|
Python
(72)
|
线性
(1)
|
可变对象
(1)
|
parallel
(1)
|
|
PyTorch
(43)
|
算法题打分
(1)
|
变量
(1)
|
pandas dataframe
(1)
|
|
numpy
(16)
|
竞赛
(1)
|
变分自动编码器
(1)
|
pandas
(1)
|
|
latex
(11)
|
空行
(1)
|
发论文
(1)
|
os.path
(1)
|
|
LSTM
(9)
|
稀疏矩阵
(1)
|
反池化
(1)
|
os
(1)
|
|
MATLAB
(8)
|
秩一张量
(1)
|
反向搜索
(1)
|
organization
(1)
|
|
可视化
(7)
|
秩
(1)
|
反卷积
(1)
|
one-vs-all classifier
(1)
|
|
sklearn
(7)
|
神经元个数
(1)
|
参数量
(1)
|
one-shot
(1)
|
|
矩阵微分
(6)
|
矩阵迹求导
(1)
|
参数更新
(1)
|
numpy array
(1)
|
|
matplotlib
(5)
|
矩阵补全
(1)
|
参数数目
(1)
|
ntu数据预处理
(1)
|
|
GNN
(5)
|
矩阵的迹
(1)
|
参数复制
(1)
|
ntu
(1)
|
|
GCN
(5)
|
矩阵的秩
(1)
|
参数初始化
(1)
|
NS方程
(1)
|
|
dataset
(5)
|
矩阵的正交三角分解(UQ、QR分解)
(1)
|
去除白色背景
(1)
|
np.where
(1)
|
|
transformer
(4)
|
矩阵满秩分解
(1)
|
协方差矩阵
(1)
|
np.max
(1)
|
|
PCA
(4)
|
矩阵求迹
(1)
|
协方差
(1)
|
np.loadtxt
(1)
|
|
Momentum
(4)
|
矩阵求导
(1)
|
协变量
(1)
|
np.dot
(1)
|
|
Markdown
(4)
|
矩阵方程
(1)
|
半监督
(1)
|
normal_
(1)
|
|
loss
(4)
|
矩阵布尔乘积
(1)
|
北京游记
(1)
|
normal
(1)
|
|
KL散度
(4)
|
矩阵初等变换
(1)
|
匈牙利算法
(1)
|
None
(1)
|
|
GPU
(4)
|
矩阵分解
(1)
|
包装问题
(1)
|
non-saturating nonlinearity
(1)
|
|
颜色
(3)
|
矩阵内积
(1)
|
包
(1)
|
nn.Module.children()
(1)
|
|
降维
(3)
|
矢量图
(1)
|
动态规划
(1)
|
nn.LSTMcell
(1)
|
|
神经网络
(3)
|
相机成像
(1)
|
动图
(1)
|
nn.Embedding
(1)
|
|
矩阵
(3)
|
相对内点
(1)
|
利用率
(1)
|
NMS
(1)
|
|
画图
(3)
|
相减
(1)
|
判定条件
(1)
|
NMI
(1)
|
|
教程
(3)
|
相关系数矩阵
(1)
|
判别模型
(1)
|
NMF
(1)
|
|
手写数字识别
(3)
|
相似矩阵
(1)
|
删除配置
(1)
|
NLLLoss
(1)
|
|
图像处理
(3)
|
直方图匹配
(1)
|
删除维度
(1)
|
NETWORK ARCHITECTURE
(1)
|
|
vscode
(3)
|
目标检测
(1)
|
删除元素
(1)
|
NCE
(1)
|
|
TensorFlow
(3)
|
目录操作
(1)
|
初等方阵
(1)
|
nan
(1)
|
|
Pycharm远程连接服务器
(3)
|
电脑没声音
(1)
|
创建包
(1)
|
NAG
(1)
|
|
mPA
(3)
|
生活
(1)
|
列宽
(1)
|
n-ucla数据集
(1)
|
|
Linux
(3)
|
生成模型
(1)
|
凸函数
(1)
|
multiple instance learning
(1)
|
|
骨架数据
(2)
|
生成对抗网络GAN
(1)
|
准确率
(1)
|
multi-task learning
(1)
|
|
迹
(2)
|
生成器
(1)
|
决策树
(1)
|
MSE
(1)
|
|
记录
(2)
|
状态转移矩阵
(1)
|
内存管理
(1)
|
MoF
(1)
|
|
计算机视觉
(2)
|
特征提取
(1)
|
内存映射
(1)
|
MNIST图片分类
(1)
|
|
计时
(2)
|
特征可视化
(1)
|
内存
(1)
|
mmap
(1)
|
|
范数
(2)
|
特征值和特征向量
(1)
|
全连接层
(1)
|
minmax_scale()
(1)
|
|
自监督
(2)
|
特征值
(1)
|
全概率公式
(1)
|
max-pooling
(1)
|
|
自定义数据集
(2)
|
牛顿法
(1)
|
全景分割
(1)
|
Matplotlib设置标题
(1)
|
|
聚类
(2)
|
爱因斯坦求和
(1)
|
克莱姆法则
(1)
|
matplotlib设置坐标轴
(1)
|
|
矩阵范数
(2)
|
熵
(1)
|
光流法
(1)
|
mat
(1)
|
|
爬虫
(2)
|
点到直线距离
(1)
|
先验概率
(1)
|
markov chain
(1)
|
|
混淆矩阵
(2)
|
激活函数总结
(1)
|
元素下标
(1)
|
markdown居中对齐
(1)
|
|
注释
(2)
|
深度补全
(1)
|
催稿
(1)
|
mAP
(1)
|
|
梯度下降法
(2)
|
深度聚类
(1)
|
傅里叶变换学习步骤
(1)
|
malicious software
(1)
|
|
标题
(2)
|
深度学习编译
(1)
|
做研究的方法
(1)
|
Lucas-Kanade算法
(1)
|
|
查看梯度
(2)
|
深度学习入门
(1)
|
假设检验
(1)
|
LSTM简单例子
