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我们知道,e是一种常数,e和pi类似,都是一种被计算出来的常数,在实际中具有非常广泛的应用。基于自然底数e,我们常常会用到自然指数exp(e),自然对数ln(x),但你知道e是怎么来的吗?
图像矩通常用于分析、描述分割后的形状。
如果要在每个平台上实现所有模型的框架,会极大增加环境的复杂性,优化不同框架和硬件的所有组合非常耗时。
欧式距离/欧几里得度量(Euclidean Distance)欧氏距离就是两点之间最短的直线距离。(1)二维空间里A、B两点间的欧式距离:SAB=(xA−xB)2+(yA−yB)2S_{AB}= \sqrt{\def\bar#1{#1^2} \bar{(x_A-x_B)}+\def\bar#1{#1^2} \bar{(y_A-y_B)}}SAB=(xA−xB)2+(yA−yB)2(2)
最大似然估计,就是寻找一组模型参数,使得观测到现有样本出现的概率最大,即这组模型参数,可以使模型拟合的结果最接近实际数据分布。
- ASCII简单的7位编码适用于以英语为主的国家。- Unicode是国际组织制定的可以容纳世界上所有文字和符号的字符编码方案。- UTF-8是一种常见的基于Unicode字符集的编码方式。- GB2312是面向简体中文,BIG5是面向繁体中文。- Unicode还在其发展期,Unicode、GB2312以及BIG5等多种编码共存的状况可能在以后较长的时间内都会持续下去。
一分钟帮你理清文献脉络:关联文章、历时重要文献、最新文献追踪。
PettingZoo相当于Gym的多智能体版本。为了解决POSG和EFG现有API的不足,引入AEG模型,即POSG模型的一种顺序步进形式。
分类任务中的样本不平衡问题,主要是不同类别之间样本数量的不平衡,导致分类器倾向于样本较多的类别,在样本较少的类别上性能较差。样本不均衡问题常常出现在呈长尾分布的数据中(long tailed data),如下图所示[^longtail]。现实生活中很多数据都类似长尾分布,头部数据类别数据量多,尾部类别数据量少。由于尾部类别(tail classes)数据量少,模型学习到的表征信息不够丰富,导致模型
透视变换通常被用于从特定角度观察三维平面的计算方法(非垂直观测),在三维视觉领域具有广泛的应用。