Публикации по теме 'simulation'
Реконструкция плоской волны произвольной поляризации на основе сферических векторных волн
Другой взгляд на подход к разложению решений уравнений Максвелла в трехмерном классическом рассеянии света с помощью python.
Введение и мотивация
Разложение является важным понятием в электродинамике. Если кого-то интересует только дальнее поле (например, комптоновское рассеяние), для этой цели достаточно разложения Фурье, потому что большая часть исходящих длин волн затухает / затухает (например, решения функций Бесселя).
Однако, если кого-то интересует рассеяние в ближней зоне,..
Синтетические данные для компьютерного зрения: преодоление разрыва между симуляцией и реальностью
Синтетические данные относятся к любым данным, которые генерируются исключительно с помощью вычислений, а не измеряются непосредственно датчиком в реальном мире. Использование синтетических данных имеет много преимуществ: специалисты по машинному обучению имеют явный контроль над своим набором данных, могут генерировать почти бесконечные обучающие выборки, и им не нужно выполнять трудоемкий процесс маркировки каждой выборки. В этой статье мы представляем распространенную проблему,..
Вопросы по теме 'simulation'
Среднее и стандартное отклонение векторов коэффициентов с использованием R?
Как я могу рассчитать среднее значение и стандартное отклонение каждого из коэффициентов для модели N = 1000 MLR, используя R? Вот моя функция:
simfun <-...
29.04.2024
Моделирование лесного пожара в Octave или Matlab
На этой странице https://courses.cit.cornell.edu/bionb441/CA/forest.m
Я нашел код под названием «Лесной пожар». Я пытаюсь понять, как этот код работает в образовательных целях.
Вот правила:
Ячейки могут находиться в 3 различных состояниях....
22.03.2024
Как имитировать шумовой пик Гаусса на изображении
У меня есть система, которая выглядит как довольно зашумленное изображение с одним объектом, который выглядит как предположительно пик Гаусса. Я хотел бы написать симулятор среды для проверки алгоритма, но я не могу придумать чистый способ добавить...
26.04.2024
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..