html图⽚⼗字形，在CSS中创建⼗字形您可以使⽤只有伪元素的⽅式来实现：#cross {width: 100px;height: 100px;position: relative;}#cross:before, #cross:after {content: "";position: absolute;z-index: -1;background: #d00;}#cross:before {lef...

PyTorch中clone（）、detach（）及相关扩展详解clone() 与 detach() 对⽐Torch 为了提⾼速度，向量或是矩阵的赋值是指向同⼀内存的，这不同于 Matlab。如果需要保存旧的tensor即需要开辟新的存储地址⽽不是引⽤，可以⽤ clone() 进⾏深拷贝，⾸先我们来打印出来clone()操作后的数据类型定义变化：(1). 简单打印类型import torcha =...

pytorch中copy（）clone（）detach（）Torch 为了提⾼速度，向量或是矩阵的赋值是指向同⼀内存的如果需要开辟新的存储地址⽽不是引⽤，可以⽤clone()进⾏深拷贝区别clone()解释说明: 返回⼀个原张量的副本，同时不破坏计算图，它能够维持反向传播计算梯度,并且两个张量不共享内存.⼀个张量上值的改变不影响另⼀个张量.copy_()解释说明: ⽐如x4.copy_(x2),...

torch.Tensor中的clone（）⽅法clone() → TensorcloneReturns a copy of the self tensor. The copy has the same size and data type as self.NOTEUnlike copy_(), this function is recorded in the computation graph....

弥散张量成像之DTI 简介概述弥散加权成像（DWI）是建⽴在MRI流动效应基础上的成像⽅法，可以反应⽔分⼦弥散的速度。在⾮均⼀（空间上不均匀）的磁场环境下，因⽔分⼦弥散⽽产⽣的质⼦的随机活动会造成MR信号的下降。在梯度磁场较⼩的时候，它的作⽤是很微弱的。因此在三维空间任⼀⽅向上使⽤⾼场强的梯度磁场时，⽔分⼦的弥散造成的MR信号的改变则是相当可观的。弥散张量成像（DTI）是⼀种定量分析的 MRI 技...

Adam,AdamW,LAMB 优化器原理与代码前⾔说到优化器，我们脑海中⾸先浮现的可能就是 Stochastic Gradient Descent （SGD）、Adaptive Gradient (AdaGrad)、Root Mean Square prop (RMSprop)、Adaptive Moment estimation (Adam) 等常⽤的⽼牌优化器。但是神经⽹络发展到了现在，⼤部...

强化学习笔记（5）价值估计函数ValueFunctionApproximation⽂章⽬录Introduction 之前所使⽤的算法⼀般都是使⽤字典或者查表的⽅法才存储价值函数。每⼀个状态都有⼀个V(s)每⼀个状态⾏为价值对都有⼀个Q(s,a)在处理⼤规模的MDPs问题时，有很多状态或者⾏为需要存储在内存中，去查和存储的开销特别⼤。如何解决这种⼤规模的MDPs问题呢？如果有⼀个估计价值的函数，那...

高梯度磁分离技术研究进展摘要: 本文介绍了高梯度磁分离技术的发展历史，及其应用领域。关键词: 高梯度磁分离技术；磁选机；水处理；Abstract: The essay briefly introduces the history of high gradient magnetic separation technique, and it’s application rage.Key words:...

OpenCV：使⽤python-cv2+Hog特征+SVM实现狮⼦识别⽂章⽬录SVM⽀持向量机：寻求⼀个最优的超平⾯，实现样本的分类下⾯我们⽤SVM实现⼀个根据⾝⾼体重对男⼥⽣分类的问题import cv2import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 准备数据rand1 = np.array([[155,48],[159,50],[164,5...

python数据标准化代码_可能是最全的数据标准化教程（附python代码）什么是数据标准化(归⼀化)数据标准化(归⼀化)处理是数据挖掘的⼀项基础⼯作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的⽔平相差很⼤时，如果直接⽤原始指标值进⾏分析，就会突出数值较⾼的指标在综合分析中的作⽤，相对削弱数值⽔平较低指标的作⽤。为了消除指标之间的量纲影响，保证结果的可靠性，需要进⾏数据标准化处理，以解...

