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[资源分享]机器学习资料和常用工具汇总
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chenghangtian
航空技术
1个月2天前
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6
让AI设计小型无人机——P蛇模型
(arxiv对本文拒绝刊登,因为本文没有标注训练样本的版权来源)摘要:本文提出的P蛇模型(Python Model,PM)基于改进后的Transformer算法开发,其设计理念源于对于无人机结构设计问题的深入理解和研究。在通用条件下,具备一定智能水平的模型能够在没有人工干预的情况下进行精确的结构设计和优化。然而,现有的用于生成二维图片和三维图片的扩散算法(Diffusion Algorithm,D
1个月2天前
· 补充一点,P蛇模型这种工业产品设计AI不适合处理散装的零件图,适合处理产品整体结构图。因为零件图纸散装在空间中所占据的体积过小,无法有效提取点云坐标。或者可以编写脚本把散件组合成整件再提取坐标,论文不再额外赘述。
汉斯喵喵
机器学习
2个月18天前
6
3610
9
【当下的未来】漫谈GPT4潜在的生产力与教育价值
自2022年11月GPT3.5的发布,AI语言模型长期占据国内外舆论焦点。据笔者观察,大多数用户对于从GPT3.5至GPT4的使用,主要集中在文章代写、翻译等繁杂任务的替代工作,此外还有一系列趣味性的娱乐活动。出于某些原因,境内用户对于OpenAI产品的直接访问较为困难,从而导致简中社区对于这一潜在的划时代产品缺乏直观的实用性认知,笔者希望通过本帖中的两个对于GPT4在涉及数理教育和编程方面的使用
1个月23天前
· 用GPT3.5查过几次二极管的参数,和手册差距很大,严谨的数据获取不会考虑他,但是代码这块儿没毛病
chenghangtian
机器学习
10个月13天前
3
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10
尝试让AI学习固体火箭数据
开发者选择生成对抗网络(GAN)学习固体火箭的内弹道数据,目的是尝试让AI生成固体火箭的内弹道数据以供设计参考使用。数据由warmonkey于2011年3月开源的仿真程序“burnsim”生成:“burnsim”程序的原作者声明:(程序)已经经过试车检验,可认为计算较准确。开发者认为:AI设计像火箭一类的工业产品面临的一大问题便是高品质训练数据短缺,在当下(2023年),文本数据和图像数据的获取“
10个月3天前
· 可以做些基础的工作,比如说根据火箭技术的知识微调大语言模型,微调后的模型作为人类工程师的助手
我说要有光
机器学习
11个月1天前
1
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学习生成式AI的 Google 免费课程
点击此处开始学习: Generative AI learning path这些课程使用英语授课和考试,但在 Google 强大的机翻能力协助下,即使英语能力不佳也可以轻松的使用中文字幕学习和理解课程内容。Google 在其Cloud Skills Boost 平台上推出了11 个免费的AI 课程,涵盖了生成型AI 产品和技术的各个方面,从大型语言模型的基础知识,到如何在Google Cloud 上
章鱼wheat
机器学习
1年2个月前
7
27093
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试用chatgpt进行科创B卷考试且成功通过
最近闲得蛋疼,刚好去注册了个chatgpt,玩了一段时间,问它一些网上直接搜索搜索不到的东西,它也能很好的回答出来,所以我萌发出了一个想法,就是能不能用chatgpt通过b卷的考试呢,当然我肯定是先通过了b卷,这个chatgpt是之后想到测试的,不过我之前考b耗费了很多次数,导致目前只测试了3个专业,其余的可以自行尝试并分享''因为我不能保证我自身认为的答案是否正确,所以我只会标注直接搜索能出来答
8个月14天前
· 用这个查一些考试时相关的知识特别好用
zRed洲虹
科创茶话
1年6个月前
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1796
