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03-09-函数映射-连续性
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03-22-二阶偏导数与Hessian矩阵
03-08-函数映射-复合函数
03-26-多元多值函数-散度
08-07-最优化方法-约束优化
03-07-函数映射-多元函数
08-03-最优化方法-梯度降
09-03-不用显式升维-核函数
03-30-导函数定积分
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03-05-从样本到决策-函数映射
03-19-多元函数-雅可比矩阵
03-29-导函数不定积分
09-06-常见核函数-多项式核
03-17-求导法则
03-01-透过现象看本质-智能是函数
Ultralytics:YOLOV11将于20240930发布!我们一起来总结YOLOV3、V5、V8的变化以及对V11的猜测!
06-03-贪天之功-激活函数
06-01-你侬我侬-线性变换
04-14-变种多样-贝叶斯公式
01-16-看我36变-矩阵的逆(左逆、右逆)
02-03-相关性分离-马氏距离
03-20-拉格朗日中值定理
03-33-函数特征值与特征函数
09-04-核函数成立条件-Mercer定理
08-01-最优化离我们很近-生活处处是优化
03-25凸函数成立的二阶充要条件
03-12-函数映射-凸性
01-15-看我36变-秩与初等变换
04-01-不确定性推理-贝叶斯网络
08-08-最优化方法-约束优化举例
04-11-预见未知-卡方分布
04-02-一切皆有可能-概率
01-25-换个角度看矩阵正定性
04-12-预见未知-t分布与F分布
05-04-简约不简单-决策编码
YOLOV11改进详细分析(改进前必看),每个部分(Backbone、Neck、Head....)有哪些地方可以改进?改进的时候要避免小白三件套!
01-23-分身有术-奇异值分解
08-06-最优化方法-拟牛顿法
计算机视觉基础:图像处理、图像分割、图像分类、图像检索、目标检测全详解,上交大教授带你一次学透彻!
03-13-函数映射-极值