因近红外光谱具有波长点多、谱带归属困难、光谱重叠严重及光谱分布结构未知等问题，在进行近红外光谱关键特征提取和数据特征空间映射时难以准确获知合适降维方法。为了解决该问题，本文对比分析了典型线性和非线性降维方法，并用烟叶近红外光谱数据从数据降维可视化和分类准确性识别率角度分别进行了实验验证。结果表明，线性降维算法，特别是PCA、LDA算法，比较适合应用于烟叶近红外光谱降维分析中，非线性降维算法因其泛化学习能力与推广能力差以及本征维数估计困难不适合应用于近红外光谱降维分析。

像素级对比学习 在Pytorch的论文提出了像素级对比学习的实现。 除了在像素级别进行对比学习之外，在线网络还将像素级别表示形式传递给像素传播模块，并向目标网络施加相似度损失。 他们在细分任务中击败了所有以前的非监督和监督方法。 安装 $ pip install pixel-level-contrastive-learning 用法 下面是一个示例，说明了如何使用该框架进行Resnet的自我监督训练，并获取第4层（8 x 8个“像素”）的输出。 import torch from pixel_level_contrastive_learning import PixelCL from torchvision import models from tqdm import tqdm resnet = models . resnet50 ( pretrained = True ) learn

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VCSEL及其与其他光源的一些对比，初步介绍了VCSEL一下技术。

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