户友好的界面来收集用户输入并查看更改对数据/结果的影响，而不必与代码交互；你的笔记本可以从静态文档转换为动态仪表盘——非常适合显示你的数据故事！
最近，我聆听了Naftali Tishby教授的演讲“深度学习中的信息论”，感觉很有意思。他在演讲中说明了如何将信息论用于研究深度神经网络的增长和转换，他利用IB（Information Bottleneck）方法，为深度神经网络（DNN）开创了一个新的领域，由于参数的数量成指数增长，导致传统的学习理论在该领域均行不通。另外的一种敏锐观察显示，在DNN训练中包含了两个迥异的阶段：首先，训练网络充分表示输入数据，最小化泛化误差；然后，通过压缩输入的表示形式，它学会了忘记不相关的细节。
对于一张图片，R-CNN基于selective search方法大约生成2000个候选区域，然后每个候选区域被resize成固定大小（227×227）并送入一个CNN模型中，使用AlexNet来提取图像特征，最后得到一个4096维的特征向量。然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。为了提升定位准确性，R-CNN最后又训练了一个边界框回归模型。训练样本为(P,G)，其中P=(Px,Py,Pw,Ph)为候选区域，而G=(Gx,Gy,Gw,Gh)为真实框的位置和大小。G的选择是与P的IoU最大的真实框，回归器的目标值定义为：
马赛克（英语：Mosaic）是镶嵌艺术的音译，原本是指一种装饰艺术，通常使用许多小石块或有色玻璃碎片拼成图案，在教堂中的玻璃艺品，又称为花窗玻璃（stained glass）。后来该词（马赛克）泛指这种类型五彩斑斓的视觉效果。 在计算机图形学里，马赛克技术（日语：モザイク処理，英语：Pixelization）是一种利用与镶嵌画装饰艺术类似原理的影像处理方法，在香港又称打格仔。此方法将影像特定区域的色阶细节劣化并造成色块打乱的效果，其目的是为了使另一个人无法辨认，同时用在影像处理时有时也称为码赛克、打码（由单
📷 python模块openpyxl pip install openpyxl 使用load_workbook函数读取一个已有的excel文件。 使用Workbook的get_sheet_by_name方法获取Worksheet对象。 使用Worksheet的cell方法获取Cell对象。 类 Workbook Workbook对应Excel工作簿 Workbook对象的部分属性： active：获取活跃的Worksheet； read_only：是否以read_only模式打开excel文件； encod
大家好，Excel中的控件是放置在窗体的一些图形对象，可以用来显示、输入数据或者执行操作等。包括命令按钮、数值调节钮文本框、列表框、单选框、复选框等。
为了减少光照因素的影响，首先需要将整个图像进行规范化（归一化），有效地降低图像局部的阴影和光照变化。
【机器学习 | 假设检验系列】假设检验系列—卡方检验（详细案例，数学公式原理推导），最常被忽视得假设检验确定不来看看？ 作者： 计算机魔术师 版本： 1.0 （ 2023.8.27 ）
设置组件所处行与列的起始坐标。例如gridx=0,gridy=0表示将组件放置在0行0列单元格内。
一、系统快捷键 二、常用系统命令 三、QQ快捷键 四、IE浏览器快捷键使用大全 五、Word 中的快捷键 六、Excel 中的快捷键 七、PowerPoint 中的快捷键 八、Visual Studio 九、Eclipse 十、Photoshop 十一、批处理指令 十二、安装操作系统
F1 帮助 F2 改名 F3 搜索 F4 地址 F5 刷新 F6 切换 F8 安全模式 F10 菜单 F11 全屏 INS 插入模式 PRTSCSYSRQ 截屏 CAPSLOCK 大写字母锁定 DELETE 删除 ESC 退出 HOME 到开始或主程序 END 到结尾 PAGEUP 向上翻页 PAGEDOWN 向下翻页 TAB 改变焦点
点击关注｜设为星标｜干货速递 ---- 刚接触机器学习框架 TensorFlow 的新手们，这篇由 Google 官方出品的常用术语词汇表，一定是你必不可少的入门资料！本术语表列出了基本的机器学习术语和 TensorFlow 专用术语的定义，希望能帮助您快速熟悉 TensorFlow 入门内容，轻松打开机器学习世界的大门。 A A/B 测试 (A/B testing) 一种统计方法，用于将两种或多种技术进行比较，通常是将当前采用的技术与新技术进行比较。A/B 测试不仅旨在确定哪种技术的效果更好，而且还有助于
有时候，不一定会查找到精确的值，如果是这样的话，应该可以找到最接近的值。有很多公式可以实现，然而本文不使用公式，而是使用VBA代码来实现。
详见个人博客：[Detection] 深度学习之 "物体检测" 方法梳理 ---- Index RCNN Fast RCNN Faster RCNN R-FCN YOLO SSD NMS xywh VS xyxy RCNN Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 早期，使用窗口扫描进行物体识别，计算量大。 RCNN去掉窗口扫描，用聚类方式，对图像进行分割分组，得到多个侯选框的层次组。
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