弹拨类乐器 , 如 钢琴 , 古筝 , 等发音时 , 同一时间可能存在多个样本之间的叠加 , 如果叠加的样本过多 , 低频能量过高 , 会导致电流产生 ;
1 . 高斯混合模型 与 K-Means 相同点 : 高斯混合模型方法 与 K-Means 方法 , 都是通过多次迭代 , 每次迭代都对聚类结果进行改进 , 最终达到算法收敛 , 聚类分组结果达到最优 ;
对比学习在high-level任务上取得了显著的成功，但获得的全局视觉表征不适应丰富纹理和上下文信息的low-level任务，本文对对比学习框架的改进并联合超分辨率模型实现了新的SOTA。
音频的原始pcm数据是由 采样率、采样通道数以及位宽而定。常见的音频采样率是44100HZ，即一秒内采样44100次，采样通道数 一般为2, 代表双声道，而位宽一般是16bit 即2个字节。 通过改变采样率进行音频的变速，比如音视频播放器中的 2 倍速，0.5 倍速播放。如果想要实现音频的2.0倍速播放，只需要每隔一个样本点丢一个点，即采样率降低一半。如果想要实现0.5倍速播放，只需要每隔一个样本点插入一个值为0的样本点。就可以了，理想很丰满，但是如果仅仅这样做，带来的不止是速度的变化，声音的音调也发生变化了，比如 周杰伦的声音变成了萝莉音，这是我们不期望的。
在深度学习项目中，寻找数据花费了相当多的时间。但在很多实际的项目中，我们难以找到充足的数据来完成任务。
写这篇文章就是因为up主的邀请，然后分享一下自己工作时候总结的一些经验和技巧，不一定适用别的网络，有的还可能会有反作用，所以也就是给大家提供一个思路，欢迎拍砖吧，因为都是公司数据，分享试验结果也比较麻烦，所以大家看个思路就好。
关于企业安全威胁数据收集分析是一个系统工程，每天在我们网络环境中，都会产生各种形式的威胁数据。为了网络安全防护，会收集各种流量日志、审计日志、报警日志、上网设备日志，安防设备日志等等。很多公司都有自己的数据处理流程，大数据管理工具。我们根据过去的实践经验，总结出了一个威胁数据处理模型，因为引用增长黑客的模型的命名方式，我们称这种模式为：沙漏式威胁信息处理模型。
本文介绍的是CIKM20上百度发表的一篇有关展示广告召回阶段样本优化的文章，论文名称是《Sample Optimization For Display Advertising》。文章提出了多种样本优化的方法，极大提升了线上广告收入，一起来学习一下。
之前一直没注意平台上的Rarefaction是怎么做的，看了一下用的是Mothur。本文mark一下Mothur做rarefaction的方法。
本文介绍了图像转换的两种方法：基于卷积神经网络的方法和基于生成对抗网络的方法。前者通过训练一个生成器和一个判别器，将一个图像转换成另一个图像，后者使用一个生成器和一个判别器来生成与真实图像相似但略有不同的图像。这些方法可以用于图像转换、风格迁移、图像修复等任务。
今天我们介绍华盛顿大学的David baker课题组发表在bioRxiv上的工作。探索蛋白质构象的整体，这些构象对功能有贡献，并且可以被小分子药物所靶向，仍是一个未解决的挑战。本文探讨了使用软自省变分自编码器（Soft-introspective Variational Autoencoders）来简化蛋白质结构集合生成问题中的维度挑战。通过将高维度的蛋白质结构数据转化为连续的低维表示，在此空间中进行由结构质量指标指导的搜索，接着使用RoseTTAFold来生成3D结构。本文使用这种方法为与癌症相关的蛋白质K-Ras生成集合，训练VAE使用部分可用的K-Ras晶体结构和MD模拟快照，并评估其对从训练中排除的晶体结构的采样范围。本文发现，潜在空间采样程序可以迅速生成具有高结构质量的集合，并能够在1埃范围内采样保留的晶体结构，其一致性高于MD模拟或AlphaFold2预测。
不知道大家是否记得，前面的文章给大家介绍过一种用于降低混杂的实用方法——倾向性评分法（Propensity Score Method，PSM）。倾向性评分（PS）的定义在这里就不赘述了，有兴趣或者想重温一下的朋友可以阅读一下我们之前发的文章。倾向性评分只是一个用于综合需要调整变量的分数，而综合完之后我们要用传统的方法去调整倾向性评分，常用的方法有4种，匹配、加权、调整以及分层。那么重点来了，相信很多朋友在阅读完之前的文章都会有一个同样的问题——谁是4个方法中的大哥？
前言： 介绍一下EM算法的简单应用 算法流程 先从一个简单的例子开始： 随机选择1000名用户，测量用户的身高；若样本中存在男性和女性，身高分别 服从高斯分布N(μ1,σ1)和N(μ2,σ2)的分布，试估计参数:μ1,σ1,μ2,σ2; 如果明确的知道样本的情况(即男性和女性数据是分开的)，那么我们使用极大似然 估计来估计这个参数值。 如果样本是混合而成的，不能明确的区分开，那么就没法直接使用极大似然估计来 进行参数的估计啦。 算法流程如下： GMM(Gaussian Mixture Model,
来自三星AI中心（莫斯科）等团队的技术人员一直致力于此方面的研究，最终他们开发出这样一个模型：