梯度增强算法python代码实现    梯度增强（Gradient Boosting）是一种集成学习方法，通过迭代地训练一系列弱学习器（通常是决策树），每次都在前一次训练的基础上进行优化。在 Python 中，你可以使用 scikit-learn 库来实现梯度增强算法。下面是一个简单的梯度增强分类器的示例代码：from sklearn.datasets import load_...

梯度下降算法Python代码实现--批量梯度下降+随机梯度下降+⼩批量梯度下降法⼀、      ⾸先，我们⽤⼀个简单的⼆元函数⽤梯度下降法看下算法收敛的过程也可以改⼀下eta，看⼀下步长如果⼤⼀点，算法的收敛过程import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltplot_x = np.linspace(-1,6,140...

第50 卷第 10 期2023年10 月Vol.50，No.10Oct. 2023湖南大学学报（自然科学版）Journal of Hunan University（Natural Sciences）新型负泊松比梯度结构缓冲性能朱冬梅†，鲁光阳，杜瑶，赵诚（北京科技大学机械工程学院，北京 100083）摘要：在传统内凹六边形蜂窝结构的基础上，结合甲虫鞘翅结构提出一种新型负泊松比蜂窝结构，基于有限元软...

自适应梯度下降算法    自适应梯度下降算法（Adaptive Gradient Descent，Adagrad）是一种优化算法，是梯度下降算法的一种改进，它可以自适应地调整每个参数的学习速率，从而加速训练过程。    传统的梯度下降算法中，每个参数都使用相同的学习速率进行更新，这可能会导致某些参数在学习过程中被更新过于频繁，导致过拟合或收敛速度慢。为了解决...

ABAQUS ALE自适应网格技术为了方便理解，先整体介绍一下ALE网格自适应方法的基本过程，一个完整的ALE过程可以分为若干个网格remesh子过程，而每一次remesh的过程可以分为两步：1生成一个新的网格（create a new mesh），利用各种算法以及控制策略生成一个良好的网格，主要包括划分的频率和算法。2环境变量的转换（advection variales），也就是将旧网格中的变量...

Matlab中常见的神经⽹络训练函数和学习函数⼀、训练函数1、traingdName：Gradient descent backpropagation （梯度下降反向传播算法 ）Description：triangd is a network training function that updates weight and bias values  according to gradi...

《深度学习》课后习题,,,,10《深度学习》课后习题 逻辑回归模型与神经网络-逻辑回归模型与神经网络-深度学习1.机器学习中模型的训练误差和测试误差是一致的。* A.对 B.错 正确答案：B 2.机器学习中选择的模型越复杂越好。* A.对 B.错 正确答案：B 3.解决模型过拟合问题的一个方法是正则化。* A.对 B.错 正确答案：A 4.模型在训练阶段的效果不太好称之为欠拟合。* A.对 B.错...

adaptive gradient descent 自适应梯度法 matlab1. 引言1.1 概述自适应梯度法（Adaptive Gradient Descent）是一种优化算法，用于在机器学习和神经网络训练中优化模型的参数。与传统的梯度下降算法相比，自适应梯度法在每个参数上使用不同的学习率，以实现更快速且有效的收敛。本篇文章将着重介绍自适应梯度法的原理、优势以及在MATLAB中的实现。我们还将...

一、介绍无梯度最速下降法在数学领域中，无梯度最速下降法是一种常用的优化算法，它在优化问题中具有重要的应用价值。无梯度最速下降法主要用于求解非线性规划问题，尤其在无约束优化问题中表现出。在matlab中，无梯度最速下降法是优化工具箱中的一个重要算法，通过该算法可以高效地求解复杂的优化问题。二、无梯度最速下降法的原理与特点无梯度最速下降法的核心思想是通过搜索空间中的点，使得目标函数值下降最快。具体而...

OpenCVSharp-⽤MorphologyEx函数做形态学变换OpenCVSharp 跑⼀遍OpenCV官⽅教程（全为⼿敲代码，如有雷同都是我的错）⽤MorphologyEx函数做形态学变换⼀系列变换包括：开运算闭运算形态学梯度顶帽⿊帽核⼼函数：MorphologyEx()GetStructuringElement()效果图using OpenCvSharp;using System;name...

