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Geomstats：机器学习中黎曼几何的 Python 包
我们介绍了 Geomstats，一个用于非线性流形计算和统计的开源 Python 工具箱，例如双曲空间、对称正定矩阵空间、变换李群等等。我们提供面向对象且经过广泛单元测试的实现。除此之外，流形还配备了黎曼度量族，以及相关的指数和对数映射、测地线和并行传输。统计和学习算法提供了在流形上进行估计、聚类和降维的方法。所有相关操作都被矢量化以用于批量计算，并为不同的执行后端提供支持，即 NumPy、PyTorch 和 TensorFlow，从而实现 GPU 加速。本文介绍了该软件包，将其与相关库进行了比较，并提供了相关的代码示例。我们表明，Geomstats 提供了可靠的构建块来促进微分几何和统计学的研究，并使黎曼几何在机器学习应用中的使用更加民主化。源代码可根据 MIT 许可证在 geomstats.ai 上免费获取。
Ashley Valentina Schwartz
科学学士学位劳德，应用数学08/2015 - 05/2019圣地亚哥州立大学，加利福尼亚州圣地亚哥，加利福尼亚州技能编程语言：高级：Python，R，Matlab | Other: C, C++, FORTRAN 90, Perl, SQL Machine Learning Libraries: Pytorch, Keras, Tensorflow, Scikit-Learn, NumPy Other Tools: Linux/Unix, Git/GitHub, LaTeX, ImageJ, Simpleware Dynamical Skills: software development, image analysis, numerical analysis, algorithm development, high performance computing (HPC), bioinformatics, statistical and数学建模行业经验定量系统药理学实习生06/2022–08/2022 Takeda Pharmaceuticals，定量转化科学（加利福尼亚州圣地亚哥）•开发了一种定量系统药理学（QSP）模型，以模拟帕金森氏病的神经病理学。•确定了治疗干预的最佳时间，以支持武田的神经科学跨学科计划。•使用定量技术，例如药代动力学和药效学（PK/PD）建模来翻译临床前
Sorahya Eugene简历
精确医学黑客马拉松 - 美国所有人的数据工程2024年10月●与团队合作开发乳腺癌风险的预测性线性回归模型●进行了深入研究，并创建了一个全面的项目计划，以实施融资数据库2024年5月 - 2024年5月 - 2024年7月 - 2024年7月，使用MySQL分析型数据库●提供了潜在的数据库●提供了潜在的数据库，并提供了我的SSQL分析数据库●数字分类2024年2月●在MNIST数字数据上，使用Keras，Numpy和Matplotlib构建了Python图像分类模型●从4x4中心的图像中提取的特征，用于数字分类●通过阈值进行分类●通过阈值进行分类，可实现使用训练，验证和测试精确的语言和Micrountion Emoprocess和Microunty Novermunt和Mictuly Novermuntion和Microunty NOVEMERDEMENBLY NOVEMED和MICTUCTY NOVEMERAMER EMOPORED● EMU8086中的ASM-86汇编代码使用VMware●翻译和分析的汇编指令到机器代码中以监视寄存器更改●修改了与硬件交互的修改代码，包括显示输出和内存地址
补充材料
Rameters：内核大小k∈{3，6，12，24}，学习率η∈{0。0001，0。001}，在训练nopt∈{10，100}期间重复使用相同的VMC样品的迭代次数和训练算法a∈{原始，深（L层），Symforce-Init，Symforce-traj}。对于a∈{原始的，symforce-init，symforce-traj}，我们使用l = f = 1，其中l表示CNN层的数量，F表示CNN过滤器的数量。，当a = deep（l层）时，我们遵循[1]进行f和l的选择。我们使用l∈{2，3，8}。对于2层CNN，我们使用f∈{1，8，16}，对于更深的CNN，我们使用f∈{8，16}。对于超参数调整，我们通过设置张量[2]和numpy [3]的隆起种子来运行每个设置5次，并使用不同的随机初始化。收集实验结果后，我们首先删除在5个运行中的任何一个中引起差异的Hy-Perparameter设置。然后，对于每个（a，l，k），我们选择导致基态能量相对误差的最小绝对值的超级反感器。
在不同...
