与#学习#相关的内容第4页 - PmDaddy

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tensorflow学习率指数衰减ExponentialDecay的参数介绍与使用方法

本文介绍在tensorflow库中，用于动态调整神经网络的学习率的一种方法——指数衰减ExponentialDecay()策略的参数含义及其具体用法~

SMOTE与SMOGN算法R语言代码

本文介绍基于R语言中的UBL包，读取.csv格式的Excel表格文件，实现SMOTE算法与SMOGN算法，对机器学习、深度学习回归中，训练数据集不平衡的情况加以解决的具体方法~

深度学习论文翻译解析（二十三）：Segment Angthing

论文标题：Segment Angthing 论文作者： Alexander Kirillov Eric Mintun Nikhila Ravi Hanzi Mao... 论文地址：2304.02643 (arxiv.org) 声明：小编翻译论文仅为学习，如有侵权请联系小编删除博文，谢谢！小编是一个

R语言将多景遥感影像拼接在一起的方法

本文介绍基于R语言中的raster包，遍历文件夹，读取文件夹下的大量栅格遥感影像，并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合，使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法~

可视化学习：如何用WebGL绘制3D物体

在学习2D绘图的时候，我们提过很多次关于GPU的高效渲染，但是2D图形的绘制只展示了WebGL部分的能力，WebGL更强大的地方在于，它可以绘制各种3D图形，而3D图形能够极大地增强可视化的表现能力。相信很多小伙伴都对此有所耳闻，也有不少人学习WebGL，就是冲着它的3D绘图能力。接下来，文本就用一...

达到学习前端的一种心流状态

我是一名本科应届生，如今在武汉的一家技术公司做前端开发，想必很多人也跟我一样学历不是很高，但是对前端开发有着一腔热血，也可以说是热爱，我没有太多资格来议论关于开发技术上的种种困难点，我分享是对前端学习的一种心境。我学习前端已经有三年的时间了，前端主流框架Vue，React，Node也都成为了我生活

基于FileZilla上传、下载服务器数据的方法

本文介绍FileZilla软件的下载、配置与使用方法。在之前的博客中，我们提到了下载高分遥感影像数据需要用到FTP（文件传输协议，File Transfer Protocol）软件FileZilla；这一软件用以在自己的电脑与服务器之间相互传输数据，在进行下载科学数据、网站开发等等操作时，经常需要

设计模式学习（二）工厂模式——抽象工厂模式+注册表

目录前言使用简单工厂改进使用注册表改进参考文章前言在上一篇文章中我们提到了抽象工厂模式初版代码的一些缺点：①客户端违反开闭原则②提供方违反开闭原则。本文将针对这两点进行讨论使用简单工厂改进对于缺点①，我们可以使用简单工厂的思路来改进抽象工厂的初版代码。对于上一篇文章中的例子，我们去除Came

ENVI无缝镶嵌、拼接栅格数据的方法

本文介绍基于ENVI软件，利用“Seamless Mosaic”工具实现栅格遥感影像无缝镶嵌的操作。在遥感图像镶嵌拼接：ENVI的Pixel Based Mosaicking工具操作方法这篇文章中，我们介绍了在ENVI软件中通过“Pixel Based Mosaicking”工具实现栅格遥感影像的

设计模式学习（二）工厂模式——抽象工厂模式

目录背景抽象工厂模式优点与缺点参考文章背景现在我需要开发一个相机操作模块，它可能在Windows下运行，也可能在Linux下运行。由于在厂家提供的SDK中，Windows下的SDK和Linux下的SDK是有区别的，因此对于一个品牌的相机，我们要创建两个类去封装这两个不同平台下的API。我们先使

核对不同文件夹所含内容的差异并提取缺失内容：Python代码

本文介绍基于Python语言，以一个大文件夹作为标准，对另一个大文件夹所包含的子文件夹或文件加以查漏补缺，并将查漏补缺的结果输出的方法~

对Transformer的一些理解

在学习Transformer这个模型前对seq2seq架构有个了解时很有必要的先上图输入和输出首先理解模型时第一眼应该理解输入和输出最开始我就非常纠结有一个Inputs，一个Outputs(shift right)和一个Output Probabilities，首先需要借助这三个输入/输出来

机器学习（四）——Lasso线性回归预测构建分类模型（matlab）

Lasso线性回归（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种能够进行特征选择和正则化的线性回归方法。其重要的思想是L1正则化：其基本原理为在损失函数中加上模型权重系数的绝对值，要想让模型的拟合效果比较好，就要使损失函数尽可能的小，因此这样

机器学习（三）——K最临近方法构建分类模型（matlab）

K最临近（K-Nearest Neighbors，KNN）方法是一种简单且直观的分类和回归算法，主要用于分类任务。其基本原理是用到表决的方法，找到距离其最近的K个样本，然后通过K个样本的标签进行表决，预测结果给出的标签是表决多的一方。在使用K最临近方法的时候，有两个方面可调：一是K值的大小，K一

R语言遍历文件夹求取其中所有栅格文件的平均值

本文介绍基于R语言中的raster包，遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像，分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值，并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法~

配置h5py、netCDF4库的方法：Anaconda环境

本文介绍基于Anaconda环境，下载并安装Python中h5py与netCDF4这两个模块的方法。在Python语言中，h5py与netCDF4这两个模块是与遥感图像处理、地学分析等GIS操作与算法等研究息息相关的模块，应用较为广泛。其中，h5py主要用以处理跨平台数据储存文件——.hdf5或.

GIS数据获取：土地利用与土壤属性、DEM、水体水系数据

本文对目前主要的土壤属性、地表覆盖、数字高程模型与水体水系矢量数据获取网站加以整理与介绍。本文为“GIS数据获取整理”专栏中第三篇独立博客，因此本文全部标题均由“3”开头。本文对目前主要的土地、土壤、高程、水体数据获取网站加以整理与介绍。 3 土地土壤数据 3.1 土壤属性数据 3.1.1 HWS

可视化学习：如何生成简单动画让图形动起来

在可视化展现中，动画是强化数据表达，吸引用户的重要技术手段，本文将介绍动画的三种实现形式，以及如何具体地在HTML/CSS和Shader中去实现动画。

机器学习（一）——递归特征消除法实现SVM（matlab）

机器学习方法对多维特征数据进行分类：本文用到非常经典的机器学习方法，使用递归特征消除进行特征选择，使用支持向量机构建分类模型，使用留一交叉验证的方法来评判模型的性能。构建模型：支持向量机（Support Vector Machine，SVM）；特征选择：递归特征消除(Recursive Feat

GIS数据获取：气象数据免费下载网站

本文对目前主要的气象数据获取网站加以整理与介绍。本文为“GIS数据获取整理”专栏中第二篇独立博客，因此本文全部标题均由“2”开头。本文对目前主要的气象、气候数据获取网站加以整理与介绍。 2 气象数据 2.1 全球气象数据 2.1.1 WorldClim 网址：https://www.worldcl

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