(1)
|
|
显卡
(2)
|
深度学习
(1)
|
信息量
(1)
|
long-tail
(1)
|
|
总结
(2)
|
浮点数
(1)
|
使用方法
(1)
|
log_softmax
(1)
|
|
性格测试
(2)
|
测试集
(1)
|
余弦相似性
(1)
|
Local Binary Pattern
(1)
|
|
层级分类
(2)
|
泊松融合
(1)
|
何凯明
(1)
|
LLE
(1)
|
|
导出图
(2)
|
池化
(1)
|
低秩稀疏矩阵恢复
(1)
|
Lipschitz连续
(1)
|
|
对比学习
(2)
|
求解方法
(1)
|
位置编码
(1)
|
Linux服务器命令
(1)
|
|
审稿
(2)
|
求导
(1)
|
伪代码
(1)
|
linspace
(1)
|
|
学习率衰减
(2)
|
氨基酸
(1)
|
优化器
(1)
|
link algorithm
(1)
|
|
字典
(2)
|
正定矩阵的所有特征值都为正实数
(1)
|
任务窗口管理
(1)
|
LeNet
(1)
|
|
奇异值
(2)
|
正定矩阵
(1)
|
代码风格
(1)
|
LeetCode
(1)
|
|
命令
(2)
|
正定二次型
(1)
|
代码
(1)
|
learning rate
(1)
|
|
召回率
(2)
|
正则项
(1)
|
人工智能
(1)
|
LBP
(1)
|
|
反向传播
(2)
|
正则表达式
(1)
|
交叉熵
(1)
|
laplacian eigenmaps
(1)
|
|
卷积
(2)
|
正则化
(1)
|
互信息
(1)
|
Lapacian算子
(1)
|
|
华为
(2)
|
次梯度算法
(1)
|
二进制存储
(1)
|
L2 loss
(1)
|
|
刷LeetCode
(2)
|
次梯度
(1)
|
二次型
(1)
|
k均值
(1)
|
|
列表
(2)
|
次微分
(1)
|
二分图
(1)
|
knn
(1)
|
|
分类
(2)
|
欠完备字典、完备字典、超完备字典
(1)
|
乘积
(1)
|
KKT条件
(1)
|
|
写论文
(2)
|
模型蒸馏
(1)
|
主页
(1)
|
jupyter notebook
(1)
|
|
傅里叶变换
(2)
|
模型保存加载
(1)
|
中秋
(1)
|
JS散度
(1)
|
|
低秩矩阵
(2)
|
模型
(1)
|
中文
(1)
|
json
(1)
|
|
交替方向乘子法
(2)
|
梯度相加
(1)
|
中心化
(1)
|
ISP
(1)
|
|
交叉熵损失函数
(2)
|
梯度爆炸
(1)
|
中兴
(1)
|
ISOMAP
(1)
|
|
with
(2)
|
梯度消失
(1)
|
专注力
(1)
|
insert
(1)
|
|
visio
(2)
|
梯度下降
(1)
|
不变性
(1)
|
inf
(1)
|
|
video detection
(2)
|
核范数
(1)
|
下降
(1)
|
inductive bias
(1)
|
|
typora
(2)
|
样本不平衡
(1)
|
下确界
(1)
|
indicator vector
(1)
|
|
tsne
(2)
|
标签
(1)
|
上确界
(1)
|
in-place操作
(1)
|
|
sorted
(2)
|
标准型
(1)
|
三阶张量
(1)
|
implementation details
(1)
|
|
softmax
(2)
|
标准化
(1)
|
一行输出
(1)
|
ImageFolder
(1)
|
|
ReLu
(2)
|
查看权重梯度
(1)
|
zip
(1)
|
Image
(1)
|
|
rebuttal
(2)
|
查看权重
(1)
|
zero-shot
(1)
|
IEEE投稿
(1)
|
|
OpenCV
(2)
|
极大似然法
(1)
|
yolo
(1)
|
HR面试
(1)
|
|
multiview
(2)
|
条件概率
(1)
|
yield
(1)
|
hog
(1)
|
|
multimodal
(2)
|
权值衰减
(1)
|
with as
(1)
|
HMC
(1)
|
|
ml_collections
(2)
|
期望
(1)
|
windows键失效
(1)
|
Hierarchy constraints
(1)
|
|
mac
(2)
|
最小二乘解
(1)
|
while循环
(1)
|
Hex loss
(1)
|
|
kmeans
(2)
|
最小二乘法
(1)
|
where
(1)
|
hermite矩阵
(1)
|
|
k-means
(2)
|
最大匹配
(1)
|
WGAN中对KL散度和JS散度的描述
(1)
|
graph theory
(1)
|
|
IOU
(2)
|
显存优化
(1)
|
weakly supervised
(1)
|
graph
(1)
|
|
filter
(2)
|
时序预测
(1)
|
Wasserstein距离
(1)
|
grad-CAM
(1)
|
|
Excel
(2)
|
无监督
(1)
|
wae-mmd
(1)
|
grad_fn
(1)
|
|
dataloader
(2)
|
方阵的行列式
(1)
|
wae-gan
(1)
|
GoogLeNet
(1)
|
|
CPU
(2)
|
方阵特征值
(1)
|
vit
(1)
|
Google scholar
(1)
|
|
confusion matrix
(2)
|
整图分类
(1)
|
visio取消自动粘附
(1)
|
gmm
(1)
|
|
cnn
(2)
|
数据集
(1)
|
vgg16
(1)
|
glove词向量
(1)
|
|
clustering
(2)
|
数据规范化
(1)
|
VGG-16
(1)
|
getattr
(1)
|
|
batch_first=True
(2)
|
数据样本矩阵
(1)
|
VAE
(1)
|