【matlab】强化深度学习⼯具箱例程调⽤汇总及编程实例前⾔前段时间帮导师申请项⽬时涉及到了智能化，因为⾏⽂过于天马⾏空导师要求将⼤致思路仿真出来试试，于是就⼜到了强⼤的MATLAB，在⽹上⼀顿搜索后发现最新的强化学习以及深度学习的⼯具箱只有2019年以后的matlab才有，⽤我的2018b只能跑⼀些简简单单的问题还做不到可视化。装好以后不断学习发现matlab⾃⾝是有很多例程的，于是从官⽹的页...

MRI扫描时常见的英文翻译，建议收藏作者：许乙凯,沈君,郑君惠当当英文中文英文中文Artifacts伪影Axial Plane横向平面Asymmetric Date Sampling非对称数据采样Array Processor阵列处理器Analos模拟量Absorption吸收Analos Signal模拟信号Acquisition采集Analog...

总变差最小化 求解算法 python以总变差最小化求解算法是一种用于优化问题的数学算法，可以应用于多个领域，如图像处理、信号处理、机器学习等。在本文中，我们将重点介绍以总变差最小化为目标函数的求解算法，并使用Python来实现。总变差是一种描述函数变化程度的测量方法，它表示函数在各个点上的变化幅度的累加。在信号处理中，总变差可以用来衡量信号的平滑度，即信号的波动程度。在图像处理中，总变差可以用来衡...

matlab求导数的函数    Matlab 中有很多用来求导数的函数，主要包括：diff函数    1、 diff函数： diff函数是matlab中直接求导数的函数，它的语法如下： yd=diff(y) ，其中输入y是一个向量，yd就是y的导数，yd的维度比y少一维。    2、 gradient函数： gradient函数是matl...

matlab中差分函数    Matlab是一种多用途的数值计算软件，有一些工具可以用来分析、求解和可视化不同类型的数值问题。Matlab中包含了大量内置函数，其中就包括微分和差分函数。Matlab提供的微分和差分函数可以用来对函数进行导数和差分运算，方便和快速地获得所需的结果。    Matlab中的差分函数主要包括diff，gradient两个函数。di...

opencv——边缘检测算法（总结）前⾔耐⼼看完⼀定会有收获的，⼤部分内容也会在代码中体现，结合理论知识和代码进⾏理解会更有效。代码⽤opencv4.5.1（c++）版实现⼀、边缘检测算法边缘检测算法是指利⽤灰度值的不连续性质，以灰度突变为基础分割出⽬标区域。对铝铸件表⾯进⾏成像后会产⽣⼀些带缺陷的区域，这些区域的灰度值⽐较低，与背景图像相⽐在灰度上会有突变，这是由于这些区域对光线产⽣散射所引起的...

hog特征原理详解及matlab代码学习笔记1、HOG特征：⽅向梯度直⽅图（Histogram of Oriented Gradient, HOG）特征是⼀种在计算机视觉和图像处理中⽤来进⾏物体检测的特征描述⼦。它通过计算和统计图像局部区域的梯度⽅向直⽅图来构成特征。Hog特征结合SVM分类器已经被⼴泛应⽤于图像识别中，尤其在⾏⼈检测中获得了极⼤的成功。需要提醒的是，HOG+SVM进⾏⾏⼈检测的⽅...

Matlab中的方向与梯度计算技巧概述Matlab作为一种功能强大的数学软件，提供了丰富的工具和函数来进行图像处理和计算机视觉任务。其中，计算图像的方向与梯度是图像处理的重要一部分。本文将介绍一些在Matlab中常用的方向与梯度计算技巧，并探讨其原理和应用。1. 图像梯度图像的梯度用于表示图像像素在空间上的变化程度。在Matlab中，可以使用函数gradient或imgradient来计算图像的梯...

第4卷第1期2021年02月长春工业大学学报JournalofChangchunUniversityofTechnologyVol.42No.1Feb.2021D0I：10.15923/jki221382/t.2021.1.05CT图像增强算法刘芳，舒甜督*(长春工业大学数学与统计学院，吉林长春130012)摘要：采用同态滤波，以及基于图像平均能量梯度对比度限制自适应直方图均衡化和中值...

Python学习--Machine-Learning吴恩达机器学习编程作业（第⼀周）Machine-Learning 编程作业Programming Exercise 1：Linear Regression单变量线性回归1.1 读取数据并显⽰import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltpath = 'ex1...