In mathematics, a polygonal number is a number represented as dots or pebbles arranged in the shape of a regular polygon. The dots are thought of as alphas (units). These are one type of 2-dimensional figurate numbers. The following picture shows how trian
random标准库主要提供了伪随机数生成函数和相关的类，同时也提供了SystemRandom类（也可以直接使用os.urandom()函数）来支持生成加密级别要求的不可再现伪随机数序列。 1、random.seed() 初始化随机数生成器。使用相同种子可以生成相同的随机数序列。例如： >>> random.seed(5) >>> random.random() 0.6229016948897019 >>> random.random() 0.7417869892607294 >>> random.seed(
在深度学习中，同样一个模型用不同的初始化，数据处理，batch size，学习率，优化器都能得到不同性能的参数。我根据自己参与过的比赛中经常用到的一些trick进行大致的总结，有代码的会顺便附上，方便自己以后使用。
MKL是Intel公司出品的数学函数库，有C和Fortran接口。它集成BLAS， LAPACK 和 ScalLAPACK 等函数库。其中，Lapack 包含了求解科学与工程计算中最常见的数值线性代数问题。
多数先前的工作通过坐标表示点云的形状。然而，直接利用坐标描述局部几何是不充分的。在本文中，作者提出了 RepSurf（representative surface），这是一种新颖的点云表示，显式的描述了非常局部的点云结构。 作者探索了 RepSurf 的两种变体，Triangular RepSurf 和 Umbrella RepSurf，其灵感来自计算机图形学中的三角形网格和伞形曲率。作者在表面重建后通过预定义的几何先验计算 RepSurf 的表征。RepSurf 可以成为绝大多数点云模型的即插即用模块，这要归功于它与无规则点集的自由协作。 基于 PointNet++（SSG 版本）的简单基线，Umbrella RepSurf 在各种基准上的分类、分割和检测在性能和效率方面都大大超过了之前的先进方法。在只有0.008M参数数量、0.04G FLOPs 和 1.12ms推理时间的增的情况下，作者的方法在分类数据集 ModelNet40 上达到 94.7% (+0.5%)，在 ScanObjectNN 上达到 84.6% (+1.8%) ；而在分割任务的 S3DIS 6-fold 上达到74.3%(+0.8%) mIoU，在ScanNet 上达到70.0% (+1.6%) mIoU 。对于检测任务，作者的 RepSurf 应用于最先进的检测器，并在 ScanNetV2 上达到71.2% (+2.1%) mAP25、54.8% (+2.0%) mAP50 和在 SUN RGB-D数据集上64.9% (+1.9%) mAP25、47.7% (+ 2.5%) mAP50的性能。作者的轻量级Triangular RepSurf 在这些基准测试中同样表现出色。
其中需要说明的是 random.seed 函数， 通过 seed 函数 可以每次生成相同的随机数，例如下述代码：
本文的内容基于fast.in的工作人员撰写的文章[1]~[3]、[5]，并在其基础上提炼了其中的主要内容。如果您想了解更多，请参考原文。
学习率(learning_rate, LR)是神经网络训练过程中最重要的超参数之一，它对于快速、高效地训练神经网络至关重要。简单来说，LR决定了我们当前的权重参数朝着降低损失的方向上改变多少。
random.random()函数返回一个范围在[0.0, 1.0)之间的随机浮点数。这是生成均匀分布随机数的基础函数。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
* Copyright (c) 2008-2011 Zhang Ming (M. Zhang), zmjerry@163.com
2） 如果希望将一个数组的所有值拷贝到一个新的数组中去，就要使用Arrays类的copyOf方法：
随机数可以用于数学，游戏，安全等领域中，还经常被嵌入到算法中，用以提高算法效率，并提高程序的安全性。平时数据分析各种分布的数据构造也会用到。
上一篇文章主要分析了各个检测方法在检测能力上的优劣。这篇文章主要分析一下各个检测方法对程序造成的影响以及可扩展性。
1、稀疏矩阵的常见存储形式 bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Sparse Row matrix coo_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) A sparse matrix in COOrdinate format. csc_matrix(arg1[, shape, dtype, copy]) Compressed Sparse Column matrix csr_matrix(arg1[, sh
https://blogs.sas.com/content/iml/2012/02/15/what-is-mahalanobis-distance.html
在实际的开发中，经常会用到随机数生成。而random库专用于随机数的生成，它是基于Mersenne Twister算法提供了一个快速伪随机数生成器。
A. Anton and Polyhedrons time limit per test：2 seconds memory limit per test：256 megabytes input：standard input output：standard output Anton's favourite geometric figures are regular polyhedrons. Note that there are five kinds of regular polyhedrons: Tetra
【GiantPandaCV导读】learning rate对模型调优重要性不言而喻，想到超参数调优第一个可能想到的方法就是网格搜索Grid Search，但是这种方法需要大量的计算资源。之前使用fastai的时候发现其集成了一个功能叫lr_finder(), 可以快速找到合适的学习率，本文就主要分析这个15年就提出来的技术Cyclical Learning Rates。
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 by-sa 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
torch.optim is a package implementing various optimization algorithms. Most commonly used methods are already supported, and the interface is general enough, so that more sophisticated ones can be also easily integrated in the future.