9
AI作画最近挺热,聊一聊,顺便给大伙看看我召唤出来的
最近ai绘图比较热,发出来和kcer们交流交流
6个月11天前
· 我融合了一下科创的图标,使用一张3090抽奖,640x780可以有6it/s的表现,一张图可以在5秒内完成(编辑说明:模型为Crosskemono3,请注意此模型极易输出色情内容,为了保护青少年的心理健康,建议不要在公共场合展示)抽奖参数:masterpiece, highly detailed, high resolution, best quality,city,building,Negati
神之觉醒
机器学习
3年2个月前
16557
2
某免费人脸识别SDK测试
朋友介绍的,说想看看能不能做成一个AI安保,大概处理逻辑为,检测到陌生人则记录到系统,当发现相同人员出现时记录该人员的出现时间段,假如哪天电瓶不见,查记录发现有陌生人员出入,那么目标就好锁定了。测试视频(试过同时搜索1000多个数据延迟还算可以接受,再多的话必须多线程并发搜索):XXXXXXXXXXXXXXXXXXX/v_show/id_XNTEyNTM0ODUzMg==.htmlhttps://
3年1个月前
· seetaface 6也是免费的,现在有个产品用着,还可以。就是只有CPU指令集加速,还没有GPU的实现。
三硝基二甲苯
机器学习
3年9个月前
15858
2
机器学习回归问题 - 高维多项式拟合
本文简单介绍了如何利用 Python 语言及第三方库(numpy, sko)来完成梯度下降法与粒子群算法的高阶非线性函数拟合这一基本的机器学习问题。
3年8个月前
· 我给过滤了一下格式,不知道对不对。不能从word之类东西复制黏贴,文字要纯文字(记事本过滤),公式要latex编码。或者直接全文用LaTex写也可以,都支持的。上面帖子烂了是因为里面带有某个软件的特殊格式代码。
落叶兄
机器学习
3年9个月前
18800
6
【猫猫】【8/17更新】深度学习与神经网络从入门到精通
本文主要介绍以下内容: 1. 神经网络基础:单层感知器、线性神经网络、BP网络、hopfield神经网路、径向基函数神经网络、主成分分析神经网络与支持向量机。2.神经网络进阶:自编码器、稀疏自编码器、玻尔兹曼机、受限玻尔兹曼机、递归神经网络、自组织竞争神经网络。3.深度学习网络:深度置信网络、卷积神经网络、深度残差网络。4.神经网络的应用:数据挖掘、机器学习、OCR、CV、NLP、Alphago。
3年9个月前
· 最好上手的就是matlab-nntool了,现在pytorch也比较流行,而且上手很容易
epi.clyce
机器学习
4年4个月前
2
23191
1
谈谈DeepSDF中AutoDecoder
内容同步发布于简书以及知乎前阵子读了一篇关于三维重建的论文,是Facebook团队联合华盛顿大学发表在CVPR2019上的。这一论文尝试用神经网络去近似SDF函数(将在后面进行简述),进而重建三维模型。在阅读过程中我对其中的AutoDecoder概念产生了一定兴趣,特此将一些随想记录下来。在谈论AutoDecoder之前,我想先用最少的文字说说这个传说中のDeepSDF。用最简单易懂的语言来说,对
4年4个月前
· 机器学习牛逼了。我比较关心这个东西的应用,如果是多层图片,边界分内外,重构三维模型。那么就可以直接做成华为那种手机三维扫描仪了。以前我尝试3D打印神盾局航空母舰,没找到模型的,或者太贵,就自己尝试用3Dmax做,下了航母的模型,然后想通过简单的布尔运算加上四个旋翼。可惜航母细节太多,3Dmax又玩的不溜,布尔运算不成功。遂用土办法,导出现有未经处理的stl格式文件,导入catia,转换成asc格式
phpskycn
机器学习
4年11个月前
21145
3
AutoML:深度学习替代人类工作的实践
一、背景:卷积神经网络的发展1998年Yann LeCun提出的LeNet-5[1]首次实现了可以有效地进行图像分类的卷积神经网络(CNN)算法,2012年Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet[2]首次在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge上击败了所有其他方法,在这之后的ILSVRC的成绩榜基本被基于CNN的算法占据。
4年6个月前
