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一种新的无监督前景目标检测方法 A New Unsupervised Foreground Object Detection Method

14.一种新的无监督前景目标检测方法A New Unsupervised Foreground Object Detection Method摘要:针对基于无监督特征提取的目标检测方法效率不高的问题,提出一种在无标记数据集中准确检测前景目标的方法.其基本出发点是:正确的特征聚类结果可以指导目标特征提取,同时准确提取的目标特征可以提高特征聚类的精度.该方法首先对无标记样本图像进行局部特征提取,然后根

#目标检测#聚类#机器学习
图神经网络综述 Survey on Graph Neural Network

图神经网络综述Survey on Graph Neural Network摘要:近几年来,将深度学习应用到处理和图结构数据相关的任务中越来越受到人们的关注.图神经网络的出现使其在上述任务中取得了重大突破,比如在社交网络、自然语言处理、计算机视觉甚至生命科学等领域得到了非常广泛的应用.图神经网络可以把实际问题看作图中节点之间的连接和消息传播问题,对节点之间的依赖关系进行建模,从而能够很好地处理图结构

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11.基于深度强化学习的网约车动态路径规划Dynamic Ride-Hailing Route Planning Based on Deep Reinforcement Learning摘要:随着移动互联网的快速发展,许多利用手机App打车的网约车平台也应运而生.这些网约车平台大大减少了网约车的空驶时间和乘客等待时间,从而提高了交通效率.作为平台核心模块,网约车路径规划问题致力于调度空闲的网约车以

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监督学习方法与无监督学习方法总结

(一)监督学习10种监督学习方法特点的概括汇总如下表:(二)无监督学习八种常用的统计机器学习方法,即聚类方法(包括层次聚类与k均值聚类)、奇异值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潜在语义分析(LSA)、概率潜在语义分析(PLSA)、马尔可夫链蒙特卡罗法(MCMC)、潜在狄利克雷分配(LDA)、PageRank算法 还有另外三种常用的统计机器学习方法,即非负矩阵分解(NMF)、变分推理、幂法 这

#学习#机器学习#算法
linux相关问题

(一)1、打开虚拟机vmare进入linux 的shell终端的步骤开启虚拟机软件VMware,选择centos操作系统运行,输入用户名密码登陆系统,点击左上角菜单application-system tools-terminal2、 什么是shellshell就是系统内核的一层壳,它是Linux系统的一个工具(程序),作用是用来保护内核的同时,并且解决用户与操作系统通信的问题,linux中的命令

#学习
APP测试(四)弱网测试

1、为什么要做弱网测试当前APP网络环境比较复杂,网络制式有2G、3G、4G网络,还有越来越多的公共Wi-Fi。不同的网络环境和网络制式的差异,都会对用户使用app造成一定影响。另外,当前app使用场景多变,如进地铁、上公交、进电梯等,使得弱网测试显得尤为重要。2、如何做弱网测1、SIM卡的网络切换:手机-设置-移动网络设置-网络类型选择2、具体弱网场景测试,常见场景包括:地铁/巴士、电梯、楼梯间

#网络
到底了