突破编程_C++_C++11新特性（function与bind绑定器）
numbers.end(), print_lambda); return 0; } 1.4 可调用对象的类型 在 C++ 中，可调用对象的类型通常不是直接可以使用的，但是可以使用 std::function 来包装它们，使得可调用对象的类型变得统一。 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <function...
基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
效果图预览 2.算法运行软件版本 3.部分核心程序 4.算法理论概述 4.1卷积神经网络（CNN）在时间序列中的应用 4.2 长短时记忆网络（LSTM）处理序列依赖关系 4.3 注意力机制（Attention） 4.4GA优化 5.算法完整程序工程 1.算法运行效果图预览 优化前： 优化后： 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.部分核心程序 ............................
读《Cheating Depth: Enhancing 3D Surface Anomaly Detection via Depth Simulation》
WCAV2024 摘要&引言 RGB骨干：某些表面异常仅在RGB中实际上仍然是看不见的，因此需要合并三维信息（确实重点在于“合并”，单纯看例子里的深度图片也看不出来异常在哪里，但是和rgb overlay之后就明显一些了）。在工业深度数据集上重新训练RGB骨干，这是为更快的密集输入处理而设计的，由于足够大的数据集的可用性有限而受到阻碍。 点云骨干：一般的点云数据集并不能很好地表示工业设置的深度外观分布（...
Machine Learning ---- Cost function
The most important step in building a linear regression model is to construct a cost function, as the cost function tells us how well the model is done, so that we can try to fit the parameters of...
GEE错误——Dictionary does not contain key: VV_stdDev.
错误 ComputedObject (Error) Dictionary.get: Dictionary does not contain key: VV_stdDev. Line 39: Dictionary.get: Dictionary does not contain key: VV_stdDev. 主要解决方案是检查字典中是否包含键"VV_stdDev"的拼写是否正确。如果确保拼写正确，可以尝试...
java中的集合（Collections）“线程安全”是什么？有哪些线程安全的集合工具
文章目录 前言一、什么是线程安全？二、线程不安全的示例三、解决集合线程不安全的方案1、synchronized关键字2、lock机制3、java.util.Collections工具4、commons-collections工具5、guava工具 总结 前言 在Java开发中，集合是最常用的API之一，JDK提供的集合也是非常强大，在实际的开发中能很方便的解决很多需求问题。但是经常会听到“集合线程安全”...
机器学习 - 创建一个PyTorch classification model
type(torch.float)y = torch.from_numpy(y).type(torch.float) 之后，将数据分成训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, ...
面向对象【Annotation注解】
文章目录 注解概述 注解与注释 常见的 Annotation 最基本的注解使用 @Override @Override @SuppressWarnings 元注解 @Retention @Target @Documented @Inherited 自定义注解 格式 定义 使用 注解概述 注解与注释 注解和注释是两种完全不同的概念。 注释是对代码的说明和描述，它们不会影响程序的执行逻辑。 注解则是一种元数...
【文献阅读】A Fourier-based Framework for Domain Generalization（基于傅立叶的领域泛化框架）
插值。在原始图像和增强图像的预测之间进一步引入了一种称为co-teacher正则化的双形式一致性损失。在三个基准上进行的大量实验表明，所提出的方法能够达到最先进的领域泛化性能。 1. Introduction 在过去的几年里，深度学习在各种任务上取得了巨大的进步。在训练和测试数据共享相同分布的假设下，深度神经网络(dnn)在广泛的应用中显示出巨大的前景[19,11,13]。然而，dnn对于分布外数据的泛化...
即插即用篇 | YOLOv8 引入 NAM 注意力机制 | 《NAM: Normalization-based Attention Module》
论文名称：《NAM: Normalization-based Attention Module》 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2111.12419.pdf 代码地址：https://github.com/Christian-lyc/NAM 文章目录 1 原理 2 源代码 3 添加方式 4 模型 yaml 文件 template-backbone.yaml template-sm...