· 我一直认为最先被AI淘汰的就是低端程序员。现在看来已经不远了。
epi.clyce
机器学习
5年0个月前
24737
3
【其实很简单】拉普拉斯算法和拉普拉斯矩阵
内容同步发布于知乎专栏人工智障领养中心,欢迎支持呀在机器学习、多维信号处理等领域,凡涉及到图论的地方,相信小伙伴们总能遇到和拉普拉斯矩阵和其特征值有关的大怪兽。哪怕过了这一关,回想起来也常常一脸懵逼,拉普拉斯矩阵为啥被定义成 ?这玩意为什么冠以拉普拉斯之名?为什么和图论有关的算法如此喜欢用拉普拉斯矩阵和它的特征值?最近读论文的时候,刚好趁机温习了一下相应的内容,寻本朔源一番,记录下来,希望大家阅
5年0个月前
· 比数学书容易看懂
phpskycn
机器学习
5年5个月前
18638
4
在Windows10下编译Tensorflow-GPU 1.12 + CUDA10.0
背景通过pip直接安装的Tensorflow-GPU是基于CUDA9.0的,并且不支持AVX2指令集,因此打算尝试自行编译基于CUDA10.0并且支持AVX2的Tensorflow-GPU。通过前期调研可知,当前版本的Tensorflow可以编译出基于CUDA10.0的版本。环境CPU:AMD Ryzen ThreadRipper 1950XRAM:4 * DDR4 2400 8GBSSD1:Sa
5年4个月前
· 是GPU版本,这个提示似乎是AVX2的问题
Jason·Kamking·Black
机器学习
5年6个月前
13461
13
小小少年不可欺之人工智能艰辛的成长记录(跟踪贴)
天空一声巨响,楼主闪亮登场~~人们都说,人工智能是大人们才可以驾驭的东西,只有苦闷的程序员才可以搞定他们。身为中国好少年的我,在一个电闪雷鸣的下午立下flag:我一定要玩转人工智能! 楼主可不想被雷神的裤衩批到于,于是楼主风餐露宿,兢兢业业的学习了半年的人工智能 那么何为人工智能?人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应
6个月29天前
· 我最近这半年才开始学,已经学了两个月算法了,数学挺折磨人的,要是当初好好学数学就好了,现在要捡起来重新学🙃
Aromatisation
机器学习
6年0个月前
15547
25
关于这种带有斑点图片的处理
这是一张带有噪点的图片,想识别某种特征(比如特定形态的天体),极为困难。现在谁有办法将这种东西处理好(发个算法哈)?接下来有6个例子,是望远镜拍到的
5年10个月前
· 如果是白噪声的话可以试试用小波做,有一定的效果,或者用fft也行,手动调想要滤除的频率呗
novakon
机器学习
6年4个月前
3
17992
机器学习研究的感悟
我从16年10月开始接触机器学习。以独立研究工作者的身份,实验从早做到晚。17年10月份又参加了个RL比赛(具体搜Learning to Run),忙得昏天黑地。 AI是一个发展飞快的领域。 做前沿研究,辛苦且不论,投入产出比低得吓人。 图像特征提取+识别,目前的主流方法是CNN,CNN像积木一样,可以以无穷多的方式组合成一个完整的神经网络,但是只有某些特定的组合方式,在经过训练后能达到较好的性
randomized
机器学习
6年5个月前
1
12822
2
[科创A基金|CNNIC]阶段成果报告 更宽模型、更少参数带来的更优效果
1导言 深度学习正在努力让神经网络变得越来越深 [13],因为更深的模型意味着更复杂的处理带来的更好的分类性能,诸如 [4] 等研究已经把神经网络成功地训练到了一百多层。但是我们却把目光放在让模型更宽上,因为我们认为神经网络在这一方向上还有很多的性能供我们挖掘,同时更宽的模型能够更好地并行化以利用计算能力提升带来的红利。 前人已经在这个方面做了许多的重要的工作,Ensemble-based cla
6年4个月前
· 楼主的代码是raw tensorflow,实在是太难阅读了……如果我没有理解错的话,楼主把主卷积神经网络的每一个点附近的卷积操作(从patch到pixel),替换成了一个更小的卷积神经网络。造成了计算量的爆炸,使得此架构不实用。楼主没有证明(也没有说明),使用这个架构的necessity 或者 justification(一定要分解成单步卷积吗?因为大卷积套小卷积,等效于两个大卷积)尤其是,即便加
我说要有光
机器学习
6年8个月前
13804
1
Dueling DQN 这种结构的神经网络每轮训练需要两次吗?
