中文文档: http://sklearn.apachecn.org/cn/stable/modules/multiclass.html 英文文档: http://sklearn.apachecn.org/en/stable/modules/multiclass.html 官方文档: http://scikit-learn.org/stable/ GitHub: https://github.com/apachecn/scikit-learn-doc-zh（觉得不错麻烦给个 Star，我们一直在努力
近期，非欧几里得领域的进步引发了人工智能界的关注，图数据在许多领域都有广泛应用。在过去的十年中，图模型的创新推动了相关研究的发展，但很少有研究关注图数据的内在方面。
为了控制显示器屏幕上的光标，用户通常需要依次执行两个任务。第一个任务是在显示器屏幕上移动光标到目标(称为二维或2-D光标移动),第二个任务是通过单击选择一个感兴趣的目标或不点击以拒绝一个不感兴趣的目标。在之前的研究中，我们在一个基于脑电图(EEG)的脑机接口(BCI)系统中实现了前一个功能，分别使用运动想象和P300电位来控制水平和垂直光标的运动。在本研究中，目标选择或拒绝功能是使用来自运动想象和P300电位的混合特征实现的。具体来说，为了选择感兴趣的目标，用户必须将注意力集中在一个闪烁的按钮上，以激发P300电位，同时保持运动想象的空闲状态。或者，用户在不注意任何按钮的情况下执行左右运动想象来拒绝目标。我们的数据分析和在线实验结果验证了该方法的有效性。该混合特征被证明比单独使用运动意象特征或P300特征更有效。11名受试者参加了我们的在线实验，实验涉及连续的二维光标移动和目标选择。每次试验的平均持续时间为18.19秒，目标选择的平均准确率为93.99%，每个目标选择或拒绝事件均在2秒内完成。
如图1所示，还为具有较低计算能力的边缘计算设备设计了参数较少的轻量化模型，这也显示了更好的性能。 github：https://github.com/LSH9832/edgeyolo
论文: Rethinking Rotated Object Detection with Gaussian Wasserstein Distance Loss
AI科技评论消息，由多伦多大学与蒙特利尔大学的Karan Grewal、R Devon Hjelm、Yoshua Bengio三人近日合作发表的文章《Variance Regularizing Adversarial Learning》提出了一种方差正则化对抗学习方法（Variance Regularizing Adversarial Learning， VGAL）。相比以往的对抗生成网络（GAN），VGAL 可以使鉴别器具有更加平滑输出分布特性，并且在真样本分布与生成样本分布间设定一定的混叠区间，从而提升
本文为《A comprehensive survey of LIDAR-based 3D object detection methods with deep learning for autonomous driving》译文的基础上稍作修改提炼，方便大家学习理解。
TabBar常用于放在AppBar中，以标签页的形式展示同一个页面不同内容的主题标签。
时间序列预测就是利用过去一段时间的数据来预测未来一段时间内的信息，包括连续型预测（数值预测，范围估计）与离散型预测（事件预测）等，具有非常高的商业价值。
近年来，有许多声音支持使用DORA指标来衡量组织内部开发者赋能的成效: 你的平台工程、运维和开发者体验工作方面的努力是否真正使开发者更容易交付新功能和维护服务。这五个指标(比原始2020年报告中的四个指标更全面)包括:
高效 PyTorch系列之二来了，6个建议，让你的训练更快，更稳，更强。高效 PyTorch系列之二来了，6个建议，让你的训练更快，更稳，更强。高效 PyTorch系列之二来了，6个建议，让你的训练更快，更稳，更强。
之前我们介绍了使用 Keras 和深度学习的多标签分类（multi-label classification），参阅 https://goo.gl/e8RXtV。今天我们将讨论一种更为先进的技术——多输出分类（multi-output classification）。
0x00 写在前面 2013年2月份美国白宫发布了一份总统备忘录，专门就当前面临的内部威胁（Insider Threats）进行了分析，并且督促行政部门紧急出台一份应对内部威胁的解决方案。无独有偶，DARPA也在2012年出台了ADAMS项目，该项目专门用于美国国内敏感部门、企业的内部威胁检测。 2013年，美国国际科学应用国际公司SAIC联合CMU、OSU、GTRI以及UMASS四家高校联合开发了PRODIGAL系统（PROactive Detection of Insider Threats with