近年来，人工智能（Artificial Intelligence）技术在生物医疗、金融风控、自动驾驶、网络安全等许多领域被广泛应用。基于数据驱动的机器学习技术在识别与分类等任务上已经具备稳定且精确的效果，在许多具体任务中，基于机器学习技术的方案不光能取得比传统技术方案更好的效果，还可以完成一些传统技术难以完成的任务。训练一个机器学习模型包含了大量工作，往往需要经年累月的投入才能得到高效稳定的成品模型，然而窃取和拷贝他人训练好的机器模型却十分容易[1][2]。为了保护机器学习模型开发者的知识产权，模型水印技术应运而生。
很高兴，我在本周早些时候完成了我的第一个Kaggle比赛。和富有经验的高手合作进行时间序列分析是非常酷的，而且我确确实实在时间序列处理上学到了很多东西。不仅如此，我还熟悉了天文方面的数据，了解了超新星以及人类研究这些天体所用到的方法（参加kaggle比赛会给你带来另一些影响，那就是你们可以非常具体地了解不同行业中的问题）。
是不同数据有不同定义，可分为空间/非空间数据。空间数据指空间上邻近的数据含有相关信息，可以用信号处理滤波的方法提取出这些相关信号，比如图像，声音。非空间数据指数据不是空间上的邻居，不能提取空间信息，比如身高，姓名，工作，收入等不相关信号。
遥感，即遥远的感知。1839年，第一台相机问世之后，人们尝试通过把各种成像设备放置到更高的平台，以更加宽广的视角观察我们周边的世界。
深度学习中，优化算法的 目标函数 通常是一个基于训练集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。
孟凡杰，腾讯云容器技术专家，FinOps产品研发负责人。 余宇飞，腾讯云专家工程师，专注云原生可观测性、成本优化等领域，Crane 核心开发者，现负责 Crane 资源预测、推荐落地、运营平台建设等相关工作。 背景 在《Effective HPA：预测未来的弹性伸缩产品》 一文中，我们提到原生HPA并不完美。基于阈值被动响应机制的滞后性与众多应用冷启动慢等原因导致很大一部分应用无法安心配置弹性。 基于DSP（Digital Signal Processing，数字信号处理）算法的预测机制，Crane确保在
在向实际量子计算迈进的过程中，来自麻省理工学院、谷歌和其他地方的研究人员设计了一个系统，可以验证何时量子芯片能够准确地完成经典计算机无法完成的复杂计算。
对于基因组变异位点的存储，除了VCF外，还有一种常见的文件格式——MAF，是专门针对human突变位点注释信息的存储而定义的一种文件格式，最早在TCGA项目中广泛使用，在一个文件中同时包含所有样本的SNV和对应的注释信息，详细的格式介绍可以查看以下文章
1.描述性分析主要是对所收集的数据进行分析，得出反映客观现象的各种数量特征的一种分析方法，它包括数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的频数分布分析等，描述性分析是对数据进一步分析的基础。
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
高斯混合模型（Gaussian Mixed Model，GMM）也是常见的聚类算法。使用EM算法进行迭代计算。高斯混合模型假设了每个簇的数据符合正态分布（高斯分布），当前的数据分布就是各个簇的高斯分布叠加在一起。
最近看一篇CVPR2018文章PairedCycleGAN: Asymmetric Style Transfer for Applying and Removing Makeup有感。总结一下GAN做domian transfer的思路脉络。 Base knowledge Generative Adversarial Nets (GAN) : GAN是一种训练生成模型的方法，包括两个互相对抗的模型：一个生成模型G用于拟合样本数据分布和一个判别模型D用于估计输入样本是来自于真实的训练数据还是生成模型G。生成
自然图像合成（Natural Image Synthesis）是一类应用广泛的机器学习任务，但在不同的应用场景中都存在多种多样的设计难点。
之前已经介绍过倾向性评分匹配（propensity score matching）、倾向性评分回归和分层：
与卷积神经网络（CNN）相比，Vision transformers（ViTs）在一系列计算机视觉任务中表现出惊人的性能。然而，ViTs 容易受到来自对抗样本的攻击。在人的视角中，对抗样本与干净样本几乎没有区别，但其包含可以导致错误预测的对抗噪声。此外，对抗样本的迁移性允许在可完全访问的模型（白盒模型）上生成对抗样本来攻击结构等信息未知的模型（黑盒模型）。
Fast Gradient Sign方法 先回顾一下《杂谈CNN：如何通过优化求解输入图像》中通过加噪音生成对抗样本的方法，出自Christian Szegedy的论文《Intriguing prop
使用 Polyphone 工具编辑 SoundFont 音源的样本的方法, 针对 ① 样本波形图, ② 信息区域, ③ 频率分析, ④ 均衡器, ⑤ 样本播放器 进行简要介绍 ;
敲黑板！本周PaddlePaddle正在进行栏目改版，周一至周五栏目拟定如下： 周一AI资讯 周二AI技术 周三FAQ问答 周四AI应用 周五AI趣谈 用AI一词既代表人工智能领域，希望内容可获得大家