上面的是普通的神经网络,每轮训练通常只需要进行一次,但在遇到类似于 Dueling DQN 这种结构的神经网络时应该如何训练呢?需要在1和2分别推一次?其中一条只需要推一半就好?或者是有什么神奇的函数可以把它们重新聚合起来之后一次推回去?
6年8个月前
· 正向:计算->计算->两个分叉分别计算->合并(相加或者concat)->计算反向:梯度传递->两个分叉分别传递->合并(相加)->梯度传递->梯度传递总结:没有什么特殊的,如果某一输出被用在两个地方,由这两个地方传回来的梯度相加就可以了。
1aomegp9
机器学习
6年9个月前
10008
3
比特币的哈希算法能否被破解?
看了一个比特币原理的简单介绍视频(《想知道比特币(和其他加密货币)的原理吗?》),里面讲到,通过大量运算找出一个区块,这个区块的hash值恰好是前面有N个零的一串数(查了下现在的区块是18个零),然后将这个区块的hash值加入下一个区块中,再通过大量运算找出hash值前面有N个零的下一个区块,这样区块和区块之间就可以关联起来形成区块链。区块要记录上一个区块的hash数据,还有当前的交易数据,比如A
6年9个月前
· 应该先学《密码学入门》。。
ok520
机器学习
6年9个月前
3524
来一点关于人工智能-深度学习的文献
来一点关于人工智能-深度学习的文献大家看看喽希望大家开心
布布卡
机器学习
6年9个月前
12090
用matlab的guide写了个滞后校正的
不知道有没有用 程序写的比较烂
randomized
机器学习
7年1个月前
18035
1
现代神经网络发展
ReLU[1]与softplus[2] 图15ReLU与softplus的函数图像 ReLU可表示为 \( f(x)=max(0,x) \) 而softmax可表示为: \( f(x)=ln(1+e^x ) \) 其导数为: \( f^{'}(x)=e^x/(e^x+1)=1/(1+e^{-x} ) \) 这一类的激活函数主要是为了拟合神经元的单侧抑制输出,它们可以加快神经网络的训练速度,更早地
6年11个月前
· 感觉应该再说一下vgg的那几个模型的最近看cnn的时候发现这两个模型很好用的说用vgg的模型魔改照片简直一绝
reinhard
机器学习
7年2个月前
7170
4
为什么1965年机器定理证明上会 出现 无法证明 两个连续函数之仍是连续函数
在读人工智能历史,发现很多地方都有这样一个表述:“1965年,机器定理证明遇到瓶颈:计算机推了数十万步也无法证明两个连续函数之和仍是连续函数。”而1958年,已经有人“用计算机证明了《数学原理》 命题演算部分的全部220条定理”是由于那时的计算机对连续函数搞不定? 还是就是证明两个连续函数之和仍然是连续函数 这个命题比较特殊? 抑或是其他原因。求先贤指点。
7年2个月前
· 参考cas系统的历史
novakon
机器学习
7年4个月前
22841
3
Recent Advancement in RL and Robotics
很久不上了,上了写点干货。 You may have dreamed about having your own two-legged (bipedal) robot. Now you may came up with some names, like ASIMO from Honda, or Big Dog from Boston Dynamics. They've accumulated de
7年4个月前
· The course is now full, and enrollment has closed 哈哈 刚进去就发现了这个
568981484
机器学习
7年5个月前
5194
1
煎饼:vr头追难题解决
摄像头是小蚁的(拆开来看到Xbee,紫蜂通讯。直接买的小米VR,不准备做FPV。两块arduino nano,两块蓝牙主从一体模块,GY-85九轴传感器,舵机云台。硬件差不多布线完成了,软件方面参考XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/p/4445673292发现他arduino语句有问题因为煎饼还处于单片机跑马灯阶段,蓝牙更不懂,所以哪位程序猿帮我看看头追程序// Written by
7年5个月前
· 程序这是祖国版魔改的,感觉魔友自己对arduino的blink语句也是半罐子水,所以我也看的一团乱麻
Cirno
机器学习
7年5个月前
20194
11
[机器学习笔记#5] Neural Style 分析及实验
[机器学习笔记#4] Neural Style 算法分析及caffe实验 在之前的帖子中,楼主简要介绍了 Neural Style 算法的原理和实现思路,该方法2015年由三位德国科学家以一份tech report的形式提出,今年他们发表了一篇CVPR 论文。 在楼主随后的进一步实验中,发现当初好死不死选caffe是给自己挖了个大坑,caffe作为曾经占据科研界支配地位的工具,用来跑各种pre-
