人工智能

机器学习之生成对抗网络(GAN)

每日一句交朋友不是让我们用眼睛去挑选那十全十美的,而是让我们用心去吸引那些志同道合的。目录每日一句一.为什么需要GAN?——传统生成模型的痛点与GAN的突破1.1 传统生成模型的核心痛点痛点1:生成数据质量低(源于“重构误差最小化”的局限)痛点2:生成过程不可控(源于“无条件生成”的局限&#xff09

第8章·分形

书名:代码本色:用编程模拟自然系统 作者:Daniel Shiffman 译者:周晗彬 ISBN:978-7-115-36947-5 总目录 第 8 章 分形 1、目录 8.1 什么是分形 8.2 递归 8.3 用递归函数实现康托尔集 8.4 科赫曲线和ArrayList技术 8.5 树 8.6 L系统 分形图 2、分形 本章我们主要学习自然几何背后的概念和模拟技

“图像”函数

机器视觉原理与案例详解 工控帮教研组编著 电子工业出版社 2020.7 ISBN 978-7-121-39084-5 一、“图像”函数 “图像”函数的作用是改善原图、突出所需特征、清除或消除不必要的特征。下面介绍几个常用的“图像”函数。 (1)CompareImage函数 CompareImage函数用于存储一个参考图像(又称模板图像),将产品图像与参考图像进行比较(标准化的差异操作),

单细胞 & 空间整合去批次方法比较

作者,追风少年i hello,大家好,没有最好,只有更好,因为单细胞这张关系网越来越大了。 今天继续回答粉丝提出的问题,关于多样本整合方式的问题,方式有很多种,我先把常见的列举出来,我们一一讨论。 常规方式:下面代码为官方代码,大家应该看过,每个样本进行预处理,找高变,整合的时候选择共有的高变基因 ifnb.list <- SplitObject(ifnb, split.by = "s

Kotlin Flow 背压和线程切换竟然如此相似

前言 上篇分析了Kotlin Flow原理,大部分操作符实现比较简单,相较而言背压和线程切换比较复杂,遗憾的是,纵观网上大部分文章,关于Flow背压和协程切换这块的原理说得比较少,语焉不详,鉴于此,本篇重点分析两者的原理及使用。 通过本篇文章,你将了解到: 什么是背压? 如何处理背压? Flow buffer的原理 Flow 线程切换的使用 Flow 线程切换的原理 1. 什么是背压? 先

Netty基础-NIO(一)

零、本文纲要 一、NIO三大组件 Channel Buffer Selector 二、Buffer 基础依赖 ByteBuffer使用 ByteBuffer结构 ByteBuffer常见方法 三、Buffer使用模拟 情景模拟 模拟还原数据 一、NIO三大组件 NIO,non-blocking io 非阻塞 IO Channel / Buffer / Selector 1. Chan

FMRI任务态数据SPM批处理_code操作

引言 此前先是总结了spm处理任务态数据的点击操作,后又结合dpabi进行了批量处理的改进。近两天学会了直接修改spmBatch的code,进行循环处理。比想象中的简单一些,所以这次完整的介绍一下只用SPM进行批量处理的操作方法。 一、SPM单个被试任务态数据的batch设置 这些设置在之前的文章中已经讲过就不再赘述。 这里纠正一个之前的错误,在batch中关联realign结果时,需要选择r

AI 对话高效输入指令攻略(二):关于豆包的指令

免责声明:该文章的所有样例只是测试,没有唆使大家利用AI抄袭作业!更没有宣传豆包。前言没有听不懂话的AI,只有不会调教AI的人。(自己瞎说的)当你把AI当人看之后,你就会发现,他是多么好用的高效工具。书接上文,接下来,我们先展示豆包的指令(Kim