很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里，真的挺方便。贝叶斯决策论：所有相关概率都已知的理想情形下，基于这些概率和误判损失来选择最优的类别标记。决策目标：最小化分类错误率，即对每个样本选择能使后验概率 P( c | x )最大的类别 c 标记。现实中，将求后验概率P(c|x)的问题转变为求先验概率P©和条件概率P(x|c)。P(c∣x)=P(x,c)...

为什么需要SpaIM？空间转录组（ST）技术能告诉我们“基因在组织中的位置”，但它有两个大问题：这就像拍了一张模糊的地图，很多细节都缺失。SpaIM来了！SpaIM是一种基于**风格迁移（style transfer）的AI模型，它能把单细胞RNA测序（scRNA-seq）**的丰富信息“迁移”到ST数据中，补全那些缺失的基因表达。简单来说，它能帮你把模糊的地图变成高清地图！它是怎么做到的？Spa

在上一讲中我们介绍了视觉SLAM十四讲的前3讲：基本框架和刚体运动的描述方式（R矩阵，T矩阵）。面临的问题：当我们对刚体的运动进行表示了之后，接下来要解决的问题是对得到的表示进行估计和优化。因为在 SLAM 中位姿是未知的，而我们需要解决什么样的相机位姿最符合当前观测数据这样的问题。一种典型的方式是把它构建成一个优化问题，求解最优的 R; t，使得误差最小化。解决途径（李群李代数的引入）但...

提出的目的：在机器学习算法中，我们经常会遇到分类特征，例如：人的性别有男女，祖国有中国，美国，法国等。这些特征值并不是连续的，而是离散的，无序的。于是，我们需要对其进行特征数字化。具体含义：One-Hot编码，又称为一位有效编码，主要是采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效。One-Hot编码是分类变量作为二进制向量的表示。这首先要求将分类

Understanding the Different Computer Vision Techniques for Crowd Counting从广义上讲，目前有四种方法来计算人群中的人数：1.基于检测的方法在这里，即使用移动的窗口式探测器来识别图像中的人并计算其中的人数。用于检测的方法需要经过良好训练的分类器，其可以提取低级特征。尽管这些方法适用于检测面部，但它们在拥挤的图像上表现不佳，...

推荐查找顺序依次如下：SCI-Hub ：http://tool.yovisun.com/scihub/arxiv ： https://arxiv.org/谷歌学术镜像 ：http://scholar.hedasudi.com/知网 ：http://www.cnki.net/万方数据库：http://www.wanfangdata.com.cn/index.html该排序适用于：1....

->这是目前我发现的最快捷的图像裁剪方法，同时保留着矢量图。GPT回答的流程我复现不出来，有问题。

SLAM：同时定位和建图（Simultaneous Localization and Mapping）。机器人从未知环境中的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。一般传感器：激光雷达，相机（单目，双目，RGBD，事件）SLAM框架：传感器信息提取—前端视觉里程计—后端优化...

以下为期刊原要求：Figure Permissions: If the figure is derived from a previously published image, the author must obtain permission from the original copyright holder, who may be the publisher and/or the aut..

序列模型应用领域：语音识别音乐发生器情感分类DNA序列分析机器翻译视频动作识别命名实体识别数学符号（识别句子中名字的应用）：输入句子为x，输出为y,输入句子中每个单词用x<1>,x<2>,x<3>...x<t>...x<n>x^{<1>},x^{<2>},x^{<3>} ... x^{...