6年4个月前
· 我在这里贴一下我做的style transfer,技巧和楼主是一样的。当时是发在个人博客上的:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/site/on_learning/image/style_XXXXXXXXXXXml 具体的过程和解释也写在那边。 注意到图中噪声很大,这是因为VGG用了MaxPool,导致Adversarial Sample的机会出奇地多。这种噪声是有解决方案的,参
novakon
机器学习
7年5个月前
23732
4
最简单的中文机器学习教程
我之前在论坛发过一些机器学习的资源,但是这些资源比较难直接下手,必须要先学高数和概率论。那么我今天就把复杂的机器学习算法,写成高中数学形式。 问题:我有1000张猫的照片,1000张狗的照片,请训练一个系统,令其能够分辨猫和狗。 假如每张照片的大小是32x32,那么一张照片就有1024个像素,每个像素的亮度从0到1可变。我们把这1024个像素标记为x0, x1, x2....x1023. 这样,我
7年5个月前
· 感谢分享。。。
novakon
机器学习
7年6个月前
5
18966
5
为什么我要关注机器学习
下面是Geoff Hinton的《神经网络机器学习》课程视频的截图。 先别管这张图。为什么我要关注机器学习?在众多被冠以“机器学习”这样一个宣传噱头一样的名字的领域中,我最关注的是计算机视觉。对我而言,这一切的渊源都要追溯到2008年。 那时我和93°、小光还有很多网友都在关注一件很有趣的活动,叫做“爆吧”,也就是【大规模自动化贴吧灌水】的意思。当时的百度贴吧是全国人民旺盛精力的释放场所,有很多
2年9个月前
· 忽然感觉我成了抱着传统工程建模思维不放的老学究了。
novakon
机器学习
7年6个月前
1
7497
coursera课程:杰辛腾(Geoffrey Hinton)《神经网络机器学习》
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/watch?v=vVEju0zMCaA&list=PLoRl3Ht4JOcdU872GhiYWf6jwrk_SNhz9&index=44一共有78讲,主讲者是杰辛腾。杰辛腾从07年到16年一直都有在外演讲,其知名度既源自他对领域的辉煌贡献,也源自他不辞辛劳地往复奔波,很像C++的作者Bjarne Stroustrup为了推广他认为“正确”的编写高可靠
novakon
机器学习
7年6个月前
11242
5
中国大亨 1.0
我之前曾经写过文章,说未来社会的很多基础设施不再由政府提供,而是由非常庞大的科技企业提供。比如说大家不再去中国移动或者中国联通办手机卡,而是直接买华为的手机,里面内置了私有基带协议,直接接入华为的网络;大家的身份信息不再向政府登记、查询,而是直接接入BAT的API服务,等等。 现实总是来得比想象快。阿里刚刚发布了他们的新产品“公众趋势预测” XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/docu
7年5个月前
· 针砭时弊 这有点圈地自萌了社会阴暗面看得多了,就会发现“物质和精神的贫穷”是一切恶之根源,物质条件达不到,人是没有拥有资格善良 英国的公投,美国的总统,日本来回换的首相,里面都有各种PY交易,能够被操控的选举也就是个橡皮图章或许过几年我们就能看到贫困的魔鬼在非洲屠戮上亿人,然后大家就会开始怀疑人生了,,
novakon
机器学习
7年6个月前
7774
初探计算机视觉的三个源头、兼谈人工智能(转)
谈话人: 杨志宏 视觉求索公众号编辑 朱松纯 加州大学洛杉矶分校UCLA统计学和计算机科学教授 时间: 2016年10月 杨: 朱教授,你在计算机视觉领域耕耘20余年,获得很多奖项, 是很资深的研究人员。近年来你又涉足认知科学、机器人和人工智能。受 《视觉求索公众号》编辑部委托,我想与你探讨一下计算机视觉的起源,这个学科是什么时候创建的, 有哪些创始和代表人物。兼谈一下目前热门的人工智能
novakon
机器学习
7年6个月前
38911
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用机器视觉追踪四轴飞行器
//编辑:请往下翻,已经准备了视频素材。 //编辑:本文原标题为《四轴飞行器Training Examples》。 //编辑:tensorflow在windows上安装方法请往下翻。 //编辑:请往下翻,更新了数据集。 //编辑:请往更下翻,已经应用了新方案。 要训练就要有样例,没有样例就要自己造。 用Image Magick加一点点js脚本生成,一共1000张。 csv文件里面记录了每张图的文
5年1个月前
· 请问怎么用imagemagick生成的训练样本啊?可以分享一下代码吗?