gamma校正
(1)
|
|
batch normalization
(2)
|
数据库
(1)
|
userWarning
(1)
|
Gabor滤波器
(1)
|
|
鸢尾花数据集
(1)
|
数字字符转换
(1)
|
unicodedata
(1)
|
F值
(1)
|
|
鲁棒主成分分析
(1)
|
教师学生
(1)
|
t检验
(1)
|
Frobenius范数
(1)
|
|
高校排名
(1)
|
支持向量机
(1)
|
type
(1)
|
Frobenius 范数
(1)
|
|
高斯混合模型
(1)
|
摘要
(1)
|
Tucker积
(1)
|
forward
(1)
|
|
高斯噪声
(1)
|
搭建网络
(1)
|
Tucker分解
(1)
|
focal loss
(1)
|
|
骨架数据集
(1)
|
提取数据
(1)
|
try except
(1)
|
float精度对神经网络的影响
(1)
|
|
验证集
(1)
|
提取层结构
(1)
|
transformer综述
(1)
|
fit, fit_transform, transform
(1)
|
|
马尔科夫链
(1)
|
排列
(1)
|
transform()
(1)
|
fit_transform()
(1)
|
|
预训练模型
(1)
|
换行
(1)
|
torchvision.trasnsforms.Normalize()
(1)
|
find
(1)
|
|
预处理
(1)
|
损失函数
(1)
|
torchvision.transforms.ToTensor()
(1)
|
fill_
(1)
|
|
面试
(1)
|
指示向量
(1)
|
torch.tensor类型转换
(1)
|
feature map
(1)
|
|
非负矩阵分解
(1)
|
拟牛顿法
(1)
|
torch.nonzero
(1)
|
end
(1)
|
|
非线性
(1)
|
拟凸函数
(1)
|
torch.nn.Sequential
(1)
|
EM算法
(1)
|
|
非极大值抑制
(1)
|
拉格朗日对偶函数
(1)
|
torch.mul
(1)
|
empty_cache()
(1)
|
|
阻尼牛顿法
(1)
|
拉格朗日函数
(1)
|
torch.mm
(1)
|
dump
(1)
|
|
阶乘
(1)
|
拉普拉斯金字塔
(1)
|
torch.max
(1)
|
dtype
(1)
|
|
链表
(1)
|
拉普拉斯特征映射
(1)
|
torch.index_select
(1)
|
DTW
(1)
|
|
重建
(1)
|
投稿
(1)
|
torch.chunk()
(1)
|
dropout
(1)
|
|
酉矩阵
(1)
|
找idea
(1)
|
torch.cat
(1)
|
dog算子
(1)
|
|
邮件提醒
(1)
|
批标准化
(1)
|
top5准确率
(1)
|
docker
(1)
|
|
逻辑CPU
(1)
|
扩张卷积
(1)
|
top1准确率
(1)
|
DISC
(1)
|
|
递归
(1)
|
执行过程
(1)
|
tmux卡死
(1)
|
diffusion
(1)
|
|
逆矩阵
(1)
|
手动实现
(1)
|
tmux
(1)
|
DenseNet
(1)
|
|
适定、欠定、超定方程
(1)
|
性质
(1)
|
time
(1)
|
delete
(1)
|
|
迭代器
(1)
|
思维图
(1)
|
Tikhonov正则化
(1)
|
cv
(1)
|
|
连接服务器
(1)
|
快排
(1)
|
tensor与图像转换
(1)
|
csc_matrix
(1)
|
|
返回目录
(1)
|
循环神经网络
(1)
|
tensorboard
(1)
|
CrossEntropyLoss
(1)
|
|
近端梯度下降
(1)
|
循环
(1)
|
TCN
(1)
|
CPU GPU
(1)
|
|
运动捕捉
(1)
|
归一化
(1)
|
T-SNE
(1)
|
covariate
(1)
|
|
边框
(1)
|
强凸函数
(1)
|
t-product
(1)
|
counter
(1)
|
|
输出格式
(1)
|
张量的秩
(1)
|
sys.argv
(1)
|
cos距离
(1)
|
|
输出显示
(1)
|
张量局部赋值
(1)
|
SVM
(1)
|
cora数据集
(1)
|
|
输入格式
(1)
|
张量
(1)
|
SVD分解
(1)
|
contribution
(1)
|
|
软阈值迭代
(1)
|
引用
(1)
|
surrogate task
(1)
|
Contrastive Loss
(1)
|
|
软链接
(1)
|
异常处理
(1)
|
sup
(1)
|
contiguous
(1)
|
|
轨迹相似度计算
(1)
|
异常
(1)
|
subspace
(1)
|
conclusions
(1)
|
|
路经查询
(1)
|
广播机制
(1)
|
ssd
(1)
|
conclusion
(1)
|
|
跟踪
(1)
|
幂等矩阵
(1)
|
squeeze
(1)
|
colorbar
(1)
|
|
跑步
(1)
|
常用命令
(1)
|
sqrt()
(1)
|
cmu mocap
(1)
|
|
赋值
(1)
|
局部二值模式
(1)
|
spectral clustering
(1)
|
classification
(1)
|
|
贝叶斯回归
(1)
|
小波变换
(1)
|
Sobel算子
(1)
|
canny算子
(1)
|
|
贝叶斯公式
(1)
|
对比损失
(1)
|
size
(1)
|
can't open
(1)
|
|
谷歌浏览器
(1)
|
对数似然代价函数
(1)
|
SimCLR
(1)
|
call
(1)
|
|
谱聚类
(1)
|
对偶上升法
(1)
|
sift
(1)
|
c++
(1)
|
|
谱分解