1.什么是随机森林 随机森林就是通过集成学习的思想将多棵树集成的一种算法，它的基本单元是决策树，而它的本质属于机器学习的一大分支——集成学习（Ensemble Learning）方法。
github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet
作为一名 7 年多的前端开发者，我从未想过我的工作需要具有可访问性，直到最近才领悟。
本文介绍的是CVPR2020 Oral论文《Large-Scale Object Detection in the Wild from Imbalanced Multi-Labels》，作者来自商汤搜索与决策团队与中科院自动化所。
分析源码可得，TabBar 与 TabBarView 是配对使用的，其对应的 Tab 数量必须相同；其中 TabBar 中提供了众多相关指示器属性，且 TabBar 与 TabBarView 上下拖拽方式区分设置，互不影响；
“Premiere Pro 2022 Mac是一款功能强大的视频编辑软件,Premiere Pro 2022 Mac引入了丰富、直观的导入和导出模式、具有 Frame.io 集成的新审阅工作区可帮助视频专家提升工作效率,帮助新手创作者迅速上手步入正轨。
2022年9月26日，希腊DeepLab的Krasoulis等人在Journal of Chemical Information and Modeling上发表文章。作者提出了DENVIS（DEep Neural VIrtual Screening），一种使用具有原子和表面蛋白袋特征的图神经网络进行可扩展和高通量虚拟筛选的新型算法。DENVIS使用原子和表面特征的组合进行蛋白质口袋建模，实现了具有竞争力的先进的虚拟筛选性能。
首先了解Keras的一个很好的途径就是通过 文档 Keras 中文文档地址： https://keras.io/zh/models/about-keras-models/
本文介绍了机器学习中的决策树算法，包括基本概念、原理、优缺点以及决策树的应用场景。同时，还介绍了scikit-learn库中的决策树实现，以及如何使用该库进行机器学习。
当你在使用机器学习或数据分析的过程中，碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时，一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | John Mannes 编译团队 |Yawei， Jennifer Zhu，孙雅姗 声音是传递信息的重要方式之一。 大多数开车的人都熟悉汽车皮带打滑的声音。我爷爷甚至能靠耳朵来判断高载火车的刹车问题。还有很多专家都能通过听他们常用机器发出来的声音来检测机器运行的问题。 如果能找到一种自动监听的方法，我们就可以24小时监控我们生活的世界中存在的各种机器。 当我们被通知机器声音发生异常时，我们便可以预测出发动机、铁路基础设施、石油钻井和发电厂的运行故障。 自动监听技术
影响 HB-BFT 性能的一个瓶颈是 ABA。 由于著名的FLP不可能的，ABA必须是一个随机的方案。这带来了以下缺点：尽管每个ABA协议的预期“轮”是恒定的，运行𝑛并发ABA会话的预期轮数可能很重要，即至少O(log𝑛)更严重，这些ABA实例不真正执行完全并发的方式： （1）不是所有实例同时开始，一些实例可能开始后输入(之前的RBC)没有交付；（2）正常节点也有一个效率下降面临大规模的并发执行(没有足够的CPU内核等)。 当𝑛变大，网络不稳定时，可能会有一些ABA实例终止得非常缓慢。最慢的ABA实例决定了
它允许您使用一组TensorFlow操作并注释构造，以便toco知道如何将其转换为tflite。这在张量流图中嵌入了一个伪函数。这允许在较低级别的TensorFlow实现中嵌入高级API使用信息，以便以后可以替换其他实现。本质上，这个伪op中的任何“输入”都被输入到一个标识中，并且属性被添加到该输入中，然后由构成伪op的组成ops使用。
对数据科学家来说，讲故事是一个至关重要的技能。为了表达我们的思想并且说服别人，我们需要有效的沟通。而漂漂亮亮的可视化是完成这一任务的绝佳工具。本文将介绍 5 种非传统的可视化技术，可让你的数据故事更漂亮和更有效。这里将使用 Python 的 Plotly 图形库（也可通过 R 使用），让你可以毫不费力地生成动画图表和交互式图表。
在 echarts 新发布的 3.5 版本中，新增了日历坐标系，增强了坐标轴指示器。同时，echarts 统计扩展 1.0 版本发布了。日历坐标系用于在日历中绘制图表，坐标轴指示器方便用户观察数据内容，统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具。 统计扩展 统计扩展是一个专门用来进行数据分析的工具，目前主要包含了二维的回归、多维的聚类以及一些常用的统计功能。 扩展中的回归算法不仅包含了常用的线性回归，还包含了指数回归、对数回归、以及多项式回归。 线性回归的示例： 对数回归的示例： 秉承了可视分析的