randomized
机器学习
7年8个月前
18482
12
卷积神经网络实现
XXXXXXXXXXXXXXXXXX/mwsht/CNN 更新日志: 11/4 更改训练函数,权值生成函数,以及一些模型中的计算 train(train_label->LabelPtr[i].LabelData,0.0005,0.0005,0.0005); 11/15 更改权值改变函数,解决溢出问题。 w.d[i][l_1][j][k] +=eta*(sum/((last_m-a)*(last_
7年6个月前
· 现在代码已基本完成,在运算完成确认模型无误后我将添加MPICH支持。(也许是OpenACC)
novakon
机器学习
7年9个月前
6400
4
JavaScript: 梯度下降法拟合函数
环境是node 4.x 先定义一个函数: y = f(x) = 3x^2 + 2x 然后在 [-50,50) 上采样一组数据,并添加白噪声。 此时,input数组包含[-50,50)上的一组输入值,output数组包含对应的输出值。 问题:已知原函数的形式是 y = f(x) = ax^2 + bx,求 a 和 b。 首先定义我们的假设:y = p0x^2 + p1x,接受x为输入,以及par
7年8个月前
· js 有求梯度的库么?
Cirno
机器学习
7年9个月前
15360
4
[技术笔记&实验记录] Kalman Filter 公式推导
Kalman Filter 之前考虑做飞控玩,所以研究过一下 kalman filter相关的数学模型和实际使用,在此做个整理以及记录编程实验。 本来想归到之前的机器学习笔记中去,毕竟 kalman filter 是属于 Bayes' Filter 实际使用中的一个特例,跟机器学习中的Hidden Markov model (HMM) 有着牵不清扯不断的联系,其求解思路归结起来就是EM (Expe
7年9个月前
· ORZ,说好的调程序,结果推了一晚上公式。。。
Cirno
机器学习
7年10个月前
18249
[机器学习笔记#4] Neural Style 算法分析及caffe实验
2015 年德国的几位科研人员基于 google deep dream 的思路,提出了一种用 CNN自动生成带有特定艺术风格的图片的算法,发表了一篇名为A Neural Algorithm of Artistic Style的 tech notes, 可以说是 deep dream的美梦+艺术版本。 由于效果实在是太神奇,从那时起开始出现了很多利用此技术来美化用户图片的App和在线应用,比如手机
zx-16533
机器学习
7年10个月前
2
8088
4
[简单应用]利用sklearn进行乐曲音色分类
sklearn是python的一个ML库。其文档非常详细,详细程度可称教材级别。使用简便。 运作流程 音频输入==>STFT==>寻峰==>泛音提取==>使用sklearn进行聚类==>输出 有关STFT 本应用中由于输入的音频文件为44k的CD采样率,因此采用的STFT使用44100的原采样率,不再重新采样。并使用8000点的帧长度,步进2000点(即帧重叠6000点),使用hanning窗,以
7年10个月前
· 引用 琪露诺:这个好玩,做了STFT以后对音乐的处理跟图像处理很像了。回想起以前为了交作业抓学音乐的同学帮忙手动分析泛音的事了,因为坐标系的缘故,这里的……可不可以套和弦呢?乐曲里和弦的组成一般来说总是不变且有规律的,跑无规律(相比之下)单音的乐器除了人声,只占比较小的部分,从这个规律入手可能可以做部分训练
acmilan
机器学习
7年10个月前
13262
1
【资源】Matlab r2016a及Crack补丁Win64
来个China特色。。。勿喷。。。 仅供学习评估使用,请勿作为商业用途,侵删请联系版主或管理员 注意:只支持Windows 64位操作系统 磁力链接(包含Crack文件,请用迅雷下载):
7年10个月前
· 上传Crack补丁,如果磁力链接下载不下来可以下载这个:
Cirno
机器学习
7年10个月前
11829
[机器学习笔记#3] 简明Lagrange multiplier(拉格朗日乘数)讲义
[机器学习笔记#1]从 Logistic Regression 讲讲分类器和机器学习 [机器学习笔记#2] 一步步用 softmax Regression 实现手写字符识别 [资源分享]机器学习资料和常用工具汇总 (这次的笔记是为了以后的内容做准备,提前介绍一些基础数学知识,以便日后引用) 在机器学习中经常会遇到一类受限优化问题,要求某目标函数在限制条件下的最优值点。 最基本的一类问题可简述为:
Cirno
机器学习
7年10个月前
17178
10
转: Yann LeCun 主页上关于 Hinton 的段子
原文 初稿译者:@龙星镖局 友情指导:@winsty,@妖僧老馮, @jarszm,@潘布衣 郑重声明:本文素材是Yann LeCun 收集整理,英文链接。虽然是简单的翻译,但本文没有机器学习领域的深厚知识是领会不到精髓的。由于知识水平和美国文化理解不够,文中仍有多处自觉没有真正体会LeCun的幽默。欢迎大家能继续批评指正。译文中若有不当之处,是译者水平有限所致,跟指导者没有任何关系。 第0条 R
7年10个月前
· 形象生动
randomized
机器学习
7年10个月前
25805
9
神经网络结构概览
零、前言 神经网络是我这半年来研究的重点,它的接近完美的非线性非类能力和广泛的运用前景是我所期待的(要不然为什么研究那么久)。 于是乎,来给大家讲一讲几种主要的的神经网络结构。 可能大家会问神经网络到底是什么? 综合神经网络的来源、特点和各种解释,它可简单地表述为:人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统 [1] 。 嗯,有点教科书的古板,但讲的如此简洁、清楚。 一、M-P模型 知
7年9个月前
· 图中的深层卷积神经网络是一种较深层级的卷积神经网络,使用两台NVIDIA GTX 580 3GB GPU进行计算和训练(上下的层分别代表两显卡中不同的层),它验证了卷积神经网络在高层数方面的适用性及其优越性,在ILSVRC-2012 数据集中获得了37.5% 17.0%的Top-1 Top-5误差,可以说它运算速度快、分类能力好,具有极强的发展潜力。图中的神经网络类型按照名字来说应该是深度神经网络
phpskycn
机器学习
7年10个月前
18009
1
【资源】《机器学习》 PDF版
带有电子目录,清晰度比较差。 如果有更好的版本欢迎提供。 本地下载:
4年1个月前
· 谢谢,找了好久了。我以前有纸质书,弄丢了
novakon
机器学习
7年10个月前
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高维度——现代应用数学的核心挑战
所谓维度,指的是一个系统中自由变量的个数。高维(high-dimensional)问题是指系统中变量个数很多,以至于传统方法无法直接求解的问题。高维问题是现代应用数学、统计学、机器学习等领域中的核心挑战。可以说,目前前沿的学术报告中,十个有八九个和高维问题相关。高维问题在不同的领域中可以有不同的表述方式。使用逼近论的语言可以表述如下。假设我们需要逼近一个定义在\(d\)维欧式空间的有界子集上的函数
7年10个月前
· 对维度还没直观认识的同学,可以看看科教片《维度:数学漫步》(Dimensions: A Walk Through Mathematics【2008】,XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/Dim_regarder_ZH_XXXXXm),有中文字幕。虽然CG在今天看来只值5毛,还有尴尬的拟音,但毫不影响你与高维度的第一次完美邂逅。
Cirno
机器学习
7年10个月前
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[机器学习笔记#2] 一步步用 softmax Regression 实现手写字符识别
[机器学习笔记#1]从 Logistic Regression 讲讲分类器和机器学习 [机器学习笔记#3] 简明Lagrange multiplier(拉格朗日乘数)讲义 [资源分享]机器学习资料和常用工具汇总 上一笔记中我们讲了 logistic regression 的基本知识,实现了一个最简单的二分类器。这里再继续将其推广至更多类别的情形。 推广至多类别(multi-class)情形的 lo
7年10个月前
· 引用 novakon:这个例子所用的算法,很接近传统OCR。但由于MNIST都是手写字体,字形变化很大,所以直接用784维向量而不加处理(比如卷积!)的话,loss func 的收敛情况其实不佳(从模板中8与9的相像程度来……不急不急,NN 还没写呢。 另外回去看了一遍才发现9被我弄掉了,回头补上。
Cirno
机器学习
7年11个月前
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State-of-the-art Image Segmentation Method(with demo)