摘要该项目的主要目的是检测车辆的数字并显示相应的车辆号码。该项目的动机源于需要在现实世界中有效执行的可靠数字检测系统。现有技术经常难以应对不同的照明情况，例如昏暗的区域，这可能会导致错误或错过的检测。此外，数字板的不利角度可能会使检测问题更糟。该项目的问题陈述是开发一个数字板检测系统，该系统能够在车辆上准确定位数字板，而与盛行的环境条件无关。为了实现这一目标，我们采用了一种多阶段方法，将计算机视觉技术和图像处理方法结合在一起。我们提出的方法包括三个阶段，其中包括：预处理，特征提取和文本提取关键字：机器学习，计算机视觉，图像处理，特征提取。1。简介该项目旨在开发一个能够在不同环境条件下进行准确操作的强大车辆板检测系统。将采用高级图像处理技术来应对诸如不同照明，不同角度和车速的挑战。该系统的成功实施具有改善交通管理，执法和智能运输系统的潜力。2。通过增强数字检测功能，该项目旨在为更安全的道路和更有效的运输系统做出贡献，从而使其成为依靠准确可靠的车辆识别的各个领域的资产。该项目的任务区域侧重于在车辆上的检测和定位，涉及使用图像处理技术，并涉及处理具有挑战性的环境因素，包括不同的照明条件，不同的车辆速度和不同角度的数字板。采用高级图像处理方法，例如边缘检测，自适应阈值和轮廓分析，即使在不利条件下，该系统也能够准确提取数字板。为了评估上述任务，我们使用了包括CV2，Numpy，Py Tesseract和Matplotlib在内的不同模块，其中CV2提供了处理和操纵图像的功能，Numpy提供了对多维阵列和数学功能的支持，用于在阵列上使用阵列，Py Tesseract，Py Tesseract用于读取文本和Matplotlib的可视化度。问题陈述车辆数板检测系统的当前状态揭示了阻碍其
ITCS 6010/8010高级计算机视觉课程提纲
课程描述计算机视觉涉及教学机器来解释和理解视觉世界，即图像和视频。在本课程中，学生将学习在现实世界中应用的高级计算机视觉算法。作为基于项目的课程，它通过使学生能够实施相关的计算机视觉算法来提供动手体验。此外，该课程将探讨视觉表示学习的最新方法。课程先决条件与ITCS 6169不同，本课程没有任何先决条件。但是，机器学习的概念对于理解本课程的基础至关重要。如果您尚未掌握ITCS 5156/3156中的某些概念，请与我或TAS联系以获取其他资源/帮助。另外，必须进行编程的能力。我们将在Python（OpenCV，Numpy，Scikit）中进行编程。对于深度学习的例子，我们将使用Pytorch。课程和讲师信息课程编号ITCS 6010/8010课程标题：计算机视觉学时：3个在线材料和视频会议：Canvas和Zoom教练：Srijan Das：Srijan Das联系：SDAS24“ at Charlotte.edu办公室时间：”
机器学习
第 1 单元：机器学习简介 1 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 2 单元：Python 基础知识 11 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 3 单元：数据预处理 31 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 4 单元：预处理的实现 42 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 5 单元：物理层 56 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 6 单元：Numpy 简介 73 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 7 单元：分类 87 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 8 单元：分类算法 99 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 9 单元：分类实现 111 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 10 单元：聚类 125 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 11 单元：集成方法 134 VDevendran，洛夫利专业大学 第 12 单元：数据可视化 145 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学 第 13 单元：神经网络 160 VDevendran 博士，洛夫利专业大学 第 14 单元：神经网络实施 171 Rajni Bhalla 博士，洛夫利专业大学
AI虚拟鼠标和键盘。
建议的模型最终放弃了电子设备。鼠标和键盘的功能将由人手完成。该系统需要输入物联网设备、网络摄像头。该模型建议检测人手并跟踪其手势。手势包括指向手指、触摸指尖，从而实现鼠标和键盘的各种功能。进一步检测手势，功能将完成，例如打开记事本应用程序、在记事本应用程序上打字。相机的输出将显示在系统的屏幕上，以便用户可以进一步校准它。NumPy 和鼠标是用于创建此系统的 Python 要求 - 在项目第一阶段，实施和探索是在虚拟鼠标上进行的，在项目第二阶段，是在虚拟键盘上进行的。还包括一些小型项目，例如跟踪手掌并显示帧速率的手部跟踪、计数手指并使用手部跟踪模块作为基础的手指计数。后来，还实现了通过提取某些手部特征来控制音量的手势音量控制。这些项目旨在提高生产力。我们使用 Open-CV、Media-Pipe 和 Python 等技术。Media-Pipe 由 Google 开发。它非常高效，有助于为 AI 项目提供快速解决方案。
![机器学习[2：0：2 = 3]课程内容](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3c3c5fbc077e812f9f79c8e1f3d650d5b5baa120.webp)
机器学习[2：0：2 = 3]课程内容
机器学习简介。必需图书馆和工具（Scipy，Numpy，Pandas，Graphviz，Seaborn，Matplotlib软件包）。学习类型 - 受监督和无监督的学习。问题类型 - 回归，分类和聚类；机器学习的应用。讨论关键概念，例如成本函数，优化 - 梯度下降算法。采样，决策界限，模型不合适和过度拟合以及偏见变化权衡，成本敏感模型，电感偏见。贝叶斯学习：概率的基础，贝叶斯规则，生成与判别模型，贝叶斯规则 - 参数估计，最大似然。监督学习：解决回归问题 - 线性回归，正则化 - 脊和拉索。解决分类问题 - 逻辑回归，SVM，决策树。合奏 - 决策森林，包装和增强。无监督的学习：聚类-DBSCAN和桦木。异常检测 - 密度估计。加强学习简介。通过主成分分析缩小维度，内核主成分分析。人工神经网络简介。模型验证和选择：准确性，置信区间，混淆矩阵，精度，召回和其他指标，超参数调整，交叉验证，引导程序和ROC曲线，R平方等等。模型部署 - 在基于云的服务器中部署机器学习模型。
面部识别 - 机器学习
1.准备和权限：a）命令：使用sudo chmod和sudo chown来调整权限和所有权，以确保自制的自制可以安装和操作而无需限制。a）目的：确保目录并配置软件管理的系统访问。2.Homebrew安装：a）目的：安装Homebrew，该软件包管理器简化了MACOS上的软件安装，从而促进了软件依赖关系的管理。3.CMAKE安装：a）命令：BREW安装CMAKE B）目的：安装CMake，该工具可以自动化软件的配置和构建软件，对于编译Dlib等库至关重要。4.FACE识别库安装：a）命令：PIP INSTALS FACE_REVICENTIT B）目的：安装Face_recognition库，该库为Python提供了高级功能，用于面部检测和识别任务。5.支持依赖关系：a）库：包括用于数据处理的Numpy，用于图像处理的枕头以及用于机器学习操作的DLIB。b）目的：这些库支持有效的数据和图像管理，这是处理和识别面孔所必需的。6.优化和模型设置：a）活动：从源中编译DLIB并下载预训练的面部识别模型。b）目的：确保该软件已针对您的硬件进行了优化，并提供了即时面部识别功能的现成模型。