我就废话不多说了,直接上代码吧! import torch import torch.nn.functional as F import numpy as np from torch.autograd import Variable ''' pytorch实现focal loss的两种方式(现在讨论的是基于分割任务) 在计算损失函数的过程中考虑到类别不平衡的问题,假设加上背景类别共有6个类别 ''' def compute_class_weights(histogram): classWeights = np.ones(6, dtype=np.float32) normHist =
2022-05-06 18:55:55 49KB al c cal
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Multilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_dielectric_K_CalMultilayer_die
2022-05-06 14:08:51 532KB Multilayer_diele
这是一个十分常见的问题,用 typeof 是否能准确判断一个对象变量,答案是否定的,null 的结果也是 object,Array 的结果也是 object,有时候我们需要的是 “纯粹” 的 object 对象。如何避免呢?比较好的方式是: console.log(Object.prototype.toString.call(obj) === "[object Object]"); 使用以上方式可以很好的区分各种类型: (无法区分自定义对象类型,自定义类型可以采用instanceof区分) console.log(Object.prototype.toString.call("jerry"
2022-02-23 09:34:00 43KB al c cal
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Vue项目不能使用localhost:8xx0进入项目,但是将localhost替换为127.0.0.1却可以进入。 解决办法: 进入文件 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts 用记事本打开 hosts 文件进行编辑,看看文件里是否有 127.0.0.1 localhost localhost 127.0.0.1 如果没有的话就加上,具体加入位置如下 # 127.0.0.1 localhost # ::1 localhost //加上的代码 127.0.0.1 localhost localhost 127.0.0.1 127.0.
2022-02-11 20:23:50 73KB al c cal
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圆柱几何特征的非常基本的计算,一个简单的绘制。
2022-01-29 19:08:35 1KB matlab
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更多专业的人工智能相关文章,微信搜索  : robot-learner , 或扫码   自2014-2015到2018-2019的五个流感季节中,该美国大学研究团队的模型连续5年对美国流感趋势预测最准。   准确预测当年的流感季节发生趋势对经济民生有重要意义,比如对流感高峰何时到了的准确判断有助于合理安排疫苗的研发和生产。   首先为了达到预测的目的,我们需要有历史数据。自1997-1998流感季以来,美国疾病控制和预防中心(CDC)建立一个横跨全国50个州2900多家门诊中心的监测系统。每一周,这些门诊中心自愿上传就诊数量中涉及流感的比例数据。根据各地上传数据,CDC结合各地人口数量,最后
2021-12-25 09:35:41 100KB al c cal
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将cad图中点坐标按照程序设置要求自动导出到excel表中.带有一定算法,请自行学习研究
2021-11-09 11:53:01 31KB cal
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自己实现类似cal函数的shell程序。
2021-10-31 19:23:23 2KB shell 月历 cal
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安川motoman机器人的在线通讯库,moto cal手册,支持在线传输机器人文件,获取机器人状态
2021-10-25 15:54:51 1.84MB 机器人 安川 motoman 代码下载
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matlab eof代码使用 MATLAB 从 SST 计算 Nino3.4、AMO 和 PDO 指数 这是一个关于使用海面温度计算Nino3.4、AMO和PDO指数的教程。 数据说明 这里有1950-2018年的HADISST(828个时间点),还有ENSO ONI指数、AMO指数、长期ERISST衍生的PDO指数,用来评价我们的计算是否正确。 这里用于生成 Nino3.4、AMO 和 PDO 的代码由我编写,EOF 代码由 Chad A. Greene 编写。 分步代码 让我们首先加载 SST。 %% Load data sst=NaN(360,180,828); for i=1950:2018 file_here=['sst_' num2str(i)]; load(file_here); sst(:,:,(1:12)+(i-1950)*12)=sst_here; end 然后我们使用enso34函数计算 Nino3.4 指数。 这个函数只需要4个变量, sst是3D海sst数据集(lon - lat - Time), t是(Time, 2)大小的矩阵,两列分别对应对应的年月, l
2021-10-07 18:37:36 126.17MB 系统开源
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