机器学习（二十五）——adaboost算法与实现 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 当进行监督学习时，除了使用某个分类器外，还可以将各个分类器结合起来使用，或者多次使用某个分类器，也可以是数据集分给不同的分类器后进行集成。本文主要介绍基于同一种分类器多个不同实例的方法，基础算法基于单层决策树。 二、bagging 首先，先介绍bagging算法，这个算法是一种自举汇聚法，方法如下： 1）获取数据源 假设样本容量为m，则进行m次放回抽样（即每次抽到样本后再将样本放回），获
商业设计做得久了，大家一定见过很多这样的理论和说法：“重要信息一定要放在左上角”；“文字14号最适合阅读”；“最适合阅读的行宽是60~75CPL（character per line）”等等。一直以来，这些理论从用户体验的学术圈流传到商业设计圈，商业设计师们大都口耳相传，一般很少，或基本没有机会去验证这些理论是否准确。
前面几节课我们给大家介绍的都是全连接神经网络，但全连接神经网络有个明显的缺点，那就是当网络层数较多时（尤其是在图像识别任务中），它每层的参数数量容易变得很大，不好控制。所以本节课老shi准备给大家介绍另外一种非常重要的网络结构——卷积神经网络。卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)近几年在深度学习中的应用非常广泛，特别是在图像识别、语音识别以及本文处理方面。可以说，卷积神经网络是深度学习中最重要的神经网络之一，例如图像识别中非常有名的LeNet、AlexNet、 ResNet、VGGNet、InceptionNet等网络结构都是在卷积神经网络基础上得来的。
很多实际的项目，我们都难以有充足的数据来完成任务，要保证完美的完成任务，有两件事情需要做好：(1)寻找更多的数据。(2)充分利用已有的数据进行数据增强，今天就来说说数据增强。
数据增强也叫数据扩增，意思是在不实质性的增加数据的情况下，让有限的数据产生等价于更多数据的价值。
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。
Bagging和Boosting都是将已有的分类或回归算法通过一定方式组合起来，形成一个性能更加强大的分类器，更准确的说这是一种分类算法的组装方法。即将弱分类器组装成强分类器的方法。 首先介绍Bootstraping，即自助法：它是一种有放回的抽样方法（可能抽到重复的样本）。 1. Bagging (bootstrap aggregating) Bagging即套袋法，其算法过程如下： 从原始样本集中抽取训练集。每轮从原始样本集中使用Bootstraping的方法抽取n个训练样本（在训练集中
选自arXiv.org 机器之心编译 参与：蒋思源、吴攀 深度学习是一种高效的非线性高维数据处理方法，它可以更自然地解释为一种工程或算法，而本论文希望从贝叶斯的角度将深度学习看作是一种广义线性模型的
在YOLOv5的6.1版本新出了xView.yaml数据配置文件，提供了遥感数据集xView的检测方法。此篇就使用YOLOv5来试跑xView数据集，并对一些小样本检测的策略进行消融实验。
本次要总结和分享的是ICLR2017的关于GCN方面的代表作之一论文：SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION WITH GRAPH CONVOLUTIONAL NETWORKS，论文链接为 paper[1]，参考的实现代码为pygcn[2]
本文结合 A Visual Survey of Data Augmentation in NLP 和最新的综述论文 A Survey of Data Augmentation Approaches for NLP，大致总结了目前 NLP 领域的通用数据增强方法和几种针对如 NER 的序列标注模型进行适配的变种方法，关于后者，重点介绍了基于 mixup 改进的 SeqMix 方法。
论文名称：《 Focal Loss for Dense Object Detection 》
现在抖音快手各种短视频也算是深入人心了，短视频剪辑中有一个非常重要的功能，就是音视频合成，选择一段视频和一段音频，然后将它们合成一个新的视频，新生成的视频中会有两个音频的混音。 下面我们来拆分一下音视频合成的做法：
接收者操作特征曲线（ROC）可以用来对分类器的表现可视化，可以依据分类器在ROC上的表现来选择最终的模型。
一类是以Faster-RCNN/Mask-RCNN为代表的two-stage检测器，第一阶段通过RPN网络产生大量的推荐区域，第二阶段通过对这些区域分类输出实现对象检测。这类方法的共同点就是算法精度比较高但是速度比较慢。
「独立成分分析」（ICA）与 PCA 类似，也会找到一个新基底来表示数据，但两者的目标完全不同。
当使用kakfa作为sparkStreaming 的数据源时有两种对接方式: reciver 与 direct
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