Conditional Random Fields as Recurrent Neural NetworksZ web demo:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/~szheng/crfasrnndemo Repost: Our work allows computers to recognize objects in images, what is distinctive a
bg8npk
机器学习
7年11个月前
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DL趣闻:如何使用黄记核弹来驱逐花园里施肥的猫咪
How One NVIDIAN Uses Deep Learning to Keep Cats from Pooping on His Lawn Everyone loves cats. No one loves cat poop. 原作者使用Nvidia TX1开发版配合监控摄像头,识别闯入自家花园并准备施肥的猫咪,控制花园喷水器工作将其驱逐出境。 原文链接 XXXXXXXXXXXXXXXXX
7年11个月前
· 以前看过一个用双目摄像头测距驱逐松鼠的,也很有趣,但这个先进了更多
Cirno
机器学习
7年11个月前
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[内含高能,慎入] Deep Dream 体验报告
Deep Dream 是google开发的一款对卷积神经网络结果进行可视化的程序,是基于caffe实现的。 要想在自己主机上运行Deep Dream,首先需编译安装caffe: XXXXXXXXXXXXXXXXXX/BVLC/caffe caffe 安装教程: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/XXXXXXXXXXXXXXXml Windows 用户版本: https
7年11个月前
· 这个东西最重要的是第一步,对比相似度,往后都是在第一步产生的错误数据上叠加错误然后放大了错误对比结果(虽然本来就没什么意义,纯好玩,不过倒是能知道机器到底对应了那几种东西到图里)。
Cirno
机器学习
7年11个月前
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[资源分享] Maybe the Best ML Textbook so far
推荐一本好书,尚未出版,但作者在撰写过程中全程同步更新章节内容,任人围观挑错,同时不断加入最新的科研进展。章节地址: XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXGithub: XXXXXXXXXXXXXXXXXX/HFTrader/DeepLearningBook想深入学习ML领域,这一本书足矣
7年11个月前
· 收了,感谢分享
平静推窗
机器学习
7年11个月前
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粒子群算法优化PID参数
其中被控对象模型可以通过系统辨识工具箱辨识得到粒子群算法程序简单,容易理解,可以用于很多参数优化问题
平静推窗
机器学习
7年11个月前
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遗传算法对PID控制器参数寻优
Simulink模型如下:采用ITAE指标作为指标函数,被控对象为带延时的一阶惯性环节附件中包括标准遗传算法和多种群遗传算法对PID参数寻优的m文件在MATLAB环境下运行需要提醒的是,为了加快运算速度,建议先开启并行计算,这样可以减少耗时50%以上
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专业介绍
Intelligence given, machines smarter.
主管专家
Cirno
Machine Learning, computer vision enthusiast Google
phpskycn
CV
专业公告
Matlab惯性制导工具箱
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warmonkey
13年7个月前
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