谷歌用一篇诚意满满(财大气粗)的基于实验的综述，试图帮助研究者们「拨开云雾见光明」。论文十分适合该领域的初学者通读，写的十分友好，不过由于涉及到的模型/技术很多，所以遇到不熟悉的部分还是需要自行了解。
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。
感知与行动之间存在着一种微妙的平衡，在感知中，预测误差会爬上层级，使信念更接近观察结果，在行动中，预测误差被抑制在较低水平，从而使观察结果更接近其预测。
本文是机器学习算法地图的下篇，系统地整理了深度学习算法，整张图的设计风格与机器学习算法地图保持一致。从去年底就开始酝酿深度学习算法地图，然而工程浩大。这张图是SIGAI算法工程师集体智慧的结晶，也是在研发SIGAI核心产品-简单易用的机器学习框架过程中的副产品。由于深度学习的算法变种太多，而且处于高速发展期，因此难免会有疏漏，后续版本将不断完善与优化。
普通最小二乘线性回归。线性回归拟合系数为w=(w1,…,wp)的线性模型，以最小化数据集中观测目标和线性近似预测目标之间差的平方和。
本文所用数据说明：所有模型使用数据为股市数据，与线性回归模型中的数据一样，可以做参考，此处将不重复给出。
众所周知，随着电网的日益复杂，传统的输电塔人工测量方法已经失效，无法满足安全稳定运行的要求。尽管卫星遥感技术的发展为输电塔的高效稳定测量提供了新的前景，但仍有许多问题需要解决。由于恶劣的气候和成像设备的限制，遥感图像中的一些输电塔目标是模糊的，这使得生成数据集和实现高精度输电塔目标检测变得极其困难。为了进一步提高发射塔的检测精度，首次将基于暗通道先验的图像增强算法应用于遥感图像，提高了图像的可解释性。然后，考虑到增强图像中仍有一些传输塔无法手动标记，采用了一种基于伪标记的半监督学习方法来最大限度地利用现有数据。基于这一高质量的数据集，利用移动倒瓶颈卷积和可变形卷积构建了一个传输塔卫星遥感目标检测模型。最后，根据我国某地区的卫星遥感图像数据集进行了烧蚀和对比实验。实验结果表明，图像增强和半监督学习方法都能提高检测精度，与现有主流模型相比，该方法性能更好。
为了帮助设计和实现批量处理系统，基本的批量应用是通过块和模式来构建的，同时也应该能够为程序开发人员和设计人员提供结构的样例和基础的批量处理程序。
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。
DYNAMIC PLANNING IN HIERARCHICAL ACTIVE INFERENCE
在本教程中，我们将讨论最大熵文本分类器，也称为MaxEnt分类器。最大熵分类器是自然语言处理，语音和信息检索问题中常用的判别分类器。使用像JAVA，C++或PHP这样的标准编程语言实现最大熵分类器都可以，但是，为了估计模型的权重，必需解决数值优化问题。
论文：Acquisition of Localization Confidence for Accurate Object Detection
本文主要讲解Deep SORT论文核心内容，包括状态估计、匹配方法、级联匹配、表观模型等。
java -XX:ParallelGCThreads=4 -Duser.language=en -Dcobaltstrike.server_port=50505 -Djavax.net.ssl.keyStore=./cobaltstrike.store -Djavax.net.ssl.keyStorePassword=123456 -server -XX:+AggressiveHeap -XX:+UseParallelGC -Xmx1024m -classpath ./cobaltstrike.jar server.TeamServer xxx.xxx.xx.xx test google.profile
逻辑回归，简称LR，它的特点是能够将我们的特征输入集合转化为0和1这两类的概率。一般来说，回归不用在分类问题上，但逻辑回归却能在二分类(即分成两类问题)上表现很好。
基于深度学习的目标检测获得了很大的方法。这些方法基本上假定可以获得大规模的训练标签，训练和测试数据服从理想的分布。然而这两个假设在实际中通常不满足。深度域适配目标检测做为一种新的学习范式开始出现，来解决上述问题。这篇文章旨在对最先进的域适配目标检测方法进行综述。首先，我们简要介绍域适配的概念。第二，深度域适配检测器可以分为四类，并提供了每个类别中有代表性的方法的详细说明。最后给出了将来的研究趋势。
http://blog.csdn.net/bcj296050240/article/details/53897535
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