模型的领域自适应代码

2024-09-01

迁移学习(Transformer)，面试看这些就够了！(附代码)

1. 什么是迁移学习迁移学习(Transformer Learning)是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中.迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题. 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴. 找到目标问题的相似性,迁移学习任务就

Android--WebView 自适应代码

//WebView自适应代码 private String getHtmlData(String bodyHTML) { String head = "<head>" + "<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width, initial-scale=1.0, user-scalable=no, maximum-scale=2.0\"> " +

基于html5背景图片自适应代码

基于html5背景图片自适应代码是一款背景不随滚动条滚动,会根据分辨率不同自动匹配对应的背景图片.效果图如下: 在线预览源码下载实现的代码. css代码: .jawbone-hero .jawbone-hero-image { position:absolute; background:transparent none no-repeat scroll 50% 0; background-size:cover; top:; bottom:; left:; right:; width:10

漫谈四种神经网络序列解码模型【附示例代码】 glimpse attention

漫谈四种神经网络序列解码模型[附示例代码] http://jacoxu.com/encoder_decoder/ [视觉注意力的循环神经网络模型]http://blog.csdn.net/leo_xu06/article/details/53491400

4.1 The Example Domain 领域示例代码

4.1 The Example Domain 领域示例代码 The examples will use some concepts those are used by GitHub, like Issue, Repository, Label and User, you are already familiar with. The figure below shows some of the aggregates, aggregate roots, entities, value object

LDA主题模型三连击-入门/理论/代码

目录概况为什么需要 LDA是什么 LDA的应用 gensim应用数学原理预备知识抽取模型样本生成代码编写本文将从三个方面介绍LDA主题模型--整体概况.数学推导.动手实现. 关于LDA的文章网上已经有很多了,大多都是从经典的<LDA 数学八卦>中引出来的,原创性不太多. 本文将用尽量少的公式,跳过不需要的证明,将最核心需要学习的部分与大家分享,展示出直观的理解和基本的数学思想,避免数学八卦中过于详细的推导.最后用python 进行实现. 概况第一部分,包括以下四部分. 为什么

jQuery解决iframe高度自适应代码

网上查了好多用着都不行,自己搞定了:在包含iframe的页面中加入以下脚本,基本思想是在iframe加载内容后重新设置高度,下面代码尽在IE6中用过,没在其他浏览器中测试. 代码如下: <script type="text/javascript"> <!-- $( function() { //iframe高度随内容自动调整 $('.main').load( function() { $(this).height($(this).contents().find(&qu

input文本框实现宽度自适应代码实例，input文本框

本章节介绍一下如何让一个文本框的宽度能够随着文本框中的内容的宽度增长而增长,也就是能够实现宽度自适应效果. 代码实例如下: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <meta name="author" content="http://www.100sucai.com" /> <title>www.100suc

兼容firefox的iframe高度自适应代码

网上关于iframe高度自适应的代码有很多,但比较杂乱,本文根据实用性整理了以下代码: JavaScript部分: 折叠JavaScript Code复制内容到剪贴板 <script type="text/javascript"> function SetCwinHeight(iframeObj){ if (document.getElementById){ if (iframeObj){ if (iframeObj.contentDocument && i

隐马尔科夫模型的Python3实现代码

下面给出计算隐马尔科夫模型的编程代码: from hmmlearn.hmm import GaussianHMM import datetime import numpy as np from matplotlib import cm, pyplot as plt import matplotlib.dates as dates import pandas as pd import seaborn as sns#导入模块 beginDate = ' endDate = ' data=DataAP

基于SKLearn的SVM模型垃圾邮件分类——代码实现及优化

一. 前言由于最近有一个邮件分类的工作需要完成,研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型.参照这位作者的思路(https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825),使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库(https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/)作为数据进行建模.并对代码进行优化,提升训练速度. 工作过程如下: 1,数据预处理,提取每一封邮件的内容,进行分词,数据清洗.

【机器学习】李宏毅——Domain Adaptation(领域自适应)

在前面介绍的模型中,一般我们都会假设训练资料和测试资料符合相同的分布,这样模型才能够有较好的效果.而如果训练资料和测试资料是来自于不同的分布,这样就会让模型在测试集上的效果很差,这种问题称为Domain shift.那么对于这种两者分布不一致的情况,称训练的资料来自于Source Domain,测试的资料来自于Target Domain. 那么对于领域转变的问题,具体的做法随着我们对于目标领域的了解程度不同而不同,主要有以下几种情况: 我们当前拥有少量目标领域的样本且含有标注:具体做法是取其中的

input文本框实现宽度自适应代码实例

代码实例如下: <!DOCTYPE html> <html><head><meta charset="utf-8"><meta name="author" content="http://www.51texiao.cn/" /><title>蚂蚁部落</title><script type="text/javascript">win

NPOI 列宽自适应代码示例

//列宽自适应,只对英文和数字有效 for (int i = 0; i <= maxColumn; i++) { sheet.AutoSizeColumn(i); } //获取当前列的宽度,然后对比本列的长度,取最大值 for (int columnNum = 0; columnNum <= maxColumn; columnNum++) { int columnWidth = sheet.GetColumnWidth(columnNum) / 256; for (int rowNum = 1

PSPnet模型结构的实现代码

1 import torch import torch.nn.functional as F from torch import nn from torchvision import models from utils import initialize_weights from utils.misc import Conv2dDeformable from .config import res101_path //金字塔模块,将从前面卷积结构提取的特征分别进行不同的池化操作,得到不同感受野以及

Skyline 二次实现单体化模型选择查询示例代码

<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>3dml的Feature对象选中和隐藏

【感知机模型】手写代码训练 / 使用sklearn的Perceptron模块训练

读取原始数据 import pandas as pd import numpy as np in_data = pd.read_table('./origin-data/perceptron_15.dat', sep='\s+', header=None) X_train = np.array(in_data.loc[:,[0,1,2,3]]) y_train = np.array(in_data[4]) 训练感知机模型 class MyPerceptron: def __init__(self

three.js中让模型自动居中的代码如下：

//load_Model为需要居中的3D模型 //原理是通过boundingBoxHelper 来计算模型的大小范围 var hex = 0xff0000; var MD_Length,MD_Width,MD_height;//记录长宽高 var BaxH = new THREE.BoundingBoxHelper(Load_Model,hex);//创建BoundingBoxHelper BaxH.update();//更新 scene.add( BaxH ); //添加到场景中 MD_Len

css自适应代码-iphone端

@media (device-height:480px) and (-webkit-min-device-pixel-ratio:2) {/* 兼容iphone4/4s */} @media (device-height:568px) and (-webkit-min-device-pixel-ratio:2) {/* 兼容iphone5 */ } @media (device-width:375px) and (-webkit-min-device-pixel-ratio:2) {/* 兼容i

隐马尔科夫模型介绍 HMM python代码

#HMM Forward algorithm #input Matrix A,B vector pi import numpy as np A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array([[0.5,0.5],[0.4,0.6],[0.7,0.3]]) O=np.array([0 ,1, 0])#T=3 #O=np.array([1 ,0, 1])#T=3 pi=np.array([0.2,0.4,0.4])

unity中UI的屏幕自适应代码

public void ScreenUISelfAdptation(Transform scaleUI) { float widthrate = UnityEngine.Screen.width / 1920.0f; float heightrate = UnityEngine.Screen.height / 1080.0f; float postion_x = scaleUI.GetComponent<RectTransform>().anchoredPosition.x * widthra

模型的领域自适应代码

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