寫得真好啊，請教一下，能從形式化的角度理解domain adaptation的條件概率相同但是邊緣分布不同了，怎么去直觀得理解呢，比如一個例子
遷移學習中的條件概率分布與邊緣概率分布在遷移學習中，一個熱門的研究方向是領域自適應（Domain Adaptation）。在領域自適應的定義中，涉及到條件概率分布與邊緣概率分布，先就其定義解釋如下。 首先定義聯合...
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iNav飛控使用指導
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Linux USB攝像頭使用一、使用V4l2工具調試攝像頭 1.v4l2-ctl 常用操作 2.v4l2-ctl 命令 3.usb攝像頭與video匹配 linux系統(tǒng)接上usb攝像頭會出現/dev/v...
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Thanks for your great work!
基于深度相機 RealSense D435i 的 ORB SLAM 2
相比于上一篇文章，這里我們將官方給的 rosbag 數據包替換為來自深度相機的實時數據。之所以選擇 Intel RealSense 這款深度相機，僅僅是因為它是最容易買到的。...
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【Python魔術方法】迭代器(__iter__和__next__)
python里面有很多的以__開始和結尾的函數，利用它們可以完成很多復雜的邏輯代碼，而且提高了代碼的簡潔性，本文主要總結了迭代器用到的魔術方法，并且主要以代碼例子進行解釋。 ...
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linux opencv4.2
cmake -D CMAKE_BUILD_TYPE=RELEASE -D CMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local -D INSTALL_C_EXAMP...
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確實有精度損失的問題，opencv有沒有變換矩陣
OpenCV矩陣與Eigen矩陣相互轉換
一、OpenCV與Eigen的交互 OpenCV矩陣結構為：cv::Mat，或者cv::Mat_等，當需要與Eigen的矩陣結構相互轉換時主要使用函數： cv::eigen2...
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NLP必讀 | 十分鐘讀懂谷歌BERT模型目錄 一、前言 二、如何理解BERT模型 三、BERT模型解析 1、論文的主要貢獻2、模型架構3、關鍵創(chuàng)新3、實驗結果 四、BERT模型的影響 五、對BERT模型的觀點 六、...
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深度學習（9）-word embeddingWord Embedding 在自然語言處理中詞向量是很重要的，首先介紹一下詞向量。之前做分類問題的時候大家應該都還記得我們會使用one-hot編碼，比如一共有5類，那么屬于...
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深度學習（7）深入理解dropout目錄： Dropout簡介 1.1 Dropout出現的原因 1.2 什么是Dropout 2. Dropout工作流程及使用 2.1 Dropout具體工作流程 2.2 D...
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深度學習（6）tensorflow-summary for tensorboard
tensorboard 作為一款可視化神器，可以說是學習tensorflow時模型訓練以及參數可視化的法寶。 而在訓練過程中，主要用到了tf.summary()的各類方法，能...
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深度學習（8）深入理解pytorch的卷積池化及tensor shape的計算
卷積層 1、class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0...
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那您是看走眼了，我寫字寫了二十多年了
Ubuntu啟動錯誤——kernel panic not syncing vfs unable to mount root fs on unknown-block 0 0 – error
出現這種錯誤的原因多半是/boot盤空間不夠，你的Ubuntu內核做了許多的更新，而默認情況下，Ubuntu將保留舊的內核并將它們添加到可在Grub2啟動加載器菜單中啟動的可...
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Ubuntu啟動錯誤——kernel panic not syncing vfs unable to mount root fs on unknown-block 0 0 – error
出現這種錯誤的原因多半是/boot盤空間不夠，你的Ubuntu內核做了許多的更新，而默認情況下，Ubuntu將保留舊的內核并將它們添加到可在Grub2啟動加載器菜單中啟動的可...
個人介紹
就讀于山東大學計算機科學與技術學院，目前在北京大學和北京電影學院交流學習，對三維重建，機器人視覺，深度學習感興趣。
郵箱：bamboosdu@gmail.com
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