本文介绍了如何使用Vivado HLS设计DDS（直接数字频率合成器）的IP核，并使用IP核实现方波、三角波和正弦波的生成。通过Vivado IP Catalog的Block Memory和Memory Initialization File实现ROM的加载和初始化。通过在测试文件中设置wave style，实现模拟波形的显示。
From human speech perception to considerations for features for automatic speech recognition
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 最近，DeepMind开源AlphaFold2，让学术圈再一次沸腾了。 这意味着，对于普通研究人员而言曾需要花几年时间才能破解的蛋白质结构，现在用AlphaFold2几小时就能算出来了！ 那么，如此厉害的AlphaFold2究竟如何做到的呢？ DeepMind团队已经将它的详细信息在《Nature》上公开发表。 现在，就让我们来看看AlphaFold2的魔法是怎么实现的吧。 卷积消失了，Attention来了 论文中，研究人员强调AlphaFol
BIT has recently taken delivery of their new supercomputer, a 32 processor Apollo Odyssey distributed shared memory machine with a hierarchical communication subsystem. Valentine McKee’s research advisor, Jack Swigert, has asked her to benchmark the new system. “Since the Apollo is a distributed shared memory machine, memory access and communication times are not uniform,” Valentine told Swigert. “Communication is fast between processors that share the same memory subsystem, but it is slower between processors that are not on the same subsystem. Communication between the Apollo and machines in our lab is slower yet.”
给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，其中 nums[i] 是 0 到 9 之间（两者都包含）的一个数字。
随机数的使用是很多算法的关键步骤，例如蒙特卡洛法、遗传算法中的轮盘赌法的过程，因此对于任意一种语言，掌握其各类型随机数生成的方法至关重要，Python与R在随机数底层生成上都依靠梅森旋转（twiste
摘要：我们考虑以下一般调度问题：在时间0处有m个相同的机器和n个作业都被释放。每个作业j具有处理时间pj，以及指定j的成本的任意非递减函数fj，对于每个可能的完成时间。目标是找到最低成本的先发制人迁移计划。这模拟了几个自然目标，例如加权完成时间范围，加权延迟等等。
数字信号处理的主要数学工具是傅里叶变换．而傅里叶变换研究的是整个时间域和频率域的关系。不过，当运用计算机实现工程测试信号处理时，不可能对无限长的信号进行测量和运算，而是取其有限的时间片段进行分析。做法是从信号中截取一个时间片段，然后用截取的信号时间片段进行周期延拓处理，得到虚拟的无限长的信号，然后就可以对信号进行傅里叶变换、相关分析等数学处理。无限长的信号被截断以后，其频谱发生了畸变，原来集中在f(0)处的能量被分散到两个较宽的频带中去了（这种现象称之为频谱能量泄漏）。 为了减少频谱能量泄漏，可采用不同的截取函数对信号进行截断，截断函数称为窗函数，简称为窗。 窗函数就是时域有限宽的信号。 泄漏与窗函数频谱的两侧旁瓣有关，如果两侧瓣的高度趋于零，而使能量相对集中在主瓣，就可以较为接近于真实的频谱，为此，在时间域中可采用不同的窗函数来截断信号。
我们将使用 Canny 进行边缘检测。如果你不确定这是什么，请查阅相关资料，对于后文的阅读会有帮助。
实例20：图形的隐藏属性 function shili20 h0=figure('toolbar','none',... 'position',[200 150 450 300],... 'name','实例20'); subplot(1,2,1) [x,y,z]=sphere(10); mesh(x,y,z) axis off title('Figure1:Opaque') hidden on subplot(1,2,2) [x,y,z]=sphere(10); mesh(x,y,z)
Pyramids Time Limit: 1000MS Memory Limit: 65536K Total Submissions: 3448 Accepted: 1122 Special Judge Description
Python 并没有提供数组功能，虽然列表 (list) 可以完成基本的数组功能，但它并不是真正的数组，而且在数据量较大时，使用列表的速度就会慢的让人难受。为此，Numpy 提供了真正的数组功能，以及对数据快速处理的函数。Numpy 还是很多更高级的扩展库的依赖库，例如： Scipy，Matplotlib，Pandas等。此外，值得一提的是：Numpy 内置函数处理数据的速度是 C 语言级别的，因此编写程序时，应尽量使用内置函数，避免出现效率瓶颈的现象。一切计算源于数据，那么我们就来看一看Numpy.gen
这里主要是对窗函数的简单应用做些介绍，是在已知滤波器阶数的情况下，设计滤波器。多数情况下，在不能直接知道滤波器阶数的时候，可参考“http://www.cnblogs.com/sunev/archive/2011/11/23/2260579.html”。
本文主要对insulation score 的提出与计算方法进行简要的介绍，并展示一个计算insulation score 的过程。
该函数两个主要参数bw(箱型的宽度)和kernel(核函数)，核函数默认为高斯函数gaussian其他函数包括：epanechnikov,rectangular,triangular,biweight,cosina,optcpsine.