(1)
|
实现二叉树
(1)
|
Siamese network
(1)
|
boosting
(1)
|
|
调用
(1)
|
实对称矩阵
(1)
|
shutil
(1)
|
bitshift
(1)
|
|
调参
(1)
|
实例分割
(1)
|
shape
(1)
|
beautifulsoup
(1)
|
|
课外书籍和视频
(1)
|
孪生神经网络
(1)
|
SGD
(1)
|
BCEWithLogitsLoss
(1)
|
|
读取txt数据
(1)
|
学习率
(1)
|
semantics
(1)
|
BCELoss
(1)
|
|
语言
(1)
|
存储系统
(1)
|
seed
(1)
|
batchsize
(1)
|
|
语法
(1)
|
字典排序
(1)
|
SciPy
(1)
|
bag of features
(1)
|
|
语义分割
(1)
|
字体
(1)
|
scikit-learn
(1)
|
axis
(1)
|
|
语义信息
(1)
|
子空间学习
(1)
|
sampler
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Pretext task
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**kwargs
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启发式
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ppt
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.to(device)
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缺点
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向量组的秩
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plt.ion
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.mul()和.mul_()
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综合素质测评
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向量空间
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PKU-MMD
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.exp()和.exp_()
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综合测试
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向量求导
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pip show
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.cuda
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组合
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向量微分
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PIL
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.add()和.add_()
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线性表
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向量
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pickle
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__name__=='__main__'
(1)
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线性结构
(1)
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后验概率
(1)
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permute
(1)
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__import__
(1)
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线性变换导数
(1)
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可变长度序列
(1)
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param.numel()
(1)
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__call__
(1)
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