每组参数的学习率乘以指定函数中给定的因子。当last_epoch=-1时，将初始lr设置为lr。
拿到题目，我们首先做的要理解清除题目含义，对于从未听过的陌生概念、术语（一般会举例说明），我们也要试着首先理解示例
#['BPF', 'LOG4', 'NV_MAGICCONST', 'RECIP_BPF', 'Random', 'SG_MAGICCONST', #'SystemRandom', 'TWOPI', '_BuiltinMethodType', '_MethodType', '_Sequence', #'_Set', 'all', 'builtins', 'cached', 'doc', 'file', #'loader', 'name', 'package', 'spec', '_acos', '_bisect', #'_ceil', '_cos', '_e', '_exp', '_inst', '_itertools', '_log', '_pi', '_random', #'_sha512', '_sin', '_sqrt', '_test', '_test_generator', '_urandom', '_warn', #'betavariate', 'choice', 'choices', 'expovariate', 'gammavariate', 'gauss', #'getrandbits', 'getstate', 'lognormvariate', 'normalvariate', 'paretovariate', #'randint', 'random', 'randrange', 'sample', 'seed', 'setstate', 'shuffle', #'triangular', 'uniform', 'vonmisesvariate', 'weibullvariate']
语音识别的目标是把语音转换成文本，这项技术在我们生活中应用很广泛。比如说谷歌语音助手和亚马逊的 Alexa ，就是把我们的声音作为输入然后转换成文本，来理解我们的意图。
在Qt中通过使用选择夹组件可以实现在一个页面中集成多种功能，我们以TabWidget选择夹组件为例，实现在单个页面中集成多个功能，并给每一个子夹增加对应的Ico图标。
欢迎大家来到预训练语言模型的专题系列分享，本篇推送是该专题系列的第三篇。在前两篇推送[萌芽时代]，[风起云涌]中，我们分享了该领域的奠基文章以及声名鹊起却生不逢时的ELMo模型，本期我们带来的文章将会让大家了解文本分类的一些通用技巧，希望大家看完后炼丹技术都能更上一层楼！
你周围的大多数人的选择，影响着或主导着你的选择；你周围的大多数人的色彩，渲染着和体现着你的色彩；你周围的大多数人的品行，反映着和彰显着你的品行；
大多数车道都设计得相对简单，这不仅是为了鼓励有序，还为了让人类驾驶员更容易以相同的速度驾驶车辆。因此，我们的方法可能会通过边缘检测和特征提取技术先检测出摄像机馈送回来的直线。我们将用 OpenCV（一个开源的用来实现计算机视觉算法的库）。下图是我们的方法流程的概述。
Recently in Farland, a country in Asia, a famous scientist Mr. Log Archeo has discovered ancient pyramids. But unlike those in Egypt and Central America, they have triangular (not rectangular) foundation. That is, they are tetrahedrons in mathematical sense. In order to find out some important facts about the early society of the country (it is widely believed that the pyramid sizes are in tight connection with Farland ancient calendar), Mr. Archeo needs to know the volume of the pyramids. Unluckily, he has reliable data about their edge lengths only. Please, help him!
学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量，当学习率最优时，模型的有效容量最大。本文从手动选择学习率到使用预热机制介绍了很多学习率的选择策略。
选自TowardsDataScience 作者：Hafidz Zulkifli 机器之心编译 参与：李诗萌、蒋思源 学习率是最影响性能的超参数之一，如果我们只能调整一个超参数，那么最好的选择